Produktivitas dan Pola Musim Penangkapan Tuna Madidihang (Thunnus albacares) di Wilayah Pengelolaan Perikanan 573
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».