PENGELOLAAN PERIKANAN HIU DI PELABUHAN PERIKANAN PANTAI TEGALSARI TEGAL
Notice bibliographique
Résumé
Ikan hiu adalah jenis ikan bertulang rawan (Elasmobranchii) yang berperan sebagai predator puncak dalam rantai makanan dan juga memiliki peranan penting dalam menjaga keseimbangan ekosistem di lautan. Saat ini, keberadaan hiu terancam punah akibat aktivitas penangkapan berlebih yang disebabkan meningkatnya permintaan komoditas sirip di pasar internasional. Salah satu basis pendaratan hasil tangkapan hiu di Indonesia terletak di Pelabuhan Perikanan Pantai (PPP) Tegalsari Kota Tegal, Provinsi Jawa Tengah. Tekanan terhadap populasi hiu di kawasan ini tidak hanya berasal dari peningkatan usaha tangkapan, namun juga dari kondisi perairan dan habitat yang terus mengalami degradasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja pengelolaan perikanan hiu di PPP Tegalsari dengan pendekatan Ecosystem Approach to Fisheries Management (EAFM) serta menyusun rekomendasi untuk tindakan pengelolaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja pengelolaan perikanan hiu di PPP Tegalsari berada pada kondisi baik dengan nilai rata-rata keseluruhan domain sebesar 73,39. Tindakan pengelolaan diprioritaskan pada domain ekonomi dan sumber daya ikan yaitu diversifikasi usaha dan kemudahan penyediaan akses permodalan bagi rumah tangga perikanan, membuat regulasi pembatasan upaya penangkapan dan ukuran minimal ikan hiu yang boleh ditangkap; serta peningkatan pengawasan terkait selektivitas alat tangkap dan metode penangkapan.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,004 |
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 ».