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Enregistrement W4378514654 · doi:10.29138/spirit.v8i2.2174

INOVASI PEMANFAATAN LIMBAH KOTORAN SAPI SEBAGAI PUPUK ORGANIK (BOKASHI) DI DESA JUNGKE, KARANGANYAR

2022· article· id· W4378514654 sur OpenAlexaff
Hardian Ningsih, Hanik Tri Yanuarita

Notice bibliographique

RevueE-Jurnal SPIRIT PRO PATRIA · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity-based Tourism Development and Sustainability
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dusun Mandungan, Karanganyar sebagian besar masyarakatnya memiliki mata pencaharian sebagai peternak sapi yang hanya memaksimalkan hasil produktivitas sapi saja. Dibutuhkan inovasi agar limbah kotoran sapi dapat diolah secara tepat dan tentunya mampu menambahkan nilai ekonomi peternak. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk melakukan diversifikasi produk limbah kotoran sapi menjadi bahan baku pupuk organik. Metode yang digunakan dalam kegiatan penelitian ini yaitu deskriptif dan studi kasus sampel pupuk dengan waktu fermentasi yang berbeda yaitu sampel I selama 28 hari dan sampel II selama 21 hari. Hasil dari laboratorium uji kandungan terbaik yaitu pada pupuk organik sampel II dengan fermentasi selama 21 hari (C-Organik 32,04%; bahan organik 55,24%; N-total 1,82%; P2O5 total 1,22%; K2O total 1,08%; kadar air 18,22%; dan pH 6,81). Pembuatan Bank Bokashi ini sebagai gambaran kepada masyarakat untuk memanfaatkan limbah dan mengelola lingkungan sekitar lebih baik lagi dan menghasilkan nilai jual.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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