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Enregistrement W4410079499 · doi:10.29244/core.9.2.141-153

CONDITION OF TUNA RESOURCES LANDED AT LABUHAN LOMBOK FISHING PORT, WEST NUSA TENGGARA PROVINCE

2025· article· id· W4410079499 sur OpenAlexaff
Soraya Gigentika, Sitti Hilyana, Sadikin Amir, Saptono Waspodo, Paryono, Misbahul Umam, Lalu Hasbullah

Notice bibliographique

RevueALBACORE Jurnal Penelitian Perikanan Laut · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Agroindustry Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceTunaForestryFisheryPhysicsGeographyFish <Actinopterygii>Biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

West Nusa Tenggara (WNT) Province is one of the provinces in Indonesia that contributes to national tuna production, with Fisheries Management Area (FMA) 573 being the dominant area utilized by WNT fishermen. The high level of catch in FMA 573 poses a serious challenge to the availability of tuna, as these resources are currently classified as fully exploited and overexploited. Therefore, it is important to understand the production patterns and utilization characteristics of tuna fisheries at Labuhan Lombok Fishing Port in order to formulate sustainable tuna fisheries management strategies and encourage efforts to transition or optimize the utilization of FMAs that still have sustainable potential. The purpose of this study was to determine the types and production of tuna landed, as well as the conditions of its utilization at Labuhan Lombok Fishing Port. Data collection for this study was carried out in 2022 and 2023. Secondary data on tuna landings in WNT Province were obtained from the NTB Provincial Department of Marine Affairs and Fisheries, while secondary data on tuna landings at Labuhan Lombok Fishing Port were collected from the port management authority. The secondary fish landing data included monthly tuna production data for WNT Province and daily tuna landing production data for Labuhan Lombok Fishing Port. Descriptive statistical analysis and utilization level analysis were employed to analyze the collected data. The results of this study indicate that the average production of tuna landed at Labuhan Lombok Fishing Port during the period 2014 and 2016–2022 was 1,459.3 tons per year, of which approximately 87.17% was yellowfin tuna, 12.42% was bigeye tuna, and 0.41% was albacore. Meanwhile, the results of the utilization level analysis show that tuna fishermen at Labuhan Lombok Fishing Port were able to produce approximately 3.21% of yellowfin tuna, 3.73% of bigeye tuna, and 0.39% of albacore relative to the potential tuna resources in the Indian Ocean. Key words: Indian Ocean, Labuhan Lombok, sustainable potential, tuna, WNT

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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