Investigating the effect of technology-based village development towards smart economy: An application of variance-based structural equation modeling
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
Indonesia is a country dominated by rural areas. Addressing rural poverty is a priority of the Indonesian government work program and an effort to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs). One of the actual programs dealing with poverty is a digital village which is implemented in a smart village ecosystem. Since 2018, Indonesia has initiated various pilots of smart village projects. The success of a smart village is closely related to citizen science. The purpose of this research was to build a citizen science prospect model for a smart economy in a smart village ecosystem using Structural Equation Model – Partial Least Square (SEM-PLS) approach. This study proposes a novelty of measuring villagers' readiness to build a smart economy in a smart village ecosystem based on the strength of community support. We propose an assessment of the prospect of developing a smart economy in a smart village through the citizen science level that integrates exogenous variables of community support for the environment, citizen character, empowerment, entrepreneurship, innovation, and the smart economy. The citizen science model towards a smart economy showed a high level of predictive relevance, which was 87,2%. The citizen science model towards a smart economy can also explain empirical data with a GoF value of 0,488. This research showed that the indicators of Information Communication Technology (ICT), ICT literacy, access to education and research and development (R & D) facilitation, motivation for smart villages, and innovation in villages were driven by family participation. The collaboration with the private sector, local government, and communities drive the village's smart economy. The SEM PLS approach has not been widely used in research on the smart village component, especially the relationship between citizen science and the smart economy. Therefore, this research can fill the gap in smart village research, which is still dominated by a descriptive approach.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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