Assessment of Mobile Voice Agricultural Messages Given to Farmers of Cauvery Delta Zone of Tamil Nadu, India
Notice bibliographique
Résumé
The study describes the assessment of mobile phone based agricultural voice messages disseminated to farmers of Cauvery delta zone in Tamil Nadu, India, during September, 2012 to June, 2013. The present study was conducted in July, 2013 for about 20 days period through telephonic interview using a well structured questionnaire with randomly selected 200 farmers across five districts (Thanjavur, Nagapattinam, Thiruchirapalli, Thiruvarur and Cuddalore of Cauvery delta zone in Tamil Nadu, India). The survey results showed that majority of the farmers have adopted the agricultural information disseminated through their mobile phone. In addition, Chi square analysis showed that the farmers with irrespective of socio economic characteristics such as gender, age, education, land holding and farming experience have adopted the agricultural information. More than half of the farmers had expressed that either all or most of the agricultural information were useful. Majority of them had expressed the information received on their mobile phone were trust worthy. With reference to satisfaction level of farmers, almost all the farmers were very satisfied with audio quality, simplicity of language and contents of voice messages. Majority of the farmers’ have indicated that the mobile voice messages were of better as compared to other sources of information that they were accessing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».