PERTUMBUHAN DAN KELANGSUNGAN HIDUP BENIH IKAN NILA (Oreochromis niloticus) DENGAN DOSIS VITAMIN MIX YANG BERBEDA
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini mengenai Pertumbuhan dan Sintasan Benih Ikan Nila dengan Dosis Vitamin Mix Yang Berbeda. Penelitian dilaksanakan bertempat di Kelompok Tani Tambak Mulia, Kota Palembang. Metode penelitian yang digunakan yaitu Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 4 perlakuan dan 3 ulangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perlakuan D (penambahan Vitamin mix sebesar 3 % dari jumlah pakan) dipilih sebagai perlakuan terbaik dibandingkan perlakuan lainya. Pada perlakuan D memberikan pertambahan pertumbuhan dan sintasan terbaik yaitu panjang mutlak sebesar 5,77 cm dengan berat sebesar 19,48 gr dan nilai SR sebesar 86,67 %. Untuk perlakuan C pertambahan pertumbuhan panjang mutlak sebesar 5,49 cm dengan berat 17,64 gr dan nilai SR sebesar 80 %. Perlakuan B pertambahan pertumbuhan panjang mutlak sebesar 5,20cm dengan berat 15,35 gr dan nilai SR sebesar 76,67 %. Sedangkan perlakuan A memberikan pertambahan pertumbuhan terendah yaitu panjang mutlak sebesar 5,01 cm dengan berat sebesar 15,03 gr dan nilai SR sebesar 76,67 %. Parameter kualitas air yang diukur selama penelitian masih dalam batas toleransi untuk tumbuh dan berkembang benih Ikan Nila. Dari hasil penelitian yang dilakukan untuk penambahan vitamin mix pada pakan sebaiknya menggunakan dosis 3 %, karena memberikan pertumbuhan dan sintasan yang terbaik. Kata Kunci: Ikan nila, Kandungan Gizi, Vitamin Mix
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 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".