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Enregistrement W4254760736 · doi:10.32920/ryerson.14655594.v1

Engaging Farmers Through Facebook : the Use and Potential of Web 2.0 Tools in Agricultural Planning Practice

2021· preprint· en· W4254760736 sur OpenAlexaffabout
H. Nicholas Weigeldt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of WinnipegToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureContext (archaeology)Government (linguistics)Knowledge managementBusinessPublic relationsProcess (computing)Web 2.0World Wide WebMarketingThe InternetComputer sciencePolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Web 2.0 represents a new way to communicate, collect data and access all types of data and information online. It places full value in the 'wisdom of the crowd', recognizing the real-time contributions and knowledge individual users of the Web can contribute. To contrast this, formal planning is incremental and methodological. The actualized and potential application of emerging Web 2.0 tools and technologies in the food and agricultural planning context in southern Ontario forms the basis for this major research paper. Through qualitative analysis of several online initiatives, I seek to determine how and where user-generated data and information (collected and distributed by agricultural producers and consumers and not just by planners, other government officials) can fit into the formal planning process through new ways of collaboration and online engagement. Ultimately, much of the leadership around Web 2.0 comes from informal networks or non-governmental organizations organizing around food and agricultural production. Planners working in formal institutional settings must continue to understand the niche that these tools can play in their own engagement efforts and determine how best to use the vast wealth of average citizens' food and agricultural knowledge increasingly available online.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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