Keragaan Karakter Morfo-Agronomis Beberapa Genotipe Kacang Buncis (Phaseolus vulgaris L.) di Kota Bukittinggi, Sumatra Barat
Bibliographic record
Abstract
Buncis (Phaseolus vulgaris L.) merupakan sayuran yang mempunyai peluang pasar yang cukup luas dan sumber protein nabati yang murah dan mudah dikembangkan. Produktivitas kacang buncis masih rendah, sehingga perlu melakukan kegiatan pemuliaan tanaman untuk memperoleh genotipe-genotipe kacang buncis yang memiliki daya hasil tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keragaman, menduga nilai heritabilitas arti luas karakter morfo-agronomis, dan memahami hubungan antar karakter pada genotipe kacang buncis yang diuji. Penelitian telah dilaksanakan bulan Januari hingga April 2024 di Kota Bukittinggi, Sumatra Barat. Rancangan percobaan yang digunakan adalah Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan perlakuan 6 genotipe kacang buncis. Karakter yang diamati terdiri atas karakter kualitatif dan kuantitatif. Karakter kualitatif disajikan dalam bentuk data deskriptif sedangkan karakter kuantitatif dianalisis secara statistik dengan uji F pada taraf 5% dan karakter yang berbeda nyata, dilanjutkan dengan uji Duncan’s New Multiple Range Test (DNMRT) pada taraf 5%. Hasil menunjukkan terdapat keragaman antar genotipe pada karakter kualitatif yaitu sudut ujung daun, derajat kelengkungan polong, bentuk biji, warna primer biji dan sebaran warna sekunder biji. Umumnya karakter kuantitatif memiliki ragam genetik yang luas kecuali pada karakter diameter batang, lebar daun dan jumlah biji per polong. Karakter yang diamati memiliki nilai heritabilitas arti luas yang tinggi kecuali pada karakter diameter batang dan lebar daun. Karakter panjang polong dan jumlah biji per tanaman memiliki korelasi positif yang kuat dan nyata terhadap karakter bobot polong per tanaman.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".