Notice bibliographique
Résumé
Since the dawn of agriculture there has been a need to communicate in order to optimize production and yields. Extension and Knowledge Technology and Transfer (KTT) has seen a lot of changes over the past 100 years. None of these were as great as in the introduction of the Internet and computer technology. With this rapid change in technology, KTT workers and consultants have to adapt how information is getting to producers. Though majority of farms still prefer hard copies of publications and research, we are seeing an increase in the amount of material found online. We have also seen a shift away from demo days and on farm consultations, in order to use webinars, podcasts and social media. Farmers have a been labelled as 'slow to adapt', but this is not just a generational gap anymore. Herd size, producer personalities and delivery methods all effect how the producer wants to receive information. Though the industry is good at producing information, it is important to get it into the producers hands. Until the digital space becomes the norm for all producers there is a need to view the trends in KTT and combine traditional and new age communication methods in order to reach all farmers. As technology continues to change there will be a constant need to change how we are reaching producers while continuing with the KTT methods that have worked in the past.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».