THE ROLE OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES IN RURAL DEVELOPMENT
Notice bibliographique
Résumé
The article aims is to analyze the internet utilization patterns of rural households in selected European Union countries, particularly focusing on Poland, and to assess the specificity and level of differentiation in this area between countries. The study divides European Union (EU) countries into clusters based on the share of rural residents’ using the internet from 2004 to 2022. Employing Ward’s method and k-means clustering with the squared Euclidean distance measure, cluster analysis is used for country grouping. Internet functionalities are analyzed to understand consumer behaviors. The study shows that European countries can be categorized into four distinct groups according to the percentage of rural inhabitants who had access to the internet. Internet functionalities revealed variations in accessing information, scheduling medical appointments, social networking, online courses, and political engagement across these clusters. It was found that digital inequality among rural inhabitants in the EU persists, with varying levels of internet usage and utilization of internet functionalities. The convergence hypothesis suggests that less developed areas experience faster growth in internet usage, potentially reducing disparities. Policies promoting digital inclusion and advanced digital skills training are essential to bridge the digital divide in rural areas. In conclusion, access to internet functionalities, especially in healthcare and education, remains a challenge that requires attention. The study emphasizes the importance of considering cultural and socio-economic contexts in understanding digital inequality. This research sheds light on the digital divide in rural EU regions and highlights the need for targeted interventions to enhance digital inclusion and improve the quality of life for rural residents.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».