Karakteristik dan Potensi Mata Air Panas Untuk Pengeringan Biji Kopi Di Candi Gedong Songo, Desa Candi, Kecamatan Bandungan, Kabupaten Semarang, Provinsi Jawa Tengah
Notice bibliographique
Résumé
Daerah penelitian memiliki manifestasi panas bumi berupa mata air panas dengan sebagian besar penduduknya melakukan usaha pertanian, termasuk petani kopi. Biji kopi untuk dapat dikonsumsi memerlukan proses pengeringan. Pengeringan menggunakan mata air panas tidak akan menghasilkan emisi dan tidak mengkhawatirkan cuaca. Daerah penelitian memiliki curah hujan yang tinggi. Penelitian dilakukan di Candi Gedong Songo, Desa Candi, Kecamatan Bandungan, Kabupaten Semarang, Provinsi Jawa Tengah. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik dan potensi mata air untuk pengeringan biji kopi di Desa Candi. Metode yang digunakan dalam penelitian yaitu survei lapangan, uji laboratorium dan analisis kimia. Hasil penelitian menunjukkan suhu permukaan mata air panas 63 oC, pH 2.7 dan debit mata air 0.325 l/s. Daerah penelitian memiliki curah hujan yang tinggi. Tipe mata air panas berdasarkan analisis kimia yaitu air sulfat (SO4). Mata air panas berada pada zona immature water. Perkiraan suhu reservoir menggunakan metode geothermometer yaitu 354 oC masuk ke dalam entalpi tinggi. Mata air panas di daerah penelitian memiliki potensi yang baik untuk dimanfaatkan sebagai pengeringan biji kopi.Kata Kunci: Geothermometer, Manifestasi, Mata Air Panas, Pengeringan, Potensi, Biji kopi, Pengeringan
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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.
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 ».