The Assessment of Soil Quality Index for Paddy Fields with Indicator Biology in Jatipurno Districts, Wonogirl
Notice bibliographique
Résumé
Increased rice needs in an extensive use of paddy fields in the Jatipurno, Wonogiri. Managing rice fields can reduce soil quality. Proper management can improve soil quality, Jatipurno has management such as organic, semi-organic and inorganic paddy field management which have a real effect on soil quality. Assessment of soil quality is measured by physical, chemical and biological indicators, where each factor has a different effect. The chemical indicators are often used as the main indicators for determining soil quality, whereas every parameter has the opportunity to be the main indicator. So, biological indicators can play indicators. The main indicators are obtained from the correlation test (p-values ≤ 0,05 - < 0,01) and Principal Component Analysis with high value, eigenvalues > 1 have the potential to be used as Minimum Data Sets. The result is biological can be able to use as the Minimum Data Set such as microbial carbon biomass, respiration, and total bacterial colonies. The Soil Quality Index (SQI) of various paddy management practices shows very low to low soil quality values. The management of organic rice systems shows better Soil Quality Index with a score of 0,20 compared to other management. The practice of organic rice management shows that it can improve soil quality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».