Analyzing the use and benefits of green communication in higher educational institutes
Notice bibliographique
Résumé
In India, higher education institutions (HEIs) are realizing the value of green interaction, which includes using social media (S.M.) in an environmentally responsible manner. However, there needs to be more consistency on the adoption's present status, the particular tactics used, and the advantages that follow. The current research investigates the various aspects of sustainable communication and its benefits in HEIs throughout India. Through a questionnaire approach, the research enrolled learners across India. The study model's conceptual structure was validated, and its assumptions were proven through the implementation of a quantitative survey. The number of accepted samples was calculated using a conceptual model, and data analysis was performed using the structural equation model (SEM). There were 500 respondents in the study, ranging in age and academic degree and from different institutions of higher learning. The age range of 280 women and 220 men was 80% between 19 and 28. Respondents employed prominent S.M. sites (Twitter, LinkedIn, and Facebook) with purpose and had robust computer abilities. The results demonstrated that inspiration for employing S.M., S.M. characteristics, and information exchange had a favorable impact on students' opinions of user-friendliness and the benefits of digital learning platforms, raising their adoption of them. The research strategy in this investigation delivers suggestions for additional exploration into how HEIs in India may maximize the advantages and utilization of digital learning systems and can be an efficient structure for similar study ventures.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».