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Enregistrement W2196944416

KAJIAN PEROLEHAN KARBON SEBAGAI DAMPAK INTERVENSI KASUS: EKS-PLG BLOK A, MENTANGAI, KALIMANTAN TENGAH (CARBON RESULT STUDY AS INTERVENTION IMPACT, CASE: EKS-PLG BLOCK A, MENTANGAI, CENTRAL BORNEO)

2008· article· id· W2196944416 sur OpenAlexaboutno aff
Sri Rahaju, Istomo

Notice bibliographique

RevueJurnal Agromet Indonesia · 2008
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Conservation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForestryCarbon stockCarbon sequestrationStock (firearms)Climate change mitigationEnvironmental sciencePeatGeographyClimate changeEnvironmental protectionCarbon dioxideEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A number of crop growth simulation models have been developed using the radiation use efficiency (RUE) concept to predict crop growth and yield in various environments. These models generally calculate daily biomass production as the product of the quantity of radiation intercepted and RUE. Besides that biomass production was deterimined by water and nitrogen available factor. So, this research was carried out to quantify the RUE, biomass and leaf area index on Jatropha under rainfall condition, four levels of nitrogen fertilizer (N) and two and three population densities (P) planted twice. The experiments used a systematic Nelder fan design with 9 spokes and 4 – 5 rings were conducted at SEAMEO-BIOTROP field experiment in 2007. Data from the first experiment were used for parameterization and calibration and the second experiment data for model validation. Based on parameterization, we found that RUE can prediction above ground biomass accumulation of Jatropha were 0.94 (r=0.83) g MJ-1 to 1.3 (r=0.75) g MJ-1. Water availability was between ψ=-30 kpa and ψ=-1.5 MPa for field capacity and wilting point, respectively. Nitrogen demand of root, stem, leaf and grain N were (Ndemr=0.75), (Ndems=0.60), (Ndeml=2.53), and (Ndemg=2.41), respectively. Validation showed that model can simulate crop growth and development of Jatropha.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,003

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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