Fertilization Methods and Varietal Selection Enhance True Shallot Seed Production in Lowland Indonesia: A Focus on Bauji Variety Performance
Notice bibliographique
Résumé
Shallot cultivation in Indonesia nowadays still uses planting material in the form of bulbs that potentially carry viruses.The virus in the shallot bulb results in a decrease in productivity.Shallot botanical seeds, commonly called True Shallot Seed (TSS), are an alternative planting material to overcome this problem.Apart from being free from viruses, using TSS as plant material can reduce farming costs by 43% compared to bulbs.However, shallots' flowering and seed formation in the lowlands is still relatively low.Efforts have been made to use fertilizer application methods and select suitable varieties to support shallot flowering and seed formation.This research was conducted in a field with an altitude of 129 meters above sea level using a factorial complete randomized block design.The first factor is the fertilization method, consisting of broadcast and soluble fertilization.The second factor is shallot varieties, consisting of Bima Brebes, Bauji, Tajuk, and Batu Ijo.The results showed that the broadcast fertilization method on the Bauji variety gave higher seed weight per stalk (0.9 grams), seed weight per clump (1.19 grams), and seed weight per plot (4.30 grams) than other treatments.Fertilization of the soluble fertilizing method gives a faster flowering time than the broadcast method (5 weeks after planting).The Bima Brebes variety gives a faster flowering time than all varieties (4.3 weeks after planting), and the Tajuk variety gives a higher flower weight per clump (6.4 grams).
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».