Produktivitas dan Pola Musim Penangkapan Tuna Madidihang (Thunnus albacares) di Wilayah Pengelolaan Perikanan 573
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Tuna madidihang (Thunnus albacares) merupakan salah satu andalan ekspor di Indonesia. Penyebaran tuna hampir berada di seluruh Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP), salah satunya di WPP 573. Tuna madidihang yang didaratkan di Palabuhan Perikanan Nusantara Palabuhanratu yang diperoleh dari WPP 573 paling banyak ditangkap menggunakan rawai tuna (tuna long line) dan pancing tonda. Informasi mengenai produktivitas dan pola musim penangkapan ikan khususnya tuna madidihang menjadi penting dilakukan untuk meningkatkan efektifitas yang tinggi dan keuntungan yang optimal. Produktivitas penangkapan tuna madidihang dapat dilihat dari produksi penangkapan (catch) per upaya penangkapan (effort), sedangkan pola musim penangkapan tuna madidihang dapat dilihat dari Indeks Musim Penangkapan (IMP). Produktivitas tuna madidihang dari tahun 2013 sampai 2016 cenderung menurun, hal tersebut perlu diwaspadai karena diduga terjadi over fishing. Indeks musim penangkapan menunjukkan bahwa pada tahun 2013 sampai 2016 terjadi musim puncak penangkapan tuna madidihang pada bulan Januari-Februari dan Mei-Juli. Musim sedang terjadi pada bulan Maret-April dan Agustus-November, sedangkan musim paceklik terjadi pada bulan Desember.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,007 |
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.
score_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