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Enregistrement W1975633225 · doi:10.6000/1927-5129.2015.11.42

Study of the Mobile Phone Technology in Creating Awareness among Small Farmers of Sindh Province

2015· article· en· W1975633225 sur OpenAlexvenueno aff
Har Bakhsh Makhijani, Muhammad Ismail Kumbhar, Shuhabuddin Mughal, Hameeda Masood Shah, Naseer Ahmed Abbasi

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile phoneAgricultureBusinessProduct (mathematics)OfficerMobile technologyThe InternetPhoneMarketingAdvertisingSocioeconomicsGeographyEngineeringSociologyTelecommunicationsMobile computingComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information and communication knowledge have played a positive role in different segments of the society such as in agriculture education and community development. Now a days most of the farmers are using these technologies especially mobile phones which have given a fruitful result to community. This study was conducted in Sindh Pakistan and survey was conducted in district Jamshoro Taulka Manjhand. Total two hundred respondents were randomly selected for data collection. The study indicated that 90% of the respondents possessed their personal mobile phones and 70% of the respondents utilized mobile for communication with their friends. While 75% of the were of the opinion asked that mobile phones have made their lives easy. However, the results showed that 72% did not contact with any agriculture officer and similarly not contacted with customers to sell their product. Furthermore, study revealed that 74.5% of the respondents replied that they utilize internet on mobile phones. Overall result indicated that farmers are not getting any benefit or increase their income, save time and energy by using the mobile phones in their places.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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