Pengaruh Plant Growth Promoting Rhizobacteria Terhadap Bibit dan Pertumbuhan Awal Pepaya
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh PGPR pada bibit dan pertumbuhan awal pepaya. Percobaan dilakukan dari bulan Februari sampai Mei 2015 di Kebun Percobaan Pusat Kajian Hortikultura Tropika IPB Pasirkuda Ciomas, Bogor, dengan rancangan kelompok lengkap teracak 2 faktor dan 5 ulangan. Perlakuan adalah konsentrasi larutan PGPR (5 ml L-1, 10 ml L-1 dan 15 ml L-1) dan lama perendaman PGPR (30 menit, 60 menit,90 menit dan 120 menit). Data yang diperoleh dianalisis dengan uji F dan perlakuan berpengaruh dianalisis dengan DMRT (Duncan Multiple Range Test) pada taraf selang kepercayaan 5%. Hasil penelitian di polybag menunjukkan bahwa konsentrasi larutan PGPR, lama perendaman PGPR dan interaksi antara konsentrasi PGPR dengan lama perendaman PGPR mempengaruhi jumlah daun dan diameter batang di fase pembibitan. Hasil penelitian di lapangan menunjukkan bahwa konsentrasi larutan PGPR, lama perendaman PGPR dan interaksi antara konsentrasi PGPR dengan lama perendaman PGPR tidak mempengaruhi tinggi tanaman, jumlah daun, panjang petiol, lebar daun, panjang daun, waktu bunga pertama muncul, tinggi kedudukkan bunga, jumlah pohon betina, jumlah pohon hermaprodit, jumlah bunga betina dan jumlah bunga hermaprodit. Konsentrasi PGPR mempengaruhi panjang petiol pada 5 minggu setelah tanam.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».