IDENTIFIKASI PENYAKIT BERCAK DAUN NANAS DI KUBU RAYA, KALIMANTAN BARAT
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
Permintaan akan buah nanas di dalam negeri terus meningkat, seiring dengan pertambahan jumlah penduduk dan meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap manfaat vitamin yang terkandung di dalamnya. Namun demikian, keberadaan patogen menjadi kendala karena dapat menurunkan produksi tanaman nanas. Berbagai gejala bercak pada daun tampak di lapangan, yang mengindikasikan adanya serangan patogen. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi gejala dan patogen penyebab penyakit bercak daun pada tanaman nanas serta menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi penyebarannya, guna memberikan dasar informasi bagi pengendalian penyakit yang lebih efektif. Penelitian dilaksanakan melalui sejumlah tahapan, seperti survei, evaluasi hasil survei, pengamatan gejala di lapangan, dan pengujian laboratorium terhadap patogen penyebab bercak daun. Sampel diambil secara purposive sampling dari tanaman nanas yang menunjukkan gejala bercak daun di Kabupaten Kubu Raya, Kalimantan Barat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tanaman nanas di wilayah tersebut terserang penyakit bercak daun dengan gejala berupa bercak berbentuk bulat dan teratur. Berdasarkan gejala tersebut, ditemukan keberadaan tiga jenis patogen, yaitu Curvularia sp., Fusarium sp., dan Discosia sp., yang diduga menjadi penyebab utama penyakit bercak daun pada tanaman nanas.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.003 |
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