Tingkat Penerapan Pengendalian Penyakit Mosaik Kuning Kacang Hijau Pada Petani Kacang Hijau Di Desa Bendungan Kecamatan Kuwarasan Kabupaten Kebumen
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
Kendala teknis yang dihadapi petani kacang hijau salah satunya yaitu serangan organisme pengganggu tanaman (OPT) baik berupa hama, penyakit, maupun gulma. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui inovasi, sasaran, cara pengambilan keputusan, saluran komunikasi, dan penyuluh pertanian pada pada penerapan pengendalian penyakit mosaik kuning kacang hijau pada petani kacang hijau. Penelitian dilaksanakan mulai 10 Juni 2022 sampai 1 Agustus 2023 di Desa Bendungan, Kecamatan Kuwarasan, Kabupaten Kebumen. Metode penelitian yang digunakan adalah deskriptif kuantitatif dengan sampel sebanyak 30 orang yang berasal dari Kelompok Tani Mekar Jaya I dan Mekar Jaya I. Hasil penelitian menunjukan penerapan pengendalian penyakit mosaik kuning kacang hijau pada aspek inovasi memiliki kategori sedang dengan persentase 64,07%, aspek sasaran memiliki kategori sedang dengan persentase 62,70%, aspek cara pengambilan keputusan memiliki kategori sedang dengan persentase 67,78%, aspek saluran komunikasi memiliki kategori sedang dengan persentase 66,67%, dan aspek penyuluh pertanian memiliki kategori tinggi dengan persentase 85,93%. Pemberdayaan dilakukan untuk meningkatkan perilaku petani dalam mengambil keputusan pengendalian penyakit mozaik kacang hijau. Penyuluhan yang dilakukan mampu meningkatkan pengetahuan dan sikap petani dalam mengendalikam penyakit mozaik kuning sebesar 39,45 dan 36,33 %.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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