Technology Use and Information Preferences of Digitally Engaged American Quarter Horse Association Members
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess AQHA members' preferences for obtaining equine industry information via digital media and give AQHA more knowledge about its digitally engaged membership, as it relates to members' needs and improvements for an expansion of the organization's mobile application. The American Quarter Horse Association (AQHA) is the largest equine breed registry and member organization in the world. Survey research was used in this study. Both quantitative and qualitative data were collected from a 26-question instrument developed by the researcher. Approximately 100,000 instruments were distributed and 5,707 responses were complete and usable. The response rate was 5.7%; however, a follow-up instrument was distributed to allow for generalization. Results revealed the typical respondent to be a white female, who is 42.5 years old and a general membership holder with AQHA. Most respondents earned a high school education, with many obtaining at least one college degree. The typical respondent resides in Texas, has a total household income of $100,000 or more per year, and does not rely on involvement within the equine industry for income. Results also revealed the typical respondent owns a smart phone and accesses the Internet several times a day, from home, via broadband technology. The typical respondent accesses mobile applications and would access a new AQHA-sponsored application. In regard to digital media use, the typical respondent accesses a variety of sources for information and believes digital media is an educational tool; however, the typical respondent is neutral in their opinion of social media and its uses. When considering a potential new AQHA-sponsored mobile application, the typical respondent expects to see AQHA news provided within it and expects to pay for pedigree and records research. It is recommended that AQHA consider the findings from this study in developing a mobile application. The demographic information, as well as the digital media use and mobile application information will be useful in creating an application to be used by the organization's members. It is recommended that further research be conducted on equine enthusiasts' needs and preferences related to obtaining industry information via a variety of platforms.
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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».