ANALISIS POTENSI WILAYAH PENGEMBANGAN TERNAK RUMINANSIA DI KABUPATEN PURWAKARTA
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian mengenai analisis potensi pengembangan ternak ruminansia di wilayah Kabupaten Purwakarta Propinsi Jawa Barat telah dilaksanakan di Kabupaten Purwakarta Propinsi Jawa Barat dari tanggal 3 September sampai 1 Oktober 2007. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui : (1) menentukan komoditas ternak ruminansia yang dapat diunggulkan oleh Kabupaten Purwakarta; dan (2) wilayah yang dapat dijadikan sebagai basis pengembangan ternak ruminansia. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif. Objek dari penelitian ini adalah kecamatan di wilayah Kabupaten Purwakarta yang terdiri dari 17 kecamatan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder yang dihimpun merupakan data berkala selama periode lima tahun yaitu dari tahun 2001 sampai dengan tahun 2006 yang bersumber dari beberapa instansi terkait antara lain yaitu Dinas Peternakan Propinsi Jawa Barat, Sub Dinas Peternakan dan Perikanan Kabupaten Purwakarta, Badan Pusat Statistik Propinsi Jawa Barat, Badan Pusat Statistik Kabupaten Purwakarta, BAPEDA Kabupaten Purwakarta dan Sub Dinas Pertanian Tanaman Pangan Kabupaten Purwakarta. Variabel yang diamati dalam penelitian ini adalah populasi ternak, lahan pertanian, rumah tangga pertanian, fasilitas pelayanan peternakan, Rancangan Tata Ruang Wilayah (RTRW) Pemerintah Daerah, Rencana Strategis (Renstra) Dinas Peternakan dan Perikanan Kabupaten Purwakarta. Model perhitungan yang digunakan adalah (1) Location Quotient (LQ), (2) Penentuan daya tampung wilayah yang terdiri dari perhitungan potensi produksi rumput, perhitungan potensi limbah pertanian, dan perhitungan daya tampung wilayah, (3) Indeks Spesialisasi untuk rumah tangga pertanian. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa: (1) ternak ruminansia, khususnya ruminansia kecil, memiliki dukungan sumberdaya wilayah yang memadai untuk pengembangan dalam jangka panjang; dan (2) Kecamatan Bojong, Pasawahan, Pondoksalam, Wanayasa dan Kiarapedes merupakan wilayah kecamatan yang memiliki potensi sebagai basis pengembangan ternak unggulan tersebut.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».