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Enregistrement W3199096303 · doi:10.30631/makesya.v1i1.817

ANALISIS RISIKO DALAM MENINGKATKAN PENDAPATAN USAHA PADA UMKM KERUPUK KEMPLANG DARWATI DESA BAYUNG LENCIR SUMATERA SELATAN

2021· article· en· W3199096303 sur OpenAlexaff
Desi Oktariyanti

Notice bibliographique

RevueManajemen Keuangan Syariah · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Analysis and Corporate Governance
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessMarket riskScarcityProfit (economics)Risk managementLoanMarketingEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The essay is to disclose what the risks ae in darmanto blooms, how the income is going to be in the darwati bar. To achieve that goal, the thesis employed utilized a subjective methodology utilizing a spellbinding technique aimed at obtaining information about certain conditions and explaining and describing the research done in the examination climate, the subjective methodology was that the student was to seek literature or research related theories first, then it was adapted to a field of research. The method used in this study is by data collection techniques: observation, interview, and documentation with this methodology, it is acquired. The results showed that accompanying exploration: the risks of production, price risk, financial risk, market and market risk. The net profit of the company"Ÿs belatoned crackers was $3,586,000 - $7,290,000 . The income from the bell-to-wall, bell-to-wall business, often goes up and down depending on market demand. A way to increase income in darwati"Ÿs hatchling chips is to weight the risk involved and plan them before they come. Among other ways to increase income in financial management at the bank of wwii in the early days of the season, pricing solutions suggest that the price of these crackers wa significant during the celebration of the seasons, and when the scarcity of production of these would result in reduced the size of the crackers from the norm, financial risk solutions show that existing finance in banks and other loans must match the return, market and marketing risk solutions by creating products that are hyginies and applying production products to be tested and maximize products with different characteristics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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