Effective Tutorial Ontology Modeling on Organic Rice Farming for Non-Science & Technology Educated Farmers Using Knowledge Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the appropriate technologies for sustainable development projects has encouraged grass roots development, which has in turn promoted sustainable and successful community development, which a requirement is to share and reuse this knowledge effectively. This research aims to propose a tutorial ontology effectiveness modeling on organic rice farming as an appropriate technology based on sustainable development projects for non-science and technology educated farmers using knowledge engineering approach, using Phrao District in Chiang Mai Province, Thailand as a case study. The effective tutorial ontology model focuses on social science and technology ontologies based on Thai’s curriculum of lower secondary school which provides biology, chemistry, math and physics concepts in order to effectively represent knowledge of the organic rice farming. The additional social science ontology knowledge developed in this research provides such a support to vocational learning and used by rural community in the case study to effectively navigate and utilize the appropriate technological knowledge of the sustainable development project knowledge to enhance their communities. The effectiveness of tutorial social science ontology in learning process was measured by counting and validating the average throughput of organic rice farming domain knowledge in learning process in terms of practicing domain knowledge, appropriate domain knowledge with their community and acquiring knowledge by themselves in both control and experimental groups. This study concludes by emphasizing the benefits of effective tutorial ontology modeling on organic rice farming for supporting knowledge transfer technique for non-science and technology educated farmers using knowledge engineering in the community of the case study to enhance their vocational lifelong learning. Ultimately, the tutorial ontology modeling in appropriate technology provides a knowledge transfer for non-science and technology educated farmers effectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».