Rantai Pasar Ikan Cakalang Asap Pada Masa Pandemi Covid-19 Dan New Normal Di Kota Jayapura
Notice bibliographique
Résumé
The conditions of the Covid-19 pandemic that occurred in 2019-2021 affected the marketing system for Smoked Skipjack. Therefore, the research will be conducted to find out the marketing channels and marketing margins of Smoked Skipjack during the Covid-19 pandemic and the new normal. The research lasted for 6 months at the Mama-mama Papua Market, Hamadi Market, and Cikombong Market. This research method is purposive sampling and be analyzed using descriptive qualitative and quantitative. Based on the research results, it was found that the marketing channel started with fishermen in Dock 9, Jayapura City, who sold their catch to collectors, then collectors sold it to traders who processed fish into smoked fish and smoked fish traders sold it directly to consumers. During the Covid-19 pandemic, the market that had the lowest marketing margin was the Cikombong Market and the highest margin was the Hamadi Market. During the new normal, the highest marketing margin occurred at the Hamadi Market and the lowest was the Cigombong Market, followed by the Mama-Mama Papua Market. During the Covid-19 pandemic and the new normal, efficient markets were the Papua Mama-mama Market, Hamadi Market and Cigombong market, because had <5% efficiency.Then during the new normal, marketing efficiency at Hamadi Market, Papua Mama-mama Market and Cigombong Market were efficient because it had <5% efficiency.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 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 ».