Daya Dukung Bahan Baku Industri dan UMKM Berbasis Potensi Stok pada Wilayah Pengelolaan Perikanan
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
Kebijakan pemerintah dalam pengelolaan perikanan berbasis Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP) termasuk pada pengolahan yang menyangkut bahan baku. Potensi stok ikan lestari (maximum sustainable yield) merupakan potensi yang siap produksi sebagai konsumsi dan bahan baku olahan industri pengolahan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan besaran stok yang tersedia di setiap WPP sebagai indikator daya dukung bahan baku untuk industri perikanan. Penelitian yang dilaksanakan tahun 2016 ini menggunakan data series 2010-2015 untuk pendugaan kapasitas bahan baku UMKM, dan data 2015-2016 untuk data kapasitas kebutuhan industri. Analisis mencakup ketersediaan bahan baku (stok pada MSY), kebutuhan bahan baku, dan daya dukung terhadap industri secara berkelanjutan dalam setahun. Daerah dengan potensi bahan baku tertinggi adalah WPP 718 yang mampu menopang lebih dari 600 UMKM, dan Industri. Rasio kebutuhan bahan baku industri 34,85% dan UMKM 65,15% dengan total bahan baku 5,05 juta ton. Potensi stok pada MSY sebesar 80% dari stok mampu mendukung 80 industri dan 3031 unit UMKM (total 3111 unit) usaha pengolahan ikan. Jumlah ini lebih rendah dari kondisi saat ini, dimana ada 650 lebih unit Industri, 6350 lebih unit UMKM. Artinya jumlah bahan baku yang tersedia tidak mencukupi untuk mendukung industri yang ada. Untuk menjamin tersedianya stok pada tiap WPP ke depan perlu perencanaan yang lebih baik. Strategi yang dapat dipilih adalah melakukan rasionalisasi industri, bukan impor ikan atau memperkuat sumber bahan baku dari budi daya ikan laut dan air tawar.
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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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