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Enregistrement W2554270114

Economic impacts of globalisation at the district, landing site and sub-sector enterprise levels on Lakes Kyoga, Albert and Victoria

2003· other· en· W2554270114 sur OpenAlexaboutno aff
K. Odongkara, J. Wegoye, M. Kyangwa, A. Nyapendi

Notice bibliographique

RevueThe International Islamic University Malaysia Repository (The International Islamic University Malaysia) · 2003
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Biodiversity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)LivelihoodInterimFish <Actinopterygii>RevenueWork (physics)FisheryGovernment (linguistics)BusinessGlobalizationGeographyEconomic growthAgricultural economicsPolitical scienceEconomicsEngineeringFinanceAgriculture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Globalisation and fish utilisation and marketing study is a collaboration between the Fisheries Resources Research Institute (FIRRI) and the Mike Dillon Associates Limited , with funding from the Department for International Development (DFID) of the Government of the United Kingdom. The study is designed to examine the impact of the development of the export fishery on the fish producers, processors, traders and consumers in the artisanal fishery in Uganda. FIRRI 's role is to collect field data relating to the livelihoods of artisanal fish producers, processors, traders and consumers. in particular data relating to income and revenue flow. The initial focus is on the eccnomic structure of fish landing sites. The purpose of this paper is to review the progress in&#13;\nimplementation of the project and present the interim findings for discussion.&#13;\nDuring the first quarter, namely April to June, 2002, work was carried out on Lakes Kyoga and Albert and a report produced. During the second quarter, July to September, 2002, Lake Victoria was covered. In both phases, the focus has been on the economic structure of fish landings.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,171 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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