EFESIENSI TEKNIS USAHATANI KOPI ROBUSTA DI KABUPATEN LIMA PULUH KOTA PROVINSI SUMATERA BARAT
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
Kabupaten Lima Puluh Kota merupakan salah satu daerah yang mempunyai potensi dalam pengembangan tanaman kopi Robusta. Faktor produksi yang tersedia belum dapat menjamin tingginya produktivitas. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas kopi Robusta, menganalisis tingkat efisiensi teknis usahatani kopi Robusta dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi teknis usahatani kopi Robusta di Kabupaten Lima Puluh Kota. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survei pada 60 orang sampel melalui pengambilan sampel secara acak sederhana. Analisis data menggunakan fungsi produksi stochastic frontier Cobb-Douglas. Hasil penelitian menunjukkan Faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap produktivitas kopi Robusta di Kabupaten Lima Puluh Kota adalah umur tanaman dan jumlah pohon. Faktor umur tanaman dan jumlah pohon berdampak positif terhadap produktivitas kopi. Tingkat efisiensi teknis usahatani kopi di Kabupaten Lima Puluh Kota mulai dari 0,54 sampai 0,99 dengan rata-rata tingkat efisiensi teknis adalah 0,83. Artinya petani sudah efisien secara teknis namun masih bisa meningkatkan produktivitas kopi.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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