Level of Knowledge of Agricultural Science Graduate Students about Climate Change Mitigation and Adaptation Practices of Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Climate change (CC) is a global environmental problem and source of concern. Effective planning and implementation of CC mitigation and adaptation may arise from knowledge of its causes and effects. Therefore, dissemination of knowledge is highly important for ensuring that the knowledge grows and spreads amongst the various stakeholders and that it is turned into action. The students of today are the leaders and policy makers of tomorrow. They will effectively serve as change agents once their knowledge base has been well established. This study provides analysis of graduate students' level of knowledge of CC, its nature, causes, effects, mitigation, and adaptation. The study population was 57 agricultural science master's students in the Faculty of Agricultural Sciences in Jarash University, Jordan, and the sample consisted of 50 of those students. The study used online test as the knowledge assessment and data collection tool. Frequency distribution analysis uncovered that the sample students possess high level of general knowledge of CC, moderate level of knowledge of mitigation of CC, and high level of knowledge of adaptation to CC. As to the three investigated facets of general knowledge of CC, these students have high levels of knowledge of the nature and the effects of CC and moderate level of knowledge of its causes. These findings contribute to understanding of students' knowledge achievements and gaps and of the need for curricular reform in terms of structure and content that can be shared by agricultural science faculties around the World with similar CC graduate programs.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,008 | 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 ».