Fishing Vessel Safety in Indonesia: A Study of Accident Characteristics and Prevention Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Fishing is a crucial economic activity in Indonesia, supporting millions of people's livelihoods and food security.However, it is also one of the most hazardous occupations, exposing workers to various risks of accidents, injuries, and fatalities.Fishing vessel accidents can severely affect crew members, vessels, and marine ecosystems, resulting in human losses, economic damage, environmental impacts, and social problems.This study aims to analyze the types, locations, and causes of fishing vessel accidents in Indonesia, using data from various sources, such as official reports, maritime authorities, and news articles.The results show that the most common types of accidents are drowning, burning, and injury or death of ship crew.The most frequent locations of accidents are the Java Sea and the Malacca Strait.The main causes of accidents are human error, weather conditions, technical factors, and environmental factors.The study concludes that fishing vessel safety is a complex issue that requires a comprehensive and collaborative approach involving various stakeholders.The study also suggests possible solutions to improve fishing vessel safety, such as improved design and construction standards, enhanced weather forecasting and warning services, effective safety management systems, and behaviour change interventions.This study contributes to the literature on fishing vessel accidents and provides valuable insights for policymakers, stakeholders, and researchers in Indonesia.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».