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Enregistrement W2769662385 · doi:10.24910/jsustain/1.2/6367

Rainwater Harvesting-Based Marginal Land Irrigation Technology: A Case Study in Ngawen Sub-district of Gunungkidul Regency, Indonesia

2013· article· en· W2769662385 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Future for Human Security · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMultimedia Learning Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Islam IndonesiaUniversity of Waterloo
Mots-clésRainwater harvestingIrrigationEnvironmental scienceAgricultureDrainageRainfed agricultureProductivityAgricultural engineeringDrip irrigationHydrology (agriculture)Water resource managementGeographyEngineeringAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gunungkidul Regency is an area that has both potential and problems in achieving food stability. Though agriculture in this region makes the highest contribution to Gross Regional Domestic Product, the productivity of this sector is still low. Drought is a classic problem and represents the largest barrier in agricultural development, despite high precipitation. This paper describes the design of an efficient irrigation technology to increase agricultural productivity. Specifically, this research aims to determine marginal-land suitability, analyze and design a suitable model of rainwater-harvesting-based irrigation technology. Using the method of combining field study and desktop analysis, the results indicate that the land in the research site is considered suitable given the conditions of a particular treatment for the commodities of upland rice, soybean, corn, green beans, peanuts and cassava. The model rainwater irrigation reservoir is built by considering the drainage flow and the contour of the rainwater catchment area. The feasible irrigation distribution models are the pitcher irrigation system and perforated pipe irrigation system. The pitcher system from the existing reservoir can support a maximum of 24.75 m 2 of land, 120 plants and at least 66 service days. The optimum range of pitcher water is around 25 cm with a 50-cm space between plants and one pitcher serving 4 plants. Meanwhile, the perforated pipe is mounted near the root zone (10 -25 cm) at the depth of 17.5 cm, with 25 cm left-right spacing between plants. An L-shaped pipe can serve 10 plants; one side is mounted underground while the other side is above the land surface for water intake. The pipe system from a reservoir can serve a maximum of 129.5 m 2 land. The study results lead to the conclusion that the most suitable irrigation model in the study area is the perforated pipe system.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,263 · 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