Development of an English Writing Model: A Guide to Self-Directed Learning for Local Food Product Entrepreneur
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to analyse local food product labelling and information and to develop a writing model focusing on local food product labelling and information. Ten entrepreneurs in one province in the south of Thailand selling local food products were selected. The research employed the quantitative research approach which involved three phases of data collection. In phase one, a questionnaire was employed to gain data necessary for the development of a writing model and to study local food products and labelling of 10 local food products in the selected province. Phase two involved the development of a writing model in which document analysis was employed to strengthen the content included in the writing model. In phase three, a satisfaction questionnaire was utilized as an additional data to adjust the writing model and confirm its usage. The study revealed that the participating entrepreneurs placed an importance on English food labelling. Consequently, the writing model was developed to meet the needs of the participants. The components of the writing model included four major units of information which were product safety, product value, product advertising, and product reliability and warranty. In each unit, crucial information was provided to allow users to study relevant information and related food vocabularies by following the step-by-step information in a form of Thai-English translation. Along with the information provided, the writing model presented a process of writing which can enable the users to develop their product labelling in English.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,008 |
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 ».