EFESIENSI TEKNIS USAHATANI KOPI ROBUSTA DI KABUPATEN LIMA PULUH KOTA PROVINSI SUMATERA 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
Kabupaten Lima Puluh Kota merupakan salah satu daerah yang mempunyai potensi dalam pengembangan tanaman kopi Robusta. Faktor produksi yang tersedia belum dapat menjamin tingginya produktivitas. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas kopi Robusta, menganalisis tingkat efisiensi teknis usahatani kopi Robusta dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi efisiensi teknis usahatani kopi Robusta di Kabupaten Lima Puluh Kota. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode survei pada 60 orang sampel melalui pengambilan sampel secara acak sederhana. Analisis data menggunakan fungsi produksi stochastic frontier Cobb-Douglas. Hasil penelitian menunjukkan Faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap produktivitas kopi Robusta di Kabupaten Lima Puluh Kota adalah umur tanaman dan jumlah pohon. Faktor umur tanaman dan jumlah pohon berdampak positif terhadap produktivitas kopi. Tingkat efisiensi teknis usahatani kopi di Kabupaten Lima Puluh Kota mulai dari 0,54 sampai 0,99 dengan rata-rata tingkat efisiensi teknis adalah 0,83. Artinya petani sudah efisien secara teknis namun masih bisa meningkatkan produktivitas kopi.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it