DAMPAK EL-NINO PADA PRODUKSI PADI (Oryza sativa) DI KOTA SERANG
Notice bibliographique
Résumé
Abstrak El Nino berdampak pada penurunan curah hujan sehingga memicu kekeringan di wilayah Kota Serang. Kondisi kekeringan ini diikuti dengan penurunan produksi padi pada beberapa wilayah yang berpengaruh terhadap penurunan produksi padi Kota Serang tahun 2023. Kasemen dan Taktakan menjadi 2 (dua) wilayah dengan dampak kekeringan paling luas, namun Kecamatan Taktakan dan Walantaka justru menjadi penyumbang penurunan produksi Kota Serang yang cukup tinggi. Penurunan yang besar di Kecamatan Taktakan dan Walantaka dipengaruhi jenis lahan. Hampir 95,3 % wilayah Kecamatan T aktakan merupakan lahan tadah hujan, sementara Kecamatan Walantaka mengandalkan irigasi setengah teknis dan tadah hujan. Tahun 2023 merupakan tahun dengan produksi terendah dalam 4 (empat) tahun terakhir . Kata Kunci: el nino, kekeringan, pertanian, produksi padi A b stract El Nino has an impact on decreasing rainfall, thereby triggering drought in the Serang City area. This drought condition was followed by a decline in rice production in several areas which influenced the decline in overall rice production at The Serang City in 2023. Kasemen and Taktakan were the 2 (two) regions with the most widespread impact of the drought. However, Taktakan Tahun 2023 , menjadi tahun dengan produksi padi terendah selama kurun waktu 4 (empat) tahun and Walantaka Districts actually contributed to the quit hight decline in Serang City's production. The large decline in Taktakan and Walantaka Districts affected land types. Almost 95.3% of the Taktakan District area is rain-fed land, while Walantaka District relies on semi-technical and rain-fed irrigation. The year 2023 was the lowest rice production in past 4 (four) years. Keywords: el nino, drought , agriculture, rice production
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».