Penanda Karakter Varitas Rambutan (Nephelium lappaceum L.) Berdasarkan Karakter Morfologi
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak. Rambutan merupakan buah eksotik yang banyak dibudidayakan di Indonesia. Rambutan mudah melakukan penyerbukan silang sehingga mengakibatkan tingginya kemungkinan munculnya varitas baru dan semakin sulit untuk dibedakan. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif dengan tujuan untuk menentukan penanda karakter morfologi rambutan. Prosedur penelitian meliputi tahap eksplorasi dan koleksi, pengamatan dan pengukuran, serta analisis penanda karakter. Eksplorasi dan koleksi dilakukan di Kecamatan Cileungsi dan Desa Bojong Kulur, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Sampel penelitian berupa ranting dengan daun dan buah dari tujuh varitas rambutan meliputi Sikoneng, Binjai, Aceh Lebak, Simacan, Sinyonya, Kerikil, dan Gula Batu. Bukti morfologi berupa 6 karakter kuantitatif dan 24 karakter kualitatif. Sebanyak 30 karakter yang dianalisis dengan Principal Component Analysis untuk menentukan karakter penanda tujuh varitas rambutan. Karakter penanda yang ditentukan digunakan sebagai kunci identifikasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa karakter yang dapat digunakan antara lain: permukaan tangkai daun, bentuk ujung lamina, banyak buah pertandan, bentuk buah, warna kulit buah, berat kulit buah, kerataan warna kulit buah, ketertarikan buah, kerapatan rambut buah, warna rambut buah, warna aril, tekstur aril, kandungan air aril, aroma aril, kelekatan aril dengan kulit ari biji, kelekatan kulit ari biji dengan biji dan bentuk biji.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».