PERTUMBUHAN DAN KANDUNGAN KARAGINAN RUMPUT LAUT Kappaphycus alvarezii PADA DOSIS MIKROORGANISME LOKAL (MOL) BUAH MAJA
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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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».