Kahramanmaraş’taki Gökkuşağı Alabalığı (Oncorhynchus mykiss) Kuluçkahanelerinin Yapısal, Biyolojik ve Teknik Yönlerden Araştırılması
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmada, Kahramanmaraş’taki gökkuşağı alabalığı (Oncorhynchus mykiss) kuluçkahaneleriyapısal, biyolojik ve teknik yönlerden araştırılmıştır. Mevcut işletmelerin 4’ününküçük (˂2 milyon adet yavru balık/yıl), 5’inin orta (2-10 milyon adet yavrubalık/yıl) ve 1’inin ise büyük (>10 milyon adet yavru balık/yıl) kapasiteliolduğu belirlenmiştir. Bu işletmelerin ticari yapısı %60 şahıs-aile şirketi ve%40 şirket-ortaklık şeklindedir. Şahıs-Aile işletmelerinin toplam kapasiteiçindeki payı %21,43 (19.360.000 adet yavru balık/yıl)’dir. İşletme yapısıŞirket-Ortaklık olanların toplam kapasite içindeki payı %78,57 (71.000.000 adetyavru balık/yıl)’dir. İşletmeler kapasite kullanım oranlarına göreincelendiğinde; en düşük oranın büyük ölçekli işletmelerde (%60), en yüksekoranın ise orta ölçekli işletmelerde (%96,88) olduğu görülmüştür. Kahramanmaraşgenelinde bu oran %73,98’dir. Buişletmelerde toplam olarak 89 kişi çalışmaktadır. Personelin büyük çoğunluğunu (%94,38)erkekler oluştururken, kadınların oranı sadece %5,62’dir. Mevcut personelin%6,74’ü mühendis, %76,40’ı işçi ve %16,86’sı ise aile bireylerindenoluşmaktadır. Personelin yaş dağılımı 17-75 arasında değişmektedir. Bupersonelin en yüksek oranını %44,94 ile 20-29 yaş arasında olanlaroluşturmaktadır. Kapasitelerine göre küçük, orta ve büyük ölçekli işletmelerde ortalama işgücü sırasıyla; 3,31, 5,90ve 21,75 adam-yıl olarak hesaplandı. İl genelinde ise işletme başına düşenortalama işgücü 6,45 adam-yıldır. Küçük ölçekli işletmelerin %25’i mevsim dışıyumurta üretimi yapmaktadır. Orta ve büyük ölçekli işletmelerde bu oransırasıyla; %80 ve %100’dür. Mevcut işletmelerin yapısal, biyolojik veteknik özelliklerindeki farklılıklar bunların kapasite kullanım oranını veüretim verimliliğini doğrudan etkilemektedir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".