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Enregistrement W1984451100 · doi:10.5539/jas.v4n1p136

Attitude: A Determinant of Agricultural Graduates’ Participation in Videoconferencing Technology

2011· article· en· W1984451100 sur OpenAlexvenueno aff
M. S. Meena, Krishna M. Singh, H. R. Meena, Manish Kanwat

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLikert scaleAgricultural educationCronbach's alphaAgricultural extensionAgricultureMedical educationDistance educationScale (ratio)MindsetUsabilityPsychologyKnowledge managementAgricultural scienceBusinessMarketingMedicineMathematics educationComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,295
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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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