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Enregistrement W4407176093 · doi:10.56103/nactaj.v68i1.174

New Beginnings: Exploring Agricultural Communications Curriculum Development in Ontario

2025· article· en· W4407176093 sur OpenAlexaboutno aff
Madison A. Dyment, Annie R. Specht, Emily B. Buck

Notice bibliographique

RevueNACTA Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueDiverse Educational Innovations Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumAgricultureCurriculum developmentPolitical scienceSociologyEngineeringGeographyPedagogyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While agricultural communications programs are staples in American higher education, no comparable program exists in any Canadian institution. As North American nations, Canadian and American agriculture face similar challenges such as increasingly skeptical public opinion and decreasing agricultural literacy. This study focuses on the flagship agricultural institution in Canada as a potential base for a new agricultural communications program and highlights the opinions of two key stakeholders, agricultural students at the institution, and agricultural industry professionals in Ontario. Following a curriculum development framework by Wolf (2007), stakeholders detailed suggested program formatting, ideal core curriculum content, traits of the ideal graduate, and desired opportunities and experiences provided by such a program. Results found that stakeholders upheld the program teaching a variety of communication skills, social skills, and providing networking and co-op opportunities. Participants upheld the value of the program, noting that a major and particularly a minor option are ideal to introduce the program to as many students as possible, even those outside of agriculture. This study serves as an important step for future Canadian or North American curriculum development initiatives and seeks to fill the literature gap for agricultural communications curriculum development outside of the United States.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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