ESTIMASI OUTPUT BABI DI KABUPATEN TABANAN PROVINSI BALI
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat estimasi output pada babi Bali dan babi Landrace di Kabupaten Tabanan. Penelitian ini dilakukan di lima kecamatan di Kabupaten Tabanan dengan mengambil 150 peternak. Data yang diambil adalah identitas peternak, komposisi, dan reproduksi ternak babi Bali dan babi Landrace. Estimasi output dihitung dengan cara pendekatan teori pemuliaan. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa nilai natural increase babi Bali dan babi Landrace sebesar 60,93 dan 116,38%. Nilai net replacement rate jantan dan betina babi Bali dan jantan dan betina babi Landrace sebesar 7.664,29 dan 1.844,05% serta 15.033,33 dan 1.386,47%. Nilai output pada babi Bali jantan dan betina sebesar 30,78 dan 23,58% atau 360 dan 114 ekor serta jantan dan betina pada babi Landrace sebesar 45,57 dan 70,49% atau 6.722 dan 10.009 ekor. Kesimpulan dari penelitian ini adalah estimasi output pada babi Bali jantan (30,78%) lebih besar daripada babi Bali betina (23,58%), sedangkan pada estimasi output babi Landrace jantan (45,57%) lebih kecil daripada babi Landrace betina (70,49%). (Kata kunci: Estimasi output, Babi Bali, Babi Landrace)
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».