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Enregistrement W4412066988 · doi:10.33059/jj.v12i1.12193

Pengaruh Media Tanam terhadap Proses Aklimatisasi Planlet Aglaonema anyamanee

2025· article· id· W4412066988 sur OpenAlexaff
Nida Ul 'Izzah, Samsul Kamal, Lina Rahmawati, Zuraidah Zuraidah, Nurlia Zahara, Kurnia Rahayu Purnomo Sari

Notice bibliographique

RevueJurnal Jeumpa · 2025
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth and Agriculture Techniques
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh berbagai jenis media tanam terhadap proses aklimatisasi planlet aglonema (Aglaonema anyamanee). Aklimatisasi merupakan tahap penting dalam mikropropagasi untuk menyesuaikan planlet dengan kondisi lingkungan luar. Penelitian dilakukan menggunakan Rancangan Acak Kelompok (RAK) dengan empat perlakuan media tanam, yaitu tanah (kontrol), tanah+cocopeat (1:1), tanah+arang sekam (1:1), dan tanah+kompos (1:1), dengan tiga ulangan. Parameter yang diamati meliputi tinggi batang, jumlah daun, dan persentase hidup pada umur 41 sampai 69 HST. Hasil analisis menunjukkan bahwa media tanam memberikan pengaruh nyata terhadap seluruh parameter pertumbuhan. Perlakuan T3 (tanah+kompos) menghasilkan pertumbuhan tertinggi pada tinggi batang (7.40 cm), lebar daun (5.23 cm), dan panjang daun (5.97 cm). perlakuan T0 dan T1 menunjukkan jumlah daun tertinggi (7.33 helai). Semua perlakuan menunjukkan persentase hidup sebesar 100%, menandakan bahwa seluruh media tanam mendukung kelangsungan hidup planlet. Media tanam berbasis kompos berdasarkan penelitian ini direkomendasikan sebagai pilihan terbaik untuk aklimatisasi Aglaonema anyamanee.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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