Identifikasi Unsur Hara Sulfur pada Sistem Irigasi Primer di Tanah Sawah Wilayah Bendungan Arca Kiri, Kabupaten Banyumas
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine1) the amount of nutrient content of Sulphur in a paddy field in the irrigation channel of Arca Kirit dam in Banyumas Regency, 2) nutrient distribution of Sulphur in paddy field in the irrigation channel of Arca Kiri dam in Banyumas Regency, and 3) recommendations of Sulphur fertilizers in paddy field in the irrigation channel of Arca Kiri dam in Banyumas Regency. The research was conducted in paddy field, in the irrigation channel of Arca Kiri dam in Banyumas Regency, then continued with analysis of the soil in the Institute of Determining Technology of Agriculture (BPTP), Yogyakarta. The research carried out by the determination of sample points based on a purposive random sampling be based Land Homogenous Unit (SLH). Land Homogenous Unit arranged by overlaying the Administrative Map, Slope Map, and Soil Type Map. The number of samples is 8, which is located in 5 villages. The variables were observed namely the nutrient content of Sulphur, EC, pH (H2O), and BS of land. The results showed that the nutrient content of Sulphur from both SLH relatively high, there were SLH A1 reach 86.20 ppm and SLH A2 reach 85.33 ppm. Sulphur fertilizer recommendations for SLH A1 is 10.64 kg S/ha and SLH A2 is 14.60 kg S/ha.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».