KID CROP DAN MORTALITAS ANAK KAMBING KACANG DI DAERAH DARATAN DAN KEPULAUAN KABUPATEN BUTON
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui produktivitas ternak Kambing Kacang berdasarkan nilai kid crop dan mortalitas anak Kambing Kacang baik di wilayah kepulauan maupun wilayah daratan Kabupaten Buton. Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Siompu (mewakili wilayah kepulauan) dan di Kecamatan Lapandewa (mewakili wilayah daratan) Kabupaten Buton. Metode penentuan lokasi penelitian dilakukan secara purposive sampling, stratified sampling dan simple random sampling dan penentuan responden di setiap desa dilakukan secara sensus. Data penelitian dianalisis secara deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kid crop Kambing Kacang di Kecamatan Siompu sebesar 150,98% dan Kecamatan Lapandewa sebesar 159,84%. Kidding Interval Kambing Kacang di Kecamatan Siompu sebesar 8,2 bulan dan di Kecamatan Lapandewa sebesar 8,19 bulan. Di Kecamatan Siompu diperoleh rataan litter size sebesar 1,77 dan di Kecamatan Lapandewa sebesar 1,53. Jumlah cempe Kambing Kacang yang lahir di Kecamatan Siompu sebanyak 84 ekor (38 ekor jantan dan 46 ekor betina). Di Kecamatan Lapandewa jumlah cempe Kambing Kacang yang lahir sebanyak 68 ekor (37 ekor jantan dan 31 ekor betina). Persentase mortalitas cempe kambing Kacang di Kecamatan Siompu sebesar 22,61% dan di Kecamatan Lapandewa sebesar 11,76%. Dapat disimpulkan bahwa produktivitas dan reprodutivitas ternak Kambing Kacang baik di wilayah kepulauan maupun di wilayah daratan Kabupaten Buton masih sangat baik, namun, tingkat mortalitas cempe di wilayah kepulauan masih relatif tinggi.Kata Kunci: Kambing Kacang, Performans, Kid Crop, Mortalitas, Lapandewa, Siompu
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».