Penerapan pupuk hayati dalam meningkatkan produksi jagung (Zea mays L.) di Kabupaten Limapuluh Kota
Bibliographic record
Abstract
Tujuan dari kegiatan ini adalah mendesiminasikan hasil penelitian dalam upaya meningkatkan produksi jagung di Kabupaten Limapuluh Kota, meningkatkan pengetahuan dan keterampilan masyarakat (kelompok tani dan mahasiswa) dalam pembuatan dan penggunaan pupuk hayati, serta teknik budi daya jagung. Metode yang digunakan adalah “Alih Teknologi” dengan pendekatan secara terpadu untuk memotivasi masyarakat dalam program pertanian berkelanjutan dengan metode pelatihan, pendampingan, dan demonstrasi plot yang dilaksanakan di Rumah Kompos dan Kebun Percobaan Politeknik Pertanian Negeri Payakumbuh dari bulan Agustus 2018–Juni 2019. Pelaksanaan terdiri dari tiga tahap, yaitu Pelatihan in house, Pembuatan pupuk hayati dan Aplikasi pupuk hayati pada tanaman jagung. Sumber inokulan bakteri adalah genera Bacillus dan Pseudomonas yang merupakan hasil isolasi dan identifikasi dari tiga lokasi tanaman bambu, jagung, dan padi di Kabupaten Limapuluh Kota. Bakteri diinokulasi pada saat pembuatan pupuk hayati berbahan eceng gondok dan difermentasi selama 6 minggu, selanjutnya diaplikasikan pada lahan demplot seluas 250 m2. Hasil kegiatan menunjukkan antusias masyarakat dalam mengikuti pelatihan pembuatan pupuk hayati dan demplot. Luaran berupa peningkatan produksi jagung sebesar 19% dibandingkan tanpa pupuk hayati, peningkatan pengetahuan dan keterampilan masyarakat dalam membuat serta mengaplikasikan pupuk hayati pada tanaman meningkat 20–30%.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".