Diversity, Species, and Plant Growth Regulator and Nutrient Content of Local Weeds in Tawaeli Sub-District, Palu City, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Each area has a variety and different types of weeds, the differences in each weed are caused by natural factors and human actions, including excessive pesticide spraying. This action can cause the chemical content, namely plant growth regulators and the nutrients in the weed plant to change and cause the quality of a soil to decrease. The research objective was to determine the level of diversity, species, and content of plant growth regulators and nutrient element measurements for local weeds. The research design was an exploration method in community agricultural land areas by recording the number of weeds found in agricultural land areas, trails, and irrigation edges in Tawaeli District, Palu City. Diversity analysis was using the exploration method, and the diversity index of medicinal plants was calculated using Shannon Wiener. The identification of weeds was carried out by UPT Herbarium (Tadulako University), plant growth regulators and nutrient content analysis were carried out using existing methods in the laboratory using local weed samples taken in the field. The results showed that there were 27 species of weeds grew on agricultural land in Tawaeli Sub-District, Palu City. These weed species belonging to 17 different plant families. Based on the category of diversity index, it was known that the biodiversity of weeds at the observation sites belongs to the low class (H' <1.00) and the medium class (H' >3.00). The conclusion was that in general, the high number of species and weed diversity were in the medium class H' category. Good nutrient content in weeds shows the potential of weeds as a source of important nutritional elements may benefit the growth and development of cultivated plants.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».