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Enregistrement W2787659937 · doi:10.15353/joci.v13i3.3324

An empirical study on the effects of mobile telephony usage on livelihoods in Brong Ahafo region of Ghana

2018· article· en· W2787659937 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen Bekoe, Daniel Azerikatoa Ayoung, Paul Boadu, Benjamin Yao Folitse

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Community Informatics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile phoneLivelihoodBusinessPhoneCitizen journalismRelevance (law)Mobile telephonyFocus groupInternet privacyMarketingTelecommunicationsComputer scienceGeographyPolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Meaningful use of mobile telephony can enhance human development and capabilities thereby empowering people to lead lives they value. They are enabling technologies to deliver human-centred development. This article explores the effects of mobile phone use on livelihoods of users in eight districts in Brong Ahafo region of Ghana. A mixed method approach was employed and qualitative research was used as a dominant paradigm. Interview questionnaires, focus group discussions and observation were used. The study showed that mobile phone ownership was high and their uses were characterised by greater uniformity across socio-economic groups and gender. Mobile phones enhanced traditional structures, facilitated business links, and face-to-face interactions as well as strengthening community ties. Users acknowledged the impact of mobile phones in their ability to deal with family emergencies. Poor network connectivity and power outages were major obstacles to mobile phone usage. The study makes original contributions to the knowledge of practical relevance in the ICT4D field as well as with respect to these under-researched Ghanaian regions and provides evidence for policy formulation to improve quality of services in Ghana and elsewhere. The participatory Field Research also provided space for in-depth engagement with local people to understand the technology in social and development contexts.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,874

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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