Produktivitas dan Pola Musim Penangkapan Tuna Madidihang (Thunnus albacares) di Wilayah Pengelolaan Perikanan 573
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Tuna madidihang (Thunnus albacares) merupakan salah satu andalan ekspor di Indonesia. Penyebaran tuna hampir berada di seluruh Wilayah Pengelolaan Perikanan (WPP), salah satunya di WPP 573. Tuna madidihang yang didaratkan di Palabuhan Perikanan Nusantara Palabuhanratu yang diperoleh dari WPP 573 paling banyak ditangkap menggunakan rawai tuna (tuna long line) dan pancing tonda. Informasi mengenai produktivitas dan pola musim penangkapan ikan khususnya tuna madidihang menjadi penting dilakukan untuk meningkatkan efektifitas yang tinggi dan keuntungan yang optimal. Produktivitas penangkapan tuna madidihang dapat dilihat dari produksi penangkapan (catch) per upaya penangkapan (effort), sedangkan pola musim penangkapan tuna madidihang dapat dilihat dari Indeks Musim Penangkapan (IMP). Produktivitas tuna madidihang dari tahun 2013 sampai 2016 cenderung menurun, hal tersebut perlu diwaspadai karena diduga terjadi over fishing. Indeks musim penangkapan menunjukkan bahwa pada tahun 2013 sampai 2016 terjadi musim puncak penangkapan tuna madidihang pada bulan Januari-Februari dan Mei-Juli. Musim sedang terjadi pada bulan Maret-April dan Agustus-November, sedangkan musim paceklik terjadi pada bulan Desember.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.007 |
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 it