Attitude: A Determinant of Agricultural Graduates’ Participation in Videoconferencing Technology
Notice bibliographique
Résumé
The study envisaged to evaluate the attitude of agricultural graduates towards Videoconferencing (VC) technology. Study focused at persuasion stage of adoption process of innovations. A Likert-type-scale was developed, which consisted of 23-items. The scale instrument had four sections, viz., training, distance learning, agricultural communication and extension management. Cronbach’s alpha coefficient (?=0.85) of reliability test was measured. Instrument was administered to randomly selected, seventy agricultural graduates of Punjab Agricultural University (PAU), Ludhiana, India during 2006-07 academic years. Attitude survey proved insightful with agricultural students. They had positive attitude in applied areas of VC technology, viz. training, distance learning, agricultural communication and extension management. Significant difference between users and non-users of VC technology was observed. Users had significant positive attitude towards VC technology. An enhanced understanding of attitudes is imperative before effective intervention strategies to moderate attitudes for enhancing acceptance and implementation of VC technology. Including transfer of agricultural innovations, VC can be encouraged in services like training, distance education, extension management, communication, administration, health, education and knowledge sharing. For these, infrastructure available within National Agricultural Research System (NARS), India can be effectively utilized for learning and technical counseling. This study adds value to the body of knowledge in evaluation and theory building from attitude perspective. As standard methodology is lacking to comprehend mindset of agricultural students, it will serve foundation for other future investigations.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».