Pengaruh Pemberian Ekstrak Kedelai (Glycine max) Terhadap Jumlah Pertumbuhan Folikel Ovarium Mencit (Mus musculus)
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh ekstrak kedelai (Glycine max) terhadap jumlah pertumbuhan folikel ovarium pada mencit (Mus musculus). Sampel terdiri dari 20 ekor mencit yang secara acak dibagi menjadi lima kelompok. Kelompok kontrol (K) tidak diberi ekstrak kedelai. Kelompok P1 diberi ekstrak kedelai dengan dosis 0,05 mg/kgBB. Kelompok P2 diberi ekstrak kedelai dengan dosis 0,010 mg/kgBB. Kelompok P3 diberi ekstrak kedelai dengan dosis 0,015 mg/kgBB. Kelompok P4 diberikan ekstrak kedelai dengan dosis 0,020 mg/kgBB. Ekstrak kedelai diberikan selama 14 hari. Analisis data menggunakan uji One Way ANOVA dan dilanjutkan dengan uji Honestly Significant Difference (HSD). Hasil penelitian menunjukkan kelompok kontrol (K) memiliki perbedaan signifikan dengan kelompok P1, P2, P3 dan P4. Hasil rata-rata jumlah folikel primer tertinggi terdapat pada perlakuan 4 (P4) dengan dosis 0,020 mg/kgBB dan jumlah rata-rata folikel sekunder tertinggi pada perlakuan 3 (P3) dengan dosis 0,015 mg/kgBB. Penelitian ini dapat disimpulkan bahwa ekstrak kedelai yang diberikan pada mencit betina dapat meningkatkan jumlah pertumbuhan folikel ovarium dan jumlah rata-rata folikel tertinggi adalah pada perlakuan 3 (P3) dengan dosis 0,015 mg/kgBB.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it