This research was conducted by applying a bibliometric analysis to determine the dynamics of research topics from ten percent of research output (international publications) generated by Indonesian scientists from the period of 1945-2021. This study utilizes VOSviewers version 1.6.18 for analysis and visualization of bibliometric networks. The research results indicate that 50.24% of Indonesian international publications are published in the form of articles, with subjects such as: Agricultural and Biological Sciences, Medicine, and Earth and Planetary Sciences as the most dominating subject areas. Regarding the author, Tjia, MO from Bandung Institute of Technology was acknowledged as the top author in terms of the number of publications produced for two periods. The article entitled "Global, regional, and national prevalence of overweight and obesity in children and adults during 1980-2013: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2013" (Ng et al., 2014) became the most cited one.
Nari Yoon;Hak-Dong Lee;Uyoung Na;A Ram Yu;Min-Jung Bae;Gunhwa Park;Sanghyun Lee
Journal of Applied Biological Chemistry
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v.66
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pp.305-310
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2023
Bandiburichodang (BDC) is a new variety of Zea mays L. Total polyphenol content (TPC) assay and quantitative analysis of ferulic acid (FA) were performed to determine the steaming, roasting conditions of BDC kernels that lead to the highest content. TPC levels increased after roasting under all conditions. TPC levels in samples steamed at 115 ℃ for 25 min were 3.157 mg/g before roasted, and increased to 3.825 and 4.739 mg/g after roasting at 160 and 200 ℃, respectively. Whether BDC kernels were roasted was relevant with TPC content. BDC kernels were extracted to perform quantitative analysis of FA. Roasting temperature affected FA content: the higher the temperature, the lower the content. BDC kernels that were steamed at 115 ℃ for 25 min had 0.178 mg/g of FA content before roasting, and levels decreased to 0.132 and 0.115 mg/g after roasting. Under different roasting conditions, FA content decreased 15 to 50%. We hypothesize that this phenomenon is due to a breakdown of phenolic compounds or cell wall disruption.
This study aimed to clarify the effect of information technology (IT) education on the efficiency and effectiveness of working processes among agriculture corporations. Survey data on information levels from 222 agriculture corporations were collected from the Korean Agency of Education, Promotion, and Information Service in Food, Agriculture, Forestry, and Fisheries (EPIS) for a governmental white paper. Structural equation modeling was used for analysis. This study found that IT education increases the ratio of the use of information systems in working processes, especially given the use of data accumulated through information and communications technologies (ICT). The findings of this study suggest that the use of ICT data as an aspect of IT education is beneficial for the agricultural sector.
Kim, Mi-Kyeong;Jeong, Rae-Dong;Kwak, Hae-Ryun;Lee, Su-Heon;Kim, Jeong-Soo;Kim, Kook-Hyung;Cha, Byeongjin;Choi, Hong-Soo
The Plant Pathology Journal
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v.30
no.2
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pp.200-207
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2014
A viral disease causing severe mosaic, necrotic, and yellow symptoms on Vigna angularis var. nipponensis was prevalent around Suwon area in Korea. The causal virus was characterized as Cucumber mosaic virus (CMV) on the basis of biological and nucleotide sequence properties of RNAs 1, 2 and 3 and named as CMV-wVa. CMV-wVa isolate caused mosaic symptoms on indicator plants, Nicotiana tabacum cv. Xanthi-nc, Petunia hybrida, and Cucumis sativus. Strikingly, CMV-wVa induced severe mosaic and malformation on Cucurbita pepo, and Solanum lycopersicum. Moreover, it caused necrotic or mosaic symptoms on V. angularis and V. radiate of Fabaceae. Symptoms of necrotic local or pin point were observed on inoculated leaves of V. unguiculata, Vicia fava, Pisum sativum and Phaseolus vulgaris. However, CMV-wVa isolate failed to infect in Glycine max cvs. 'Sorok', 'Sodam' and 'Somyeong'. To assess genetic variation between CMV-wVa and the other known CMV isolates, phylogenetic analysis using 16 complete nucleotide sequences of CMV RNA1, RNA2, and RNA3 including CMV-wVa was performed. CMV-wVa was more closely related to CMV isolates belonging to CMV subgroup I showing about 85.1-100% nucleotide sequences identity to those of subgroup I isolates. This is the first report of CMV as the causal virus infecting wild Vigna angularis var. nipponensis in Korea.
