Pengaruh Pemberian Ekstrak Kedelai (Glycine max) Terhadap Jumlah Pertumbuhan Folikel Ovarium Mencit (Mus musculus)
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh ekstrak kedelai (Glycine max) terhadap jumlah pertumbuhan folikel ovarium pada mencit (Mus musculus). Sampel terdiri dari 20 ekor mencit yang secara acak dibagi menjadi lima kelompok. Kelompok kontrol (K) tidak diberi ekstrak kedelai. Kelompok P1 diberi ekstrak kedelai dengan dosis 0,05 mg/kgBB. Kelompok P2 diberi ekstrak kedelai dengan dosis 0,010 mg/kgBB. Kelompok P3 diberi ekstrak kedelai dengan dosis 0,015 mg/kgBB. Kelompok P4 diberikan ekstrak kedelai dengan dosis 0,020 mg/kgBB. Ekstrak kedelai diberikan selama 14 hari. Analisis data menggunakan uji One Way ANOVA dan dilanjutkan dengan uji Honestly Significant Difference (HSD). Hasil penelitian menunjukkan kelompok kontrol (K) memiliki perbedaan signifikan dengan kelompok P1, P2, P3 dan P4. Hasil rata-rata jumlah folikel primer tertinggi terdapat pada perlakuan 4 (P4) dengan dosis 0,020 mg/kgBB dan jumlah rata-rata folikel sekunder tertinggi pada perlakuan 3 (P3) dengan dosis 0,015 mg/kgBB. Penelitian ini dapat disimpulkan bahwa ekstrak kedelai yang diberikan pada mencit betina dapat meningkatkan jumlah pertumbuhan folikel ovarium dan jumlah rata-rata folikel tertinggi adalah pada perlakuan 3 (P3) dengan dosis 0,015 mg/kgBB.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».