Teras Samudera Enterprise / Ahmad Tamrin... [et al.]
Notice bibliographique
Résumé
Food industries are very much on demand. It is considered as an important thing in everybody's life. Processed food sales in 2004 alone are approximately US$3.2 trillion. In US, consumers spend approximately US$1 trillion annually on food which is 10% of its GDP. There are over 16.5 million people employed in food industry worldwide. Realizing the significance of the fact, we aim to establish a seaweed supplying company named Teras Samudera Enterprise. Seaweeds are popular in Japan, China, Korea, Taiwan, Thailand, Cambodia, Vietnam, Indonesia, Belize, Peru, Chile, Canada, Scandinavia, Ireland, Wales, Philippines, and Scotland. Seaweed are rich in calcium, magnesium and iodine where is the one of healthy foods. According to our research, demand for seaweed is increasing days to days. Plus, there are not many seaweed suppliers in Malaysia, especially here in Sabah. So, it is our aim to play a major part in this kind of product by specializing in seaweed with introducing different flavors to our product. We choose to establish a seaweed supplying company because there is a good future in it as it is able to expand and sustain profit. As a supplier, all we need to do is having the right place, which brings benefits to us. Our proposed company will be located at Tuaran. The location chosen is suitable for us because it has many retail stores around that will be our potential customers and users of our services. It is also close to the main road making it easier for distributing activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».