KARAKTERISTIK IKAN SEBELAH (Psettodes erumei ) DI PERAIRAN CILACAP
Bibliographic record
Abstract
Ikan sebelah ( Psettodes erumei ) merupakan ikan demersal bernilai ekonomi penting dan berperan signifikan dalam produksi perikanan di Cilacap. Studi ini bertujuan untuk mendeskripsikan secara rinci morfologi dan meristik ikan sebelah hasil tangkapan nelayan lokal selama Mei-Agustus 2025, menggunakan alat bottom gillnet dan trammel net. Urgensi penelitian ini terletak pada minimnya informasi tentang karakteristik ikan sebelah di Cilacap yang berpotensi mendukung validasi taksonomi, serta dasar kebijakan pengelolaan dan konservasi sumber daya ikan demersal. Parameter morfologi yang diamati meliputi bentuk tubuh, posisi mulut, letak mata, bentuk sirip, serta rasio morfometrik utama dengan analisis deskriptif, sedangkan karakter meristik mencakup jumlah jari-jari sirip dorsal, anal, dan pektoral berbasis statistik kuantitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ikan sebelah memiliki tubuh pipih asimetris dengan kedua mata terletak pada sisi kiri tubuh, mulut terminal dengan bentuk agak serong, serta sirip dorsal memanjang dari atas mata hingga pangkal sirip kaudal. Ciri khas lain adalah warna tubuh bagian atas coklat keabu-abuan dengan bercak gelap tidak beraturan, sedangkan bagian bawah berwarna putih pucat. Rasio panjang standar terhadap panjang total berkisar antara 0,78–0,82, sedangkan tinggi tubuh terhadap panjang total sebesar 0,45–0,50. Jumlah jari-jari sirip dorsal tercatat 60–70, sirip anal 45–55, dan sirip pektoral 10–12. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa ikan sebelah di perairan Cilacap memiliki karakter morfologi yang konsisten dengan deskripsi umum spesies Psettodes erumei , namun terdapat variasi pada pola warna dan proporsi tubuh yang diduga dipengaruhi oleh kondisi habitat lokal.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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".