Modified listening group method as a knowledge-sharing and learning mechanism in agricultural communities in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The aim of this study is to explore if the modified listening group method that originated in Canada can enhance learning and sharing amongst farmers in a group learning setup.Design/Methodology/Approach: The study, participated in by 111 rice farmers, was conducted in Farmer Field School sites of PhilRice in the provinces of Agusan Del Sur, Bohol, Ilocos Norte, Negros Occidental, and Tarlac. It employed a quasi-experimental research design.Findings: Overall, we found that the modified listening group method enables learning of technical concepts and provides avenues for farmers to collectively forward their agenda to the government. Taking on a more critical approach, however, and moving this research forward, we argue that there is a need to scrutinise the types of knowledge shared and muted during the course of exchanges amongst farmers. Several questions relating to power relations in knowledge-sharing are advanced in this research.Theoretical Implications: This paper contributes to addressing the dearth of studies from developing countries on the use of listening groups in agricultural extension.Practical Implications: The study explores and offers a cost-effective strategy to enhance learning and sharing in a group learning setup amongst farmers.Originality/Value: The study explored how an old advisory method like the listening groups may be revived and modified to facilitate learning in a group learning setup.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».