PERTUMBUHAN DAN KANDUNGAN KARAGINAN RUMPUT LAUT Kappaphycus alvarezii PADA DOSIS MIKROORGANISME LOKAL (MOL) BUAH MAJA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Penelitian ini dilaksanakan di Desa Jaya Bakti Kecamatan Pagimana Kabupaten Banggai, Propinsi Sulawesi Tengah. Organisme uji yang digunakan yaitu rumput laut Kappaphycus alvarezii yang diambil dari hasil budidaya masyarakat di sekitar lokasi penelitian. Berat awal organisme uji yang digunakan yaitu 100 g. Sedangkan bahan uji mol buah maja adalah hasil permentasi selama seminggu dan telah dilakukan penyaringan. Rancangan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan tiga perlakuan dan tiga ulangan, sehingga jumlah unit percobaan adalah sembilan satuan percobaan. Perlakuan A = Dosis Mol 0.5 L/10 L air, B = Dosis Mol 1 L/10 L air dan C = Dosis Mol 1.5 L/10 L air. Parameter yang diamati adalah pertumbuhan berat mutlak, laju pertumbuhan spesifik harian dan kandungan karginan. Data kualitas air meliputi pengukuran suhu dan salinitas. Pengukuran salinitas dan suhu dilakukan setiap hari yaitu pagi dan sore hari. Pengukuran kecepatan arus dilakukan setiap dua minggu (setiap pagi dan sore hari). Untuk mengetahui pengaruh perlakuan digunakan Analisis Ragam (Anova) dengan menggunakan prog SPSS versi 19 (Statistical Package for Social Sciences). Bila terjadi perbedaan di antara perlakuan dilanjutkan dengan uji BNT. Hasil penelitian menunjukan bahwa Pada Pertumbuhan Berat Mutlak diperoleh hasil yang tertinggi pada perlakuan C (1.5 L/10 L air). Pada Pertumbuhan Spesifik Harian memperlihatkan bahwa rata-rata laju pertumbuhan spesifik harian (%) yang tertinggi yaitu pada perlakuan C (1.5 L/10 L air) dengan nilai 3.8 % minggu ketiga. Nilai Kandungan Karagenan memperlihatkan bahwa kandungan karagenan pada rumput laut K. alvarezii tertinggi, yaitu pada perlakuan C (1.5 L/10 L air) minggu keempat dengan nilai 43.3 %.
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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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,011 |
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 découle