Evaluation of Soil Retention Capabilities Using RETC Application in Various Paddy Field Management Systems in Purwantoro District, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Prolonged dry seasons are one of the most influential impacts of global warming on the agricultural sector.Soil water retention is the ability of soil to hold water, which is presented in the form of pF curves (graphical representations of the relationship between soil water content and soil water potential).The soil's physical properties also influence the soil's water retention ability, which affects crop growth, crop yield, and land productivity.This study aims to measure soil water retention using the RETC program on various paddy field management systems: organic, semi-organic, and conventional.This research used a survey method in rice fields with different management systems and soil physical indicators approaches.The RETC program can be used to measure soil water retention in paddy fields accurately and efficiently.The results showed that the paddy field management system in Purwantoro Sub-district affects the soil's ability to retain water.The organic rice field management system has the highest available water content of 18%.The increase in soil water retention has a very significant positive correlation with soil organic matter content, where the organic matter content in the organic rice field management system is higher than the semi-organic and conventional management systems by 4.33%.Soil water retention capacity was determined by soil fraction content (0.522**), dust content (-0.438**), and effective depth (0.663**).The higher the clay content, the higher the available water content.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».