Catching The Train? A Community-based Analysis of Digital Technologies Utilization in Rural Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Despite new opportunities for development in rural communities, digital technologies have not always met expectations. In particular, their status as a panacea for rural communities has been extensively discussed over the last twenty years. Many rural communities have been slow to adopt these technologies or achieve meaningful outcomes, further contributing to the urban-rural digital divide. Researchers have identified the use of digital technologies as an important area requiring better understanding in order to realize their potential for expanding and developing capitals. In this presentation, we investigate the opportunities and barriers associated with the use of digital technologies in three rural communities of Southern Manitoba, Canada. The content of interviews with business representatives and focus groups with youths and seniors is analyzed through the theoretical framework of the community capitals (CC). In our operationalization of the CC framework, we introduce a dynamic perspective by discussing capitals interactions as well as in- and out-flows of capitals. The analysis highlights the resilience of rural communities and the creativity associated with their utilization of digital technologies, which enable them to take advantage of opportunities despite serious barriers. In particular, preliminary results show that: - The lack of infrastructure to support coverage and connectivity can lead to security issues; - Access costs are higher in rural areas, where extra equipment is needed to boost signals and services are not always delivered; - Skills are mostly self-taught, which fits the entrepreneurial attitude of most business representatives but can result in fears among seniors who tend to learn more slowly; - Integration of digital technologies is fast-paced in every domain of everyday life (education, social life, economic activity)
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».