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Enregistrement W4411618108 · doi:10.51847/gxcm2kkdv0

10.51847/gxcm2KKdv0

2000· article· en· W4411618108 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedCitizen journalismBusinessComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participatory Technology Development (PTD) project was one of the elements of the comprehensive management plan of Honam watershed that was performed in collaboration with ICARDA 1 to improve the livelihood resilience of poor farmers in the Honam watershed area.The purpose of this study was to analyze factors affecting success of Participatory Technology Development (PTD) project in Honam watershed of Lorestan province.This study was conducted as a survey research.Statistical population consists of187 farmers in the project which126 people of them were chosen as statistical samples through simple random sampling; and finally 114 questionnaires were collected and analyzed.In experts' section of theproject, 78 people were selected through census and eventually, 67 questionnaires were collected.Face and content validity of the questionnaire was assessed by six professors in agricultural college of Tehran University and Tarbiat Modares University; and its reliability was between 0.87-0.91.The results showed that the factors in farmers' section included four factors of "individual-technical empowerment", "effective communication with farmers", "self-esteem", and "consideration of indigenous knowledge and experiences" which generally explained 69.52% ofthe total variance of the factors; as well as the results of experts' section suggested that four factors of "the improvement of participatory communications", "emphasis on participatory learning development in different stages", "indigenous knowledge", and "changing the role of individuals in the project" explained 61.67% of the total variance.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9780,961

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,150
Écart entre enseignants0,145 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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