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Enregistrement W4405240194 · doi:10.52155/ijpsat.v46.1.6489

Marketing Development Strategy Of Milkfish Satay Business Using Analytical Hierarchy Process Method

2024· article· en· W4405240194 sur OpenAlexaff
Muhamad Taqi, Tubagus Ismail, Meutia Meutia, Sabaruddinsah Sabaruddinsah, Dharmendra Dharmendra, Nawang Kalbuana

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Progressive Sciences and Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFisheries and Aquaculture Studies
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilkfishAnalytic hierarchy processProcess (computing)Process managementHierarchyBusinessComputer scienceMarketingMathematicsFisheryOperations researchEconomicsFish <Actinopterygii>Aquaculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marketing strategy is one of the spearheads of a healthy business. In practice marketing strategy faces a complicated problem since generally a good and standard strategy is only experienced by a business that has been running long and remains healthy so that it continues to generate profits. It is interesting to discuss exclusive food businesses (local products) that have a weakness of quick expiration date of only 1 day in delivery and 3 days in an open room (not in the packaging). It was found 4 P marketing strategy (Product, Price, Place & Promotion) so that the Analytical Hierarchy Process model was made. The results of the study showed that the top priority level for marketing in the product category was quality such as taste that was always the same and delicious. In addition, the other three criteria namely price, place, and promotion were at a non-negotiable normal price to give an exclusive impression, added facilities to provide a comfortable impression for consumers and maintain good public relations, for example, the strong relationship about satay milkfish product through word of mouth, the mutualism symbiosis relationship between local and national TV channels. The interesting thing in the choice of marketing strategies was offline marketing rather than online marketing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations0
Publié2024
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