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Enregistrement W3117463482 · doi:10.18280/ijsdp.150813

Sustainable Development Index of Marine Capture Fisheries in Indonesia

2020· article· en· W3117463482 sur OpenAlexvenueno aff
Kusdiantoro, Ahmad Fahrudin, Sugeng Hari Wisudo, Bambang Juanda

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and Coastal Ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Pertanian Bogor
Mots-clésSustainabilitySustainable developmentIndex (typography)Marine fisheriesComposite indexStructural equation modelingEnvironmental resource managementBusinessProduction (economics)Environmental economicsFisheryEcologyEnvironmental scienceEconomicsComposite indicatorComputer scienceFishingMathematicsStatisticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to compile a composite index from economic, social, ecology and institutional dimensions of sustainable capture fisheries. Use of primary and secondary data. Different methods of data analysis used in this study include priority analysis, key component analysis (PCA), analysis of structural equation modeling (SEM), and analysis of flag modeling. The results show that the main priorities in capturing fisheries development were determined by the social and ecology dimensions. The sensitivity analysis results indicate that all indicators on the institutional level have a higher sensitivity compared with other indicators. Thus, Indonesia's current development of catch fisheries is in the "moderate" sustainability status. In order to attain sustainable fisheries production in the future, it must take significant account of ecology and social indicators and issues.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,499

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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