FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN NELAYAN TANGKAP DI DESA TABANIO KECAMATAN TAKISUNG KABUPATEN TANAH LAUT
Notice bibliographique
Résumé
This research was conducted to know: the cost factor of care, operational cost, depreciation cost and the means of catching together to income and know the most dominant factor influence the catching fisherman income in Tabanio Village, Takisung Sub-District, Tanah Laut Regency.This thesis research uses quantitative method with numbers such as maintenance cost, operational cost, fishing gear and depreciation cost. Meanwhile, the data used to analyze the thesis is using cross section data. With primary material that is taken a direct data from source, that is obtained from direct interviews from fishing boat owner in Tabanio Village, Takisung District, Tanah Laut Regency.After doing research, it is known that simultaneously the cost factor of care, operational cost, depreciation cost and fishing gear have an effect on to catch fisherman income and appliance catch variable (X3) is the factor which has the most dominant influence to catch fisherman's income in Tabanio Village, Takisung District Tanah Laut District.Keywords:: Maintenance Cost, Operational Cost, Depreciation Cost, Fisherman's Income Catch
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,028 | 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 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 ».