Understanding digital futures: Towards a framework for digital, community & youth engagement and research
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we offer an analytical framework exploring the extent to which rural communities are positioned to engage with digital technologies and some key factors influencing the process. Described as a ‘Digital Rural Research Framework’, it builds on the digital stages of readiness, capacity, use, and impact, and incorporates the community capitals literature to examine how different capitals can influence digital technology adoption. The paper outlines how the ‘Digital Rural Research Framework’ was applied to researching the experiences of young people in rural communities in Manitoba, Canada, using focus groups with rural youth and key informant interviews with rural leaders and partners involved in digital technology and programming across Canada. The authors apply the framework to explore both the barriers and opportunities of built, human, economic, social, cultural, and political capital related to digital technologies in rural communities. We conclude by emphasizing the importance of tailoring digital initiatives to address specific barriers and challenges in each rural area, and how the Digital Rural Research Framework can provide insights for place-based digital research and inform policy and practice. Overall, this research contributes to the understanding of the intersections between digital technologies and community capitals in rural contexts.
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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 | 0,019 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,049 |
| Communication savante | 0,021 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».