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Enregistrement W2917363477 · doi:10.22392/egirdir.441033

Kahramanmaraş’taki Gökkuşağı Alabalığı (Oncorhynchus mykiss) Kuluçkahanelerinin Yapısal, Biyolojik ve Teknik Yönlerden Araştırılması

2019· article· tr· W2917363477 sur OpenAlexaff
Ebru Güneş, Kenan Köprücü

Notice bibliographique

RevueSüleyman Demirel Üniversitesi Eğirdir Su Ürünleri Fakültesi Dergisi · 2019
Typearticle
Languetr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFisheryFood scienceChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bu çalışmada, Kahramanmaraş’taki gökkuşağı alabalığı (Oncorhynchus mykiss) kuluçkahaneleriyapısal, biyolojik ve teknik yönlerden araştırılmıştır. Mevcut işletmelerin 4’ününküçük (˂2 milyon adet yavru balık/yıl), 5’inin orta (2-10 milyon adet yavrubalık/yıl) ve 1’inin ise büyük (>10 milyon adet yavru balık/yıl) kapasiteliolduğu belirlenmiştir. Bu işletmelerin ticari yapısı %60 şahıs-aile şirketi ve%40 şirket-ortaklık şeklindedir. Şahıs-Aile işletmelerinin toplam kapasiteiçindeki payı %21,43 (19.360.000 adet yavru balık/yıl)’dir. İşletme yapısıŞirket-Ortaklık olanların toplam kapasite içindeki payı %78,57 (71.000.000 adetyavru balık/yıl)’dir. İşletmeler kapasite kullanım oranlarına göreincelendiğinde; en düşük oranın büyük ölçekli işletmelerde (%60), en yüksekoranın ise orta ölçekli işletmelerde (%96,88) olduğu görülmüştür. Kahramanmaraşgenelinde bu oran %73,98’dir. Buişletmelerde toplam olarak 89 kişi çalışmaktadır. Personelin büyük çoğunluğunu (%94,38)erkekler oluştururken, kadınların oranı sadece %5,62’dir. Mevcut personelin%6,74’ü mühendis, %76,40’ı işçi ve %16,86’sı ise aile bireylerindenoluşmaktadır. Personelin yaş dağılımı 17-75 arasında değişmektedir. Bupersonelin en yüksek oranını %44,94 ile 20-29 yaş arasında olanlaroluşturmaktadır. Kapasitelerine göre küçük, orta ve büyük ölçekli işletmelerde ortalama işgücü sırasıyla; 3,31, 5,90ve 21,75 adam-yıl olarak hesaplandı. İl genelinde ise işletme başına düşenortalama işgücü 6,45 adam-yıldır. Küçük ölçekli işletmelerin %25’i mevsim dışıyumurta üretimi yapmaktadır. Orta ve büyük ölçekli işletmelerde bu oransırasıyla; %80 ve %100’dür. Mevcut işletmelerin yapısal, biyolojik veteknik özelliklerindeki farklılıklar bunların kapasite kullanım oranını veüretim verimliliğini doğrudan etkilemektedir.

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)0,000
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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