Pengaruh Intensitas Hujan dan Kemiringan Lereng terhadap Erosi Pada Lahan yang Ditanami Rumput Jepang
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Erosi tanah adalah proses atau peristiwa hilangnya lapisan permukaan tanah yang disebabkan oleh pergerakan air maupun angin. Proses erosi ini dapat mengakibatkan penurunan produktivitas tanah, daya dukung tanah, dan kualitas lingkungan hidup. Intensitas hujan dan kemiringan lereng merupakan salah satu faktor penting yang berpengaruh terhadap besar erosi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh intensitas hujan dan kemiringan lereng terhadap erosi pada lahan yang ditanami oleh rumput jepang (Zoysia japonica) sehingga diperoleh gambaran dari perlakuan mana yang paling berpengaruh terhadap erosi. Variasi intensitas hujan yang diuji pada percobaan ini sebesar (37,5; 50; 62,5) mm/5 menit dan kemiringan lereng sebesar (0; 10; 20)°. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kemiringan lereng paling berperan dalam memperbesar erosi tanah dibandingkan intensitas hujan. Dengan adanya pengaruh kemiringan lereng, besar erosi pengukuran bertambah sebesar 2-3 kali lipat dari setiap tingkatan intensitas. Sedangkan untuk pengaruh intensitas, besar erosi pengukuran bertambah sebesar 1-2 kali lipat dari setiap tingkatan kemiringan. Analisis regresi linear antara erosi, intensitas hujan, dan kemiringan lereng menghasilkan model erosi A = -54,89 + 1,16I + 2,11S, dengan koefisien determinasi sebesar 0,780, menunjukkan bahwa model erosi tersebut sesuai dengan data dengan baik.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle