Technological Determinism in Patterns of Communication and Social Behavior Change in Indonesian Society
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the penetration of communication technologies in communication and social behavior patterns of rural and urban communities. The Internet was not able to erode the sense of nationalism and replace it with global values. This study also illustrates the effective communication with family, neighbors, or friends through social media in both urban and rural. An analysis shows that the internet does not affect prosocial attitudes, in traditional, moderate, and modern societies in urban and rural communities. Furthermore, face to face communication is still reliable when communicating within the family. Communication technology helps to communicate outside the family, such as a neighbor or friend. It is also suggested social media less capable of enabling a fully functioning society. matic investment risk. The authors propose an original non-traditional approach to the solution of two interrelated problems: investment climate diagnostics and investment risk level evaluation. The technique can be applied by both an investor for making an investment decision and an issuer for analyzing reasons of the low investment object attractiveness. It makes it possible to identify the barrier and restrictive factors determining a high risks and to develop measures to reduce them. The advanced algorithm, step-by-step methodology, and decision support system for assessing investment climate and unsystematic investment risk were described and formalized in the paper. Scientific and practical significance lies in the fact that the complex analysis and evaluation method proposed allows management decisions to be argued. the author’s technique will significantly reduce the role of the subjective factor caused by expert evaluation and uncertainty factors, improve the validity and reliability of the investment climate and risk assessments, and help to make an adequate decision about risk elimination.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».