The CV as an Initiative for Sustainable Development of Small-Scale Capture Fisheries in Central Java, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
The problem of this study is that small-scale capture fisheries business in Indonesia still faces a classic problem, namely limited sources of capital to develop the business, so a strategy is needed to overcome this problem, including working with other parties as partners in running the business. This study aims to investigate the legality of the capture fisheries business in Indonesia, and the limited partnership (Commanditaire Vennootschap/CV) as an alternative form of capture fisheries business in Indonesia. This study uses a normative juridical research method with a statutory approach and a conceptual approach, the legal data used is secondary data in the form of primary legal materials, namely the Law on Capture Fisheries and the Law on CV, and secondary legal material in the form of literature related to the research problem. The data and legal materials were collected through a literature study and analyzed descriptively and analytically. The results of the study concluded that in carrying out fishery business activities, the entrepreneurs can use CV as an alternative form of small-scale capture fisheries business that allows overcoming the problem of limited capital faced by small-scale capture fisheries entrepreneurs in Indonesia. The study concludes that with the formation of CV, there will be two partners in small-scale capture fisheries business, namely complementary allies as the party who manages what is done by fishermen and limited allies are parties who include capital in small-scale capture fisheries businesses.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».