OPTIMALISASI PEMBERIAN BEBERAPA KONSENTRASI PUPUK ORGANIK CAIR (POC) JAKABA TERHADAP PERTUMBUHAN BIBIT KELAPA SAWIT (Elaeis guinensis Jacq.)
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan kosentrasi pupuk organik cair Jakaba yang optimal dalam meningkatkan pertumbuhan bibit kelapa sawit. Penelitian dilaksanakan sejak bulan Januari sampai bulan Maret 2023 di Kebun percobaan Fakultas pertanian Universitas Muhammadiyah Sumatera Barat. Rancangan penelitian adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 5 perlakuan 4 kelompok. Data pengamatan dianalisis menggunakan uji F yang dilanjutkan dengan uji Duncan’s New Multiple Range Test (DNMRT) pada taraf nyata 5% dengan perlakuannya adalah beberapa kosentrasi pupuk organik cair (POC) Jakaba 0 ml/L air, 150 ml/L air, 300 ml/L air, 450 ml/L air dan 600 ml/L air. Variabel pengamatan adalah tinggi tanaman, jumlah daun, Panjang daun terpanjang, lebar daun terlebar, diameter batang, berat basah dan berat kering bibit sawit. Hasil penelitian didapatkan konsentrasi pupuk organik cair (POC) Jakaba 450 ml/L air mampu meningkatkan pertumbuhan bibit kelapa sawit. Kata kunci : kosentrasi pupuk organik cair Jakaba, bibit kelapa sawit, pertumbuhan
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».