Pengetahuan peternak tentang pemahaman keterkaitan gejala birahi dengan keberhasilan inseminasi buatan pada sapi di Kecamatan Pinolosian
Notice bibliographique
Résumé
Salah satu aspek pemicu rendahnya populasi ternak sapi adalah manajemen reproduksi yang kurang tepat seperti manajemen perkawinan hingga pengetahuan peternak tentang teknologi inseminasi buatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sejauh mana peternak sapi di Kecamatan Pinolosian Kabupaten Bolaang Mongondow Selatan Sulawesi Utara memahami keterkaitan gejala birahi dengan inseminasi buatan (IB) pada sapi. Responden penelitian ini adalah peternak sapi di Kecamatan Pinolosian dan bersedia diwawancarai. Penelitian ini dilakukan dalam bentuk survei lapangan. Pengumpulan data dilakukan dengan mewawancarai peternak sapi menggunakan formulir dengan kuisioner terstruktur. Pengambilan data terdiri atas data primer dan sekunder. Data sekunder di ambil dari Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Kabupaten Bolaang Mongondow Selatan. Data dianalisis menggunakan metode deskriptif untuk keseluruhan data, uji linear berganda untuk variabel pendidikan, pekerjaan, kedudukan beternak, jumlah ternak, pengalaman beternak, sumber pengetahuan dan cara pemeliharaan dengan variabel pengetahuan tentang kaitan gejala birahi dengan keberhasilan IB. Berdasarkan hasil penelitian tingkat pengetahuan peternak tentang pemahaman keterkaitan gejala birahi dengan keberhasilan IB pada sapi dengan kriteria sangat baik adalah 0%, peternak baik 9,23%, peternak cukup baik 66,15% dan peternak kurang baik 24,61%. Sebesar 43,8% pengetahuan tentang birahi dan keberhasilan IB dipengaruhi oleh faktor pendidikan, pekerjaan, kedudukan beternak, jumlah ternak, pengalaman beternak, sumber pengetahuan dan cara pemeliharaan ternak.Kata kunci: Tingkat pengetahuan peternak, inseminasi buatan, gelaja birahi, sapi lokal
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,014 |
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 ».