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Enregistrement W4308387932 · doi:10.5539/jel.v12n1p19

Development of a Learning Model to Enhance the Buddhist Way of Temples and Urban Community as a Cremation Model

2022· article· en· W4308387932 sur OpenAlex
Phrakhrusangharak Chakkit Bhuripañño, Phrakhru Wirunsutakhunand, Toungpetch Somsri, Phutthachat Phaensomboon, Anek Yai-in, Kittiphat Rattanachan

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Education and Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Policy Analysis in Indonesia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFocus groupCategorizationData collectionQualitative researchMathematics educationContent analysisPsychologyEngineeringComputer scienceArtificial intelligenceSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this paper were to 1) study the learning model of the smart crematorium system, 2) create a learning manual on smart cremation management, and 3) promote the development of learning for undertakers to use the smart crematorium. This was mixed method research with qualitative research and action research as parts of the conduct of quantitative research. The samples were from informants that consisted of 10 monks, 5 community leaders, 5 academicians, 17 seminars, 30 participants, a total of 67 people, and content analysis according to the study issues. The research instruments consisted of 1) an interview form, 2) a focus group meeting, 3) an activity participation form, and 4) an activity assessment form. The data collection was as follows: 1) secondary sources, documents, books, journals, and research reports related to concepts, and theories, 2) workshops, 3) in-depth interviews, 4) specific group discussions, and 5) collecting data from measurement reports and analysis of dioxin/furans compounds to categorize the data and analyzed according to the study issues. The findings revealed that 1. A learning model for using a smart crematorium system for the undertakers: 1) filling the fielder with the reaper into the storage tank 2) turning on the air compressor to fill the tank 3) opening the valve to let air into the system 4) checking the wind pressure and 5) checking the air flowing through the system along the main pipes which would pass the Vimutti substances into the crematorium and smoke furnace room continued to for about 30 minutes continuously. 2. Operations of creating a learning manual on smart cremation management that contained details in the book: 1) the problem of pollution from cremation 2) the smart crematorium with new options 3) the benefits of using the smart crematorium. This would introduce the features of a new smart crematorium, how to use and the benefits of using a smart crematorium. 3. To promote and develop knowledge for undertakers to use smart crematoriums and Vimutti substance sprayers by organizing training to educate about dioxins and furans, organized training and demonstrating how to use the smart crematorium and the Vimutti substance sprayers. This was the development of a learning model to enhance the Buddhist way of temples and urban communities as a cremation model.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,330 · 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