ANALYSIS OF DIVERSIFICATION EFFORTS IN AGRICULTURAL EDUCATION
Notice bibliographique
Résumé
Study of agriculture enjoys less popularity over time in most of the developed countries, including Canada and the Czech Republic. Analysis in this paper provides interesting findings about activities of agricultural universities to increase enrollment into their programs. While the study is focused on Canada, it is possible to draw implications also for the Czech Republic as many of the characteristics pertaining to the education and agricultural sectors are similar. Enrollment into educational programs in agriculture in North America has been steadily declining in the last several decades. While the overall share of agriculture on national gross domestic product has also been falling, the need for qualified people in agriculture is still eminent as the shift to sustainable agriculture appears to be one of the key priorities of governments in the US and Canada. One of the ways how to facilitate interest of prospective students to study agriculture is to diversify the programs through offering of more major options. It is important to study the motivation and other stimuli for the choice of major in order to adapt the educational programs and attract more students. In the paper, factors influencing the choice of major are studied by analyzing survey data from the only agricultural college in Atlantic Canada. The results show significant differences in the socio-economic background among the prospective students based on the choice of major. For example, students interested in social sciences much more appraise more choices of major than students in biophysical fields. Based on the findings from the analysis, several recommendations are made. It is suggested, for example, that for students interested in biophysical sciences, sport plays an important role and thus, appropriate promotional campaign about recreation and sport facilities of a post-secondary agricultural educational institutions should be conducted. Analysis in this paper may serve many educational institutions in agriculture as a guide how to deal with existing or potential decline in enrollment by diversifying their major portfolio using appropriate promotional campaigns.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».