Evaluasi Kesesuaian Lahan Sawah Berdasarkan Status Hara di Kecamatan Seluma Selatan Kabupaten Seluma
Notice bibliographique
Résumé
The low productivity of rice in Seluma Selatan District is caused by fertilization actions based on general recommendations and not based on site-specific recommendations. In fact, fertilization should be based on soil nutrient status, especially N, P and K. This study aims to determine the nutrient status and evaluate the suitability class of lowland rice in Seluma Selatan District, Seluma Regency. This study used survey methods, soil sampling, and laboratory analysis, then matched it with the soil fertility level classification system and land suitability classification. The results showed that the nutrient status of paddy fields in Seluma Selatan sub-district in low-medium rice fields was categorized. It is characterized by an acidic pH value and low P2O5 in providing nutrients for lowland rice plants. Evaluation of land suitability in Seluma Selatan sub-district shows that the land suitability classes are S2 and S3. The results of the evaluation of the most suitable land suitability for land unit 2 (Au.1.1.1) were quite suitable for S2n with available nutrient limiting factors at the P2O5 level and marginally suitable for S3n on land unit 4 (Hab.1.1.1) with available nutrient limiting factors at P2O5 and K2O levels. Efforts to improve the suitability class S2 (fairly suitable) can be increased to S1 class (very suitable) and the S3 land suitability class (marginally appropriate) can be increased to S2 (quite suitable) . Keywords: Land suitability, lowland rice, nutrient status
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».