TVET IT technologies support for the water resources, agro forest shelterbelts sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Central Asia (CA) region is one of the regions of the world most affected by climate change and water shortages. The impacts include changes in precipitation patterns, more frequent temperature extremes and increased aridity, which will have a negative impact on agricultural production, threatening food, and environmental security. Awareness campaigns, lifelong blended learning, using all facilities, including technical and vocational education and training (TVET) Information technologies (IT) support are important to expand to upgrade, change the cultural habits and attitudes of water users. Complexities on the transboundary water sharing issues, overexploitation of water resources, poor flood-drought mitigation, disaster events, including earthquakes, require efficient cooperation in the proper TVET IT applications. Proper user-friendly lifelong blended learning for scientific information dissemination related to water issues will provide stronger support to increase awareness among water users and decision policy makers. TVET IT opportunities were elaborated. Kyrgyz-Kazakh water resources sustainability were analyzed as what will be reasonable to improve Dual TVET IT programs in cooperation Canadian-US colleges with Kyrgyz-Kazakh partners are targeted to develop. User-friendly TVET IT programs will be accessible for the rural regions, farmer’s needs. These efforts are novel in the CA region and will raise awareness among water users and decision makers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».