Analisis kelembagaan unit pengolahan PKMB Kota Ambon
Notice bibliographique
Résumé
Kota Ambon memiliki ketersedian potensi sumberdaya kelautan dan perikanan yang dapat dikembangkan. Untuk mengembangkan potensi sumberdaya tersebut maka perlu peningkatan kualitas sumberdaya manusia. Permasalahan yang dihadapi unit usaha pengolahan hasil perikanan PKBM Makmur Jaya adalah keterbatasan modal kerja, manajemen usaha yang masih sederhana, serta keterbatasan akses pasar. Kondisi ini tentunya berdampak terhadap aktivitas produksi yang dilakukan oleh unit usaha pengolahan hasil perikanan PKBM Makmur Jaya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor apa saja yang dapat menentukan keberhasilan dan untuk mengukur tingkat perkembangan pada unit pengolahan hasil perikanan PKBM Makmur Jaya Kota Ambon Metode Penelitian yang digunakan adalah survey dan wawancara terstruktur kepada semua pihak yang terlibat dalam lingkup Unit PKMB Makmur Jaya Ambon dengan menggunakan instrumen berupa kuesioner atau lembaran pertanyaan. Hasil penelitian yang diperoleh meliputi : pengembangan visi, manajemen organisasi, sumberdaya manusia, sumberdaya keuangan, sumberdaya eksternal dengan fokus pada kemitraan, sarana dan prasarana, serta isu-isu pengelolaan sumberdaya perikanan. karakteristik sumberdaya dan komponen kunci (27,27%) berada pada kwadran dimana mendesak untuk ditingkatkan, (69,76%) berada pada kwadran kinerja lembaga tetap dipertahankan dan (2,32%) berada pada kwadran tidak terlalu mendesak untuk disempurnakan bisa ditangani kemudian. Tingkat perkembangan sumberdaya kelembagaan unit pengolahan hasil perikanan PKBM Makmur Jaya untuk semua Komponen Sumberdaya Institusi berada pada kemajuan yang variatif 4,54% berada pada tahapan permulaan, 22,72 % berada pada tahapan perkembangan, 51,16% berada pada tahap konsolidasi dan 20,45% pada tahapan keberlanjutan.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».