Plant blindness profile of high school students in Hulu Gurung sub-district, Kapuas Hulu district
Notice bibliographique
Résumé
People often forget about plants as living organisms that are essential for life which characterizes plant blindness. Plant blindness can occur in students. The objectives of this study are identifying plant blindness in high school student in Hulu Gurung. This research was conducted in January 2023 in the even semester of 2022/2023. The population in this study were all students of SMPN 1 Hulu Gurung (Junior High School) and SMAN 1 Hulu Gurung (Senior High School). Sample selection using Simple Random Sampling technique. The instruments used were questionnaires and direct interviews. Methods for data analysis using qualitative descriptive methods. The results showed that students still lack knowledge about local vegetables. The percentage of students recognizing vegetables was 15% in senior high school students and 4% in junior high school students. There were 6 vegetable species that were not recognized at all, namely Solanum lasiocarpum, Ficus sp., Mangifera pajang, Polypodium sp., Ficus sp., and Smilax leucophylla. In the future local vegetables can be better recognized amidst the presence of imported vegetables. The diversity of local vegetable crops must be maintained through conservation strategies, one of which is to avoid plant blindness as early as possible.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».