Perbaikan Teknik Pembrongsongan melalui Aplikasi Pestisida untuk Meningkatkan Kemulusan Buah Jambu Kristal (Psidium guajava L)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,013 |
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 ».