Pola Perpindahan Unsur Hara dan Bahan Organik Pada Sawah Berteras di Kelurahan Limau Manis, Kota Padang
Bibliographic record
Abstract
Pola perpindahan unsur hara pada tanah sawah berteras berbeda dengan sawah tidak berteras. Penelitian dilakukan untuk mengetahui pola perpindahan unsur hara di lahan sawah berteras pada lahan sawah intensif di Limau Manis Kota Padang selama satu musim tanam. Contoh tanah diambil dari empat petak teras pada lapisan olah (±15 cm), satu titik per petak. Contoh air juga dikumpulkan dari saluran masuk dan keluar setiap teras pada tiga waktu yang berbeda: saat pengolahan tanah, 10 hari setelah pemupukan, dan saat penyiangan. Parameter yang dianalisis adalah N�Total, P-Tersedia, K-dd, C-organik, KTK, pH, BV, Nitrat, Fosfat, dan Kalium. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah sedimen yang diangkut menurun dari 6,288 kg/ha di teras pertama menjadi 2,285 kg/ha di teras keempat. Pada tanah awal unsur hara menunjukkan variasi perpindahan: N-Total dan P-Tersedia meningkat dari teras pertama ke teras keempat, sementara K-dd cenderung menurun. Pada air irigasi, nitrat dan fosfat meningkat dari teras pertama ke teras keempat, dengan konsentrasi nitrat tertinggi tercatat saat pemupukan, fosfat tertinggi saat pengolahan tanah, dan kalium tertinggi saat penyiangan. Pada sedimen, nitrogen dan fosfor menurun dari petakan atas ke bawah, dan nitrogen yang berpindah tidak sebanyak bahan organik. Kalium juga mengalami penurunan dari 0,004 kg/ha di petakan atas menjadi 0,002 kg/ha di petakan bawah. Berdasarkan hasil penelitian ini, disarankan agar petani menutup saluran air pada saat pemberian pupuk untuk meningkatkan efisiensi penggunaan pupuk dan hasil panen.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.005 |
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".