Efektivitas Penambahan Ragi Alami dari Ekstrak Buah Mentimun pada Pakan terhadap Bioekologi Ikan Nila
Bibliographic record
Abstract
Permasalahan yang sering dihadapi dalam industri akuakultur adalah tingginya biaya yang terkait dengan pakan ikan. Pakan merupakan faktor penting yang memengaruhi pertumbuhan dan kelangsungan hidup ikan yang dibudidayakan. Salah satu metode potensial untuk meningkatkan pertumbuhan ikan adalah dengan memasukkan ragi ke dalam pakan mereka. Dalam penelitian ini, digunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL) yang terdiri dari empat perlakuan berbeda dengan tiga kali pengulangan. Perlakuan-perlakuan ini dilambangkan sebagai berikut: Perlakuan A (0 ml ragi alami per kilogram pakan), Perlakuan B (10 ml ragi alami per kilogram pakan), Perlakuan C (20 ml ragi alami per kilogram pakan), dan Perlakuan D (30 ml ragi alami per kilogram pakan). Pemberian pakan dilakukan dua kali sehari, dengan dosis pakan setara dengan 5% dari berat badan ikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemberian ragi alami yang berasal dari ekstrak buah mentimun ke dalam pakan tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap parameter bioekologi ikan nila salin. Oleh karena itu, disarankan agar penelitian selanjutnya memperpanjang periode penelitian untuk memastikan efek sebenarnya dari perlakuan dan melakukan analisis uji proksimat untuk mengetahui kandungan protein dalam pakan.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.007 |
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".