UJI KANDUNGAN LOGAM BERAT TIMBAL (Pb) PADA AIR \nIRIGASI, TANAH DAN SAYURAN BAYAM DI KAWASAN \nINDUSTRI KECAMATAN MARGAASIH KABUPATEN \nBANDUNG
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
Kecamatan Margaasih adalah salah satu kecamatan yang terdapat di Kabupaten \nBandung Jawa Barat yang terdapat banyak industri-industri dan lahan pertanian \nyang terindentifikasi kemungkinan adanya logam berat Timbal (Pb). Penelitian ini \nbertujuan untuk mengetahui logam berat Timbal (Pb) yang terdapat pada air irigasi, \ntanah dan sayuran bayam di Kawasan Industri Kecamatan Margaasih Kabupaten \nBandung. Pada tanggal 11 Mei 2022. Metode yang digunakan adalah deskriptif \ndengan pengambilan sampel secara purposive sampling pada tiga plot dengan \nmenggunakan instrumen analisis Atomic Absoption Spectrofotometri (AAS) di \nLaboratorium Sentral Universitas Padjadjaran. Hasil penelitian analisis data utama \nmenunjukkan kandungan logam berat Timbal (Pb) pada air irigasi sebesar 0,0132 \nmg/L masih berada dibawah baku mutu berdasarkan PP RI No.22 Tahun 2021; \nkandungan logam berat Timbal (Pb) pada tanah sebesar 13,64576 mg/Kg masih \nberada dibawah baku mutu berdasarkan Ministry of State for Popution and \nEnvironment of Indonesia, and Dalhousie University, Canada (1992); dan \nkandungan logam berat Timbal (Pb) pada sayuran bayam sebesar 0,2942 mg/Kg \nmasih berada dibawah baku mutu berdasarkan SNI No.7387 Tahun 2009. Faktor \nklimatik sebagai data penunjang dengan parameter yang diukur yaitu suhu udara \nberada pada kisaran 26 - 31˚C, intensitas cahaya berada pada kisaran 7070 – 51367 \nLux, dan pH tanah didapatkan 5,6. \nKata Kunci: Air Irigasi, Logam Berat, Tanah, Sayuran Bayam, Timbal (Pb)
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 | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.038 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.007 |
| Open science | 0.006 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.000 |
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