MétaCan
Menu
Back to cohort

Analisis kelembagaan unit pengolahan PKMB Kota Ambon

2021· article· id· W3183824588 on OpenAlexaff
Rosni Astuti Siahaya, Megie Joris

Bibliographic record

VenueJUSTE (Journal of Science and Technology) · 2021
Typearticle
Languageid
FieldSocial Sciences
TopicSMEs Development and Digital Marketing
Canadian institutionsEncana (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Kota Ambon memiliki ketersedian potensi sumberdaya kelautan dan perikanan yang dapat dikembangkan. Untuk mengembangkan potensi sumberdaya tersebut maka perlu peningkatan kualitas sumberdaya manusia. Permasalahan yang dihadapi unit usaha pengolahan hasil perikanan PKBM Makmur Jaya adalah keterbatasan modal kerja, manajemen usaha yang masih sederhana, serta keterbatasan akses pasar. Kondisi ini tentunya berdampak terhadap aktivitas produksi yang dilakukan oleh unit usaha pengolahan hasil perikanan PKBM Makmur Jaya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor apa saja yang dapat menentukan keberhasilan dan untuk mengukur tingkat perkembangan pada unit pengolahan hasil perikanan PKBM Makmur Jaya Kota Ambon Metode Penelitian yang digunakan adalah survey dan wawancara terstruktur kepada semua pihak yang terlibat dalam lingkup Unit PKMB Makmur Jaya Ambon dengan menggunakan instrumen berupa kuesioner atau lembaran pertanyaan. Hasil penelitian yang diperoleh meliputi : pengembangan visi, manajemen organisasi, sumberdaya manusia, sumberdaya keuangan, sumberdaya eksternal dengan fokus pada kemitraan, sarana dan prasarana, serta isu-isu pengelolaan sumberdaya perikanan. karakteristik sumberdaya dan komponen kunci (27,27%) berada pada kwadran dimana mendesak untuk ditingkatkan, (69,76%) berada pada kwadran kinerja lembaga tetap dipertahankan dan (2,32%) berada pada kwadran tidak terlalu mendesak untuk disempurnakan bisa ditangani kemudian. Tingkat perkembangan sumberdaya kelembagaan unit pengolahan hasil perikanan PKBM Makmur Jaya untuk semua Komponen Sumberdaya Institusi berada pada kemajuan yang variatif 4,54% berada pada tahapan permulaan, 22,72 % berada pada tahapan perkembangan, 51,16% berada pada tahap konsolidasi dan 20,45% pada tahapan keberlanjutan.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.498
Threshold uncertainty score0.998

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.008
Science and technology studies0.0010.005
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.259 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJUSTE (Journal of Science and Technology)Same topicSMEs Development and Digital MarketingFrench-language works237,207