Vermicompost Formulation Based on Soybean Husk and Cow Manure on Shallots
Notice bibliographique
Résumé
Shallot is one of an important vegetable in Indonesia. The yield of the crop is often constrained by low and unbalanced nutrient supply in the soil. The application of vermicompost based on soybean husk and cow manure can increased nutrient supply in the soil. This research aimed to obtain the optimum vermicompost formulation and doses based on soybean husk and cow manure on shallots. This research is a field that arranged Randomized Complete Block Design (RCBD) with 1 factor (vermicompost formulation (V) that consisted 4 doses for each treatment and 3 replication was applied. The treatment consisted of vermicompost formulation (V): 100% soybean husk, 100% cow manure, 50% soybean husk: 50%: cow manure, 75% soybean husk: 25%: cow manure and 25% soybean husk: 75%: cow manure. Each treatment consisted of four doses: without application, 5, 10, 15 t. ha-1, so the total treatment was 20 level. Data were analyzed using the least significant difference (LSD) test. The result indicated that vermicompost formulation gave significant effect on all of observation parameters on the growth and yield. The lowest response of shallots occurred in the treatments without vermicompost application on all formulations, and the highest was in the 100% soybean husk formulation at a dose of 15 t. ha-1.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».