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Enregistrement W2893697425 · doi:10.5539/jsd.v11n5p227

Fishing Settlement in Nothern Coast of Jakarta: From Intimidation to Recognition

2018· article· en· W2893697425 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Obie

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal Management and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntimidationLivelihoodFishingSettlement (finance)Government (linguistics)GeographyDemocracyData collectionPolitical scienceSociologyBusinessSocial scienceLawArchaeologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coastal area becomes a meeting place of various interests, both the interests of the government to protect and exploit it, as well as local communities for their livelihood survival. This research analyzed the livelihood bases of fishing settlement in north coast of Jakarta, from the time of intimidation, until its existence was recognized by the government. The research strategy used historical case study. Collected data were primary and secondary data. Primary data collection was through in-depth interview and observation. Researcher in this case used biographical methods. Data analysis used a qualitative approach performed simultaneously during data collection took place, and after completion of data collection within a certain period. The secondary data was obtained through literature studies. The results of research showed that livelihood bases of fishing settlement in north coast of Jakarta rely on marine products. Fishermen in this settlement have a deep connection with the sea, so all the economic activities of the people are related to the sea. Since it was first inhabited in the 1970s, the region often got government intimidation which forced fishermen to leave the area. However, due to the fierce resistance of the citizens, the intimidation was ultimately unsuccessful. The government finally acknowledged the existence of fishing settlement after entering the reform era. It results the democratic tap was open where dialogue and negotiation by fishermen figures intensified.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
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