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Enregistrement W2911086533 · doi:10.29244/agrob.7.1.62-68

Perbaikan Teknik Pembrongsongan melalui Aplikasi Pestisida untuk Meningkatkan Kemulusan Buah Jambu Kristal (Psidium guajava L)

2019· article· id· W2911086533 sur OpenAlex
Yosephine Sista Parameswara, Slamet Susanto

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBuletin Agrohorti · 2019
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth and Agriculture Techniques
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHorticultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p style="text-align: justify;">Jambu ‘kristal’ merupakan kultivar unggulan jambu biji dan memiliki pasar yang baik di Indonesia. Jambu kristal memiliki rasa yang manis, tekstur renyah, vitamin C, dan kandungan lain yang bermanfaat. Kualitas merupakan masalah utama dalam budidaya jambu ‘kristal’, salah satunya adalah tingkat kemulusan buah. Penelitian ini bertujuan mengetahui pengaruh bahan aktif pestisida yang digunakan pada teknik pembrongsongan buah terhadap tingkat kemulusan buah. Penelitian dilaksanakan di Kebun Percobaan Cikabayan dan Laboratorium Pascapanen, Departemen Agronomi dan Hortikultura, Institut Pertanian Bogor pada Bulan Februari 2017 hingga Agustus 2017. Bahan yang digunakan pada teknik pembrongsongan adalah bahan aktif pestisida: Klorpirifos, Abamektin, dan Mankozeb. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan bahan aktif pestisida memberikan pengaruh yang sangat nyata pada peubah kemulusan buah. Perlakuan bahan aktif pestisida meningkatkan kemulusan buah hingga dua kali lipat. Perlakuan bahan aktif pestisida tidak memberikan pengaruh nyata pada peubah diameter, kelunakan, bobot, PTT, dan ATT.</p>

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,007

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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