Land Suitability Study in Ultisols for Soybean Based on Soil Fauna
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of land suitability for soybean by involving the presence and biodiversity of soil fauna has been conducted. The research was done on thecenter of soybean plantations in Ultisols soils in Banten, Lampung, and Lahat (south Sumatera) Provinces. The objective of research was to determine the interaction between soil fauna diversity in Ultisols soil and productivity of soybean. The research used a Survey Method. Every location was divided into three categories of vegetation performance, such as, less vegetation, average vegetation, and very fertile vegetation with two replicates. The chemical, physical, and biological properties of soils from every unit sampling were analyzed. The results showed that nutrient and chemical properties of soil which directly influenced the growth and production of soybean was P-potential, P-available, K-available, B (Boron), Ca and pH; the physical properties were pores drainage, pores rapid drainage, soil water content, and soil permeability. The presence of earthworm did not have direct effect to soybean, except as the 3th between variables, meaning that the presence of earthworms affected soil physical properties, soil physical properties affected nutrient availability, nutrient availability affected the biomass and yield of soybean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».