PERAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI PADA PROGRAM KEMITRAAN PT TANIFUND MADANI INDONESIA (TANIFUND)
Notice bibliographique
Résumé
The agricultural sector is one of the highest contributors to Indonesia’s GDP, even during the COVID-19 pandemic. The irony is that based on Indonesian Central Bureau of Statistics data, at least 25.14 million Indonesian were below the poverty line, with 15.15 million lives in rural areas and the majority of whom worked in the agricultural sector. TaniFund is a startup company with a vision to improve the welfare of farmers by utilizing information and communication technology (ICT). TaniFund builds partnerships with farmers in rural areas and opens access to capital through a peer-to-peer lending system. This study aims to describe the ICT in the TaniFund partnership program with farmers, using qualitative methods and a phenomenological approach through literature study, documentation, observation, and in-depth interviews. The results of the study identified the use of smartphones and internet access to support information and data exchange, communication applications, search engine sites, peer-to-peer lending systems, and long-distance remittances, as part of ICT. ICT plays a significant role as an enabler in this partnership, for TaniFund still uses several conventional approaches but it is ICT that allows the smoother, faster, more transparent, and accountable data and information exchange, also encouraging financial inclusion.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».