Analisis kelembagaan unit pengolahan PKMB Kota Ambon
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".