Background: In 2006, three farmers died at the bottom of an agricultural shallow well where the atmosphere contained only 6% oxygen. This study aimed to document the variability of levels of oxygen and selected hazardous gases in the atmosphere of wells, and to identify ambient conditions associated with the low-oxygen situation. Methods: A cross-sectional survey, conducted in June 2007 and July 2007, measured the levels of oxygen, carbon monoxide, hydrogen sulfide, and explosive gas (percentage of lower explosive limit) at different depths of the atmosphere inside 253 wells in Kamphaengphet and Phitsanulok provinces. Ambient conditions and well use by farmers were recorded. Carbon dioxide was measured in a subset of wells. Variables independently associated with low-oxygen condition (<19.5%) were identified using multivariate logistic regression. Results: One in five agricultural shallow wells had a low-oxygen status, with oxygen concentration decreasing with increasing depth within the well. The deepest-depth oxygen reading ranged from 0.0% to 20.9%. Low levels of other hazardous gases were detected in a small number of wells. The low-oxygen status was independently associated with the depth of the atmosphere column to the water surface [odds ratio (OR) = 13.5 for 8-11 m vs. <6 m], depth of water (OR = 0.17 for 3-<8 m vs. 0-1 m), well cover (OR = 3.95), time elapsed since the last rainfall (OR = 7.44 for >2 days vs. <1 day), and location of well in sandy soil (OR = 3.72). Among 11 wells tested, carbon dioxide was detected in high concentration (>25,000 ppm) in seven wells with a low oxygen level. Conclusion: Oxygen concentrations in the wells vary widely even within a small area and decrease with increasing depth.
Background: In recent years, the interest in health and safety in the workplace has increased. Agriculture is one of the human work activities with the highest risk indexes. Studies on risk perception of agricultural workers are often referred to as specific risk factors (especially pesticides), but the risk perception plays an important role in preventing every kind of accident and occupational disease. Methods: The aim of this research is to test a new method for understanding the relation between risk perception among farmers and the main risk factors to which they are exposed. A secondary aim is to investigate the influence of training in risk perception in agriculture. The data collection was realized using a questionnaire designed to investigate the risk perception; the questionnaire was given to a sample of 119 agricultural workers in central Italy. Through the use of the "principal components analysis" it was possible to highlight and verify the latent dimensions underlying the collected data in comparison with scales of attitudes. Results: Results show that the highest percentage of strong negative attitude is among the people who have worked for more years, while farmers who have worked for fewer years have a marked positive attitude. Conclusion: The analysis of the questionnaires through the synthetic index method (Rizzi index) showed that agricultural workers involved, in particular the elderly workers, have a negative attitude towards safety; workers are hostile to safety measures if they have not attended special training courses.
Systematic farming can be planned and managed if long-term agricultural weather information of the plantation is available. Because the greatest risk factor for crop cultivation is the weather. In this study, a method for long-term predicting of agricultural weather using the GloSea5 and machine learning is presented for the cultivation of Chinese cabbage. The GloSea5 is a long-term weather forecast that is available up to 240 days. The deep neural networks and the spatial randomforest were considered as the method of machine learning. The longterm prediction performance of the deep neural networks was slightly better than the spatial randomforest in the sense of root mean squared error and mean absolute error. However, the spatial randomforest has the advantage of predicting temperatures with a global model, which reduces the computation time.
