MATSYA THEJAS

AKMU-CMFRI, KOCHI

Про цей додаток

Matsya Tejas – це цифрова платформа, яка дозволяє відстежувати види риб та збирати важливі дані про рибальство для отримання інформації про ринок, вартість та ціни в режимі реального часу. Додаток підтримує оцінку економічної ефективності рибальських операцій та аналіз реалізації цін на різних ринках. Роблячи внесок у Національну базу даних рибальства CMFRI, Matsya Tejas сприяє взаємодії зацікавлених сторін у всьому ланцюжку створення вартості рибальства за допомогою надійних даних, ринкової інформації та прийняття рішень на основі доказів. Додаток підтримується ICAR-CMFRI та Міністерством статистики та впровадження програм (MoSPI) уряду Індії.

Основні характеристики:
Відстеження видів риб
Цифровий запис видів риб та деталей вилову з центрів вивантаження та рибних ринків за допомогою простого, інтуїтивно зрозумілого інтерфейсу.

Інформація про вартість та ринок рибальства
Збір комплексних даних про рибальство, включаючи вартість риболовних поїздок, операційні витрати, ринкові ціни та доходи, отримані рибалками та торговцями, для отримання надійної економічної та ринкової інформації в режимі реального часу.

Оцінка економічної ефективності
Підтримка оцінки економічної ефективності рибальських операцій за допомогою стандартизованого та науково підтвердженого збору даних.

Аналіз реалізації цін
Моніторинг та аналіз реалізації цін на різних ринках для розуміння динаміки ринку, ланцюжків створення вартості та розподілу доходів.

Національна база даних рибальства CMFRI
Надавайте перевірені дані про рибальство до Національної бази даних рибальства CMFRI, зміцнюючи дослідження рибальства, оцінку ресурсів та формулювання політики на основі доказів.

Синхронізація даних у режимі реального часу
Безпечна та ефективна синхронізація польових даних для своєчасної звітності, моніторингу та аналізу.

Безпечний доступ користувачів
Автентифікація на основі ролей забезпечує безпечний доступ та зберігає цілісність і конфіденційність зібраних даних.

Як Matsya Tejas підтримує рибальство
Інформація, зібрана за допомогою Matsya Tejas, служить цінним ресурсом для досліджень рибальства, економічного аналізу та планування політики. Перетворюючи польові спостереження на стандартизовані економічні показники, програма надає надійне розуміння виробництва риби, операційних витрат, поведінки ринку та отримання доходів.
Дані, отримані за допомогою програми, підтримують:
Дослідження економіки рибальства та оцінку економічних показників.

Аналіз ринкових тенденцій та реалізації цін на рибних ринках.

Моніторинг витрат на рибальство, доходів та динаміки ринку.
Розробка надійних наборів даних для планування та формулювання політики на основі доказів.
Зміцнення Національної бази даних рибальства за допомогою стандартизованої та перевіреної інформації.
Підвищення прозорості, ефективності ринку та прийняття обґрунтованих рішень у секторі рибальства.

Бачення
Matsya Tejas розроблена для зміцнення екосистеми інформації про рибальство Індії шляхом інтеграції біологічних, економічних та ринкових даних в єдину цифрову платформу. Завдяки стандартизованому збору даних та генерації інформації в режимі реального часу, програма підтримує наукові дослідження, ринкову розвідку, стале управління рибальством та прийняття політичних рішень на основі доказів.
Сприяючи залученню зацікавлених сторін у всьому ланцюжку створення вартості рибальства та роблячи свій внесок у Національну базу даних рибальства CMFRI, Matsya Tejas сприяє управлінню рибальством на основі даних, підвищенню ефективності ринку та покращенню економічних результатів для сектору морського рибальства Індії.

Що нового

What's New in v1.0.1
- Added an interactive dashboard tour to help you get started.
- Introduced a dedicated fish species search with regional language support and state-based popular fish.
- Added state and language preferences with profile management.
- Improved dashboard cards, survey navigation, and information badges.
- Added app version details to the Profile screen.
- Fixed text overflow issues and improved offline caching, UI consistency, and performance.