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Enregistrement W2066087220 · doi:10.5539/jas.v3n1p45

Perception : A Determinant of Scientists’ Participation in Agricultural Biotechnology Research and Development

2011· article· en· W2066087220 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Ayo Adisa, A.E. Adekoya, Udom E Inyeneh, Isaac Auta Toro, Edore Thomas Akpokodje, Kevin Akut, E.A. Onemolease, Aderanti Aderinto

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgriculturePerceptionAgricultural biotechnologyBiotechnologyAffect (linguistics)Political sciencePsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The perception of scientists was assessed to determine how it affects their participation in agricultural biotechnology Research and Development. Six Universities were selected, comprising 2 Federal Universities, 2 State Universities, 1 University of Agriculture, 1 University of Technology. Nine Research Institutes were purposively selected to represent different research mandates. The total number of respondents for the study were 148. A structured questionnaire was used. Majority of the respondents (89.9%) were favorably disposed towards agricultural biotechnology. There is no significant relationship between sex (?2=2.97, p > 0.05), marital status (?2=2.495, p 0.05), and qualification (?2=3.032, p > 0.05) and scientists perception about agricultural biotechnology. Religion significantly affects scientists perception (?2=21.44, p>0.05). Scientists perception about agricultural biotechnology does not significantly affect participation (r=-.024, p

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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