Evaluating the Usability, Perceived Performance, and Perceived Effects of KBGAN iHealth© and KBGAN iFeed© Mobile Apps for Buffalo Management in Selected Municipalities in the Philippines
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the KBGAN iHealth© and KBGAN iFeed© mobile apps designed for buffalo health and feeding management, particularly for agricultural extension professionals (AEPs) in selected Philippine municipalities. These apps aim to address challenges in buffalo management, such as limited access to veterinary expertise, personalized recommendations, organized data, communication channels, and difficulties in calculating ideal feed compositions and meeting the distinct needs of smallholder farmers and AEPs. Despite System Usability Scale (SUS) scores indicating marginal acceptability for both apps, weighted mean scores by AEPs for statements assessed on a 5-point Likert scale (1 as strongly disagree and 5 as strongly agree), demonstrate that AEPs reported high confidence in the accuracy of buffalo health diagnostics (Mean of 4.20) and health management recommendations (Mean of 4.17) provided by KBGAN iHealth©. Similarly, KBGAN iFeed© received favorable ratings, with AEPs expressing agreement on the accuracy of feeding recommendations (Mean of 3.89) and the facilitation of feeding ration computations (Mean of 4.00). These positive perceived performance outcomes, coupled with increased confidence (Mean of 4.03) and motivation (Mean of 4.00) among AEPs, suggest the potential for frequent and consistent app usage despite usability concerns. Chi-square tests examining the relationship between AEP characteristics and SUS scores for the apps reveal significant associations between AEPs' education and experience levels and SUS scores for KBGAN iFeed©. The choice of IT device also influences KBGAN iHealth© SUS scores. Proposed enhancements by AEPs include refining algorithms, improving the user interface for navigation, speed, and efficiency, and incorporating features such as photo uploads and geotagging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,015 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».