Arinana, ARINANA;Mohamad M., RAHMAN;Rachel E.G., SILABAN;Setiawan Khoirul, HIMMI;Dodi, NANDIKA
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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v.50
no.6
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pp.458-474
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2022
Many methods have been explored to increase the palatability of pine (Pinus merkusii), the most common wood used for termite baiting. However, because of the undersupply of pine in Indonesia, it is crucial to vary the wood species for termite baiting and look for potential alternatives. Furthermore, various studies have shown that baiting time influences the intensity and pattern of termite attacks. Therefore, the present research aimed to study the preferences of subterranean termites and find the ideal baiting time among community wood species from Bogor, West Java, as a baiting alternative to pine. The woods tested were Acacia mangium (acacia), Falcataria moluccana (sengon), Anthocephalus cadamba (jabon), Maesopsis eminii (manii), Swietenia mahagoni (mahogany), Hevea brasiliensis (rubberwood), and P. merkusii (pine). Field tests were carried out based on the American Society for Testing and Materials D 1758-06 at the Arboretum, Faculty of Forestry and Environment, IPB University, with a baiting time of one to six months. The results led to the identification of four species of termites, namely Microtermes sp., Macrotermes sp., Shedorhinotermes sp., and Capritermes sp.. The frequency of termite attacks on the test site reached 93.1%. Rubberwood was the most potential wood bait for subterranean termites, indicated by the highest average weight loss value (65.8%) with a shorter optimal baiting time (up to one month) than that of other tested woods.
Si-Eon Lee;Taek-Jin Kim;Yong-Joo Kim;Ryu-Gap Lim;Wan-Soo Kim
Journal of Drive and Control
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v.20
no.2
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pp.31-39
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2023
The aim of this study was to measure and analyze engine load factor (LF) according to working conditions (operation type and gear stage) of small agricultural multi-purpose cultivator to estimate the emission of air pollutants. To calculate LF, a torque sensor capable of collecting torque and rotational speed was installed on the engine output shaft and DAQ was used to collect data. A field test was conducted with major operation of a cultivator and tillage operations (plow tillage and rotary tillage). Engine power was calculated using engine torque and rotational speed and LF was calculated using real-time power and rated power. In addition, unified LF was calculated using the weight for each operation and the average LF for each operation. As a result, average LF values at 1.87 and 3.10 km/h by plow tillage were 0.50 and 0.69, respectively. Average LF values at 1.87 and 3.10 km/h by rotary tillage were 0.70 and 0.78, respectively. Furthermore, unified LF calculated in consideration of the weight factor showed a value of 0.65, which was 135% higher than the conventional LF (0.48). Results of this study could be used as basic information for realizing LF values in the field of agricultural machinery.
Young-Woo Do;Taek-Jin Kim;Ryu-Gap Lim;Seung-Yun Baek;Seung-Min Baek;Hyeon-Ho Jeon;Yong-Joo Kim;Wan-Soo Kim
Korean Journal of Agricultural Science
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v.50
no.4
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pp.617-628
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2023
This study aimed to evaluate the engine load factor (LF) of a 90 kW agricultural combine harvester. The combine harvester used in this study is equipped with an electronic engine, and real-time engine data (torque and speed) was collected through a controller area network. The speed of the combine harvester during harvesting operation was divided into three levels (4, 5, and 6 km/h) for the representative operation speed range of 4 to 6 km/h. The LF was calculated using the engine load data measured in real time during harvesting. A weight was applied to the LF for each condition based on a survey of the usage. Results of the field test showed that the LF was 0.53, 0.64, and 0.87 at working speeds of 4, 5, and 6 km/h, respectively. The highest engine load factor was recorded at 6 km/h. Finally, based on the weight for the usage applied, the integrated engine LF was analyzed to be 0.69, which is approximately 144% higher than the currently applied LF of 0.48. A study on LF analysis for the entire work cycle, including idling and driving of the combine harvester, will be addressed in a future study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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