Financial Feasibility Assessment of Sweet Potato Cultivation Technology Packages Application in Tidal Swamp Land
Notice bibliographique
Résumé
Sweet potato is consumed as a source of carbohydrate as a substitute for essential food (rice). Due to limited area in Java island, Indonesia, the expansion of sweet potato could be cultivated in tidal swamp land. Therefore, this research was aimed to determine the financial feasibility of sweet potato technology packages in tidal swamp field. This research was carried out in tidal swamp fields: Roham Village, Wanaraya District, Barito Koala Regency, and South Kalimantan Province, Indonesia from March to July 2019. This study compared two innovative and existing technologies. The innovative technology introduced to the farmers emphasized on intensive processing in order to reduce the occurrence of the main pests of sweet potato in tidal fields. Innovative technologyy includes tillage done with plows and rakes. The results of this research showed that application of sweet potato cultivation technology packages with improved tillage, land cover with mulch, pest control using chemical fungicides and shallot extracts has proven to be financially feasible. Existing farmers (local variety) who switch to innovative technology using Sari variety, the profit earned increased by 232.47%. Technically, the application of the tuber yield innovative technology for Sari variety was higher, both controlled using chemical insecticides and innovative technology of 18.25 and 24.15 tons/ha, respectively. The implementation of the introduced cultivation technology package was able to increase local sweet potato production to the superior Sari variety by 96.82% compared to the farmer technology package at the same location. R/C and B/C ratio > 1 for innovative technology shows that innovation technology is feasible to be developed at the researched location.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».