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Enregistrement W4405692349 · doi:10.47006/ijierm.v6i1.338

THE ROLE OF FISHERY EXTENSIONS IN IMPROVING QUALITY CATFISH FARMERS IN BINJAI CITY NORTH SUMATRA PROVINCE

2024· article· en· W4405692349 sur OpenAlexaff
M. Nur Nasution

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Islamic Education Research and Multiculturalism (IJIERM) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquatic life and conservation
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCatfishFisheryQuality (philosophy)GeographyFish <Actinopterygii>BiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This research aims to investigate and analyze the role of fisheries extension officers in improving the quality of catfish farmers in Binjai City, North Sumatra Province. The quality of catfish farmers is understood as a combination of technical knowledge, practical skills, business management, and the level of innovation acceptance that affects the productivity and sustainability of catfish farming. The research methodology involves field surveys, interviews, and secondary data analysis to understand the conditions of catfish farmers and the effectiveness of the role of fisheries extension officers. The data will be analyzed qualitatively and quantitatively to obtain a holistic picture of the contribution of fisheries extension officers to the improvement of catfish farmer quality. The results of the research are expected to provide in-depth insights into specific aspects that need improvement by fisheries extension officers, such as increasing technical knowledge, implementing more efficient aquaculture practices, and better business management. The implications of this research can be used as a basis for improving fisheries extension programs and sustainable development strategies for catfish farmers in Binjai City and surrounding areas. This research is expected to contribute to the knowledge literature on the role of fisheries extension officers in the context of fisheries management and the empowerment of fishing community

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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