Produktivitas dan Strategi Pengembangan Budidaya Udang di Kawasan Teluk Banten, Serang Banten
Notice bibliographique
Résumé
Udang merupakan komoditas perikanan unggulan yang mempunyai nilai ekonomis tinggi. Berbagai upaya dilakukan untuk meningkatkan produksinya, namun hasilnya masih fluktuatif dan salah satu penyebabnya adalah pemanfaatan lahan pertambakan yang belum optimal. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui produktivitas dan strategi pengembangan budidaya udang di pertambakan pesisir Teluk Banten. Lokasi penelitian di Pertambakan Pesisir Teluk Banten yang termasuk dalam wilayah administrasi Kota Serang dan Kabupaten Serang Provinsi Banten. Metode penelitian kuantitatif dengan analisa SWOT ( Strength, Weakness, Opportunity, Treath ) atau kekuatan, kelemahan, peluang dan ancaman. Pengambilan data melalui survei, focus group discussion , wawancara, kuesioner serta studi kepustakaan. Hasil penelitian menunjukkan produksi udang saat ini 525,78 ton/tahun. Regresi linier pada data 2020–2022 mempunyai persamaan y=73,03+292,59x dengan koefisien R 2 (0,9876). Interpretasinya adalah produksi cenderung bertambah 8,995 ton/ tahun. Analisa kesesuaian lahan menunjukkan potensi produksi udang sebesar 80.854 ton/tahun. Salah satu alternatif strategi peningkatan produktivitas yang mempunyai skor tinggi adalah strategi S-O dengan nilai 1,87 yaitu meningkatkan produksi budidaya udang dengan mengelola potensi luas lahan tambak dan lokasi yang strategis dengan menerapkan teknologi masa kini melalui hasil penelitian.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».