PERAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI PADA PROGRAM KEMITRAAN PT TANIFUND MADANI INDONESIA (TANIFUND)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle