Analisis Faktor-faktor Penentu Keberhasilan Inseminasi Buatan (Ib) Ternak Sapi Potong di Kabupaten Tanjung Jabung Barat
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the dominant factors, both direct and indirect, to the success rate of the IB program in West Tanjung Jabung Regency. This research was carried out from 12 December 2020 to 6 January 2021. The objects observed in this study were all inseminators and a sample of breeders from each inseminator. The data obtained from this study are primary data and secondary data. The data were analyzed using Stepwise Multiple Regression analysis and processed using SPSS. The results of the analysis show that the success of Artificial Insemination in West Tanjung Jabung Regency has been good, this can be seen from the S/C value per inseminator of 1.54 ± 0.46. The dominant factors directly and indirectly influence the success of AI in West Tanjung Jabung Regency such as the length of time of raising livestock, the skill factor of the inseminator, the work area factor, the age factor of the acceptor. Based on this research, it can be concluded that the success of the Insemination program (Artificial AI) in West Tanjung Jabung Regency is quite good. This can be seen from the Service Perception (S/C) value in Tanjung Jabung Barat Regency, which is 1.54 ± 0.63, which shows the fertility level of acceptor cattle is quite good, the dominant factors that influence the success of AI in West Tanjung Jabung Regency are length of breeding, inseminator factors, area factors and acceptor age factors, while the farmer's knowledge factor and BCS factor do not significantly affect the success of AI in Tanjung Regency. West Jabung, the BCS factor does not have a significant effect because livestock from the study in the West Tanjung Jabung Regency area have a homogeneous BCS score.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».