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Enregistrement W2509756737 · doi:10.5539/ijef.v8n9p104

Valuation of Economic Utilization of Fish Processing Waste Patin (Pangasius Hypopthalmus) as an Added Value for Fish Processing Industry Players in the District Kampar, Riau

2016· article· en· W2509756737 sur OpenAlexvenueno aff
Marnis, Syahrul Syahrul, Fitri, Mardayulis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Economics and Finance · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood and Agricultural Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPangasiusCatfishFish processingRaw materialBusinessCommercial fish feedBenefit–cost ratioAgricultural scienceWaste managementEnvironmental scienceFisheryFish <Actinopterygii>AquacultureNet present valueEngineeringEconomicsProduction (economics)Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At this time there is no productive enterprise specializing in the utilization of solid waste from the processing of catfish into industrial raw materials of food and fish feed. Chances are this is due to the unavailability of data and information adequate technical and economical. In order to meet the needs that the research was conducted. This study aimed to analyze the economic valuation of the utilization of industrial solid waste processing of catfish, the raw material of functional food and feed that meet the quality standards in accordance with the National Standards Indonnesia (SNI) as well as to determine on whether viable or not the establishment of the business of processing food and feed of waste solid results catfish processing household or industrial scale. This research was a laboratory scale experiments using technology that has undergone several modifications. The results showed that the technology is able to produce industrial raw materials in the form of Fish Protein Concentrate (KPI), fish oil, bone powder and pyloric caeca crude enzyme in accordance with the Indonesian National Standard. Judging from the environmental impact assessment and business analysis (Gross Benefit Cost Ratio = 1.15&amp;gt; 1), amounting to 2,607 Profitabilty Ratio&amp;gt; 1, and an IRR of 65.91&amp;gt; 18%, then the utilization of solid waste business establishment catfish processing household scale feasible.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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