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Enregistrement W7019089345

Farmer's access to and perceptions of mass media and mass media study groups : a study of rural communication in the West Lombok Regency - West Nusa Tenggara Province, Indonesia

2016· other· en· W7019089345 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMinerva Access (University of Melbourne) · 2016
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMass mediaPerceptionQuarter (Canadian coin)Rural areaFocus groupRural development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines farmers' access to and perceptions of mass media rural programs and study groups in West Lombok Regency. A questionnaire and in-depth interview were used for data collection. Forty respondents were interviewed, of whom 21 were from study groups and 19 were not members of study groups. Based on the data collected, it was found that television is an important medium for rural communities. One hundred per cent of research respondents had access to television programs, about a quarter had access to radio, and none had regular access to printed media. There is no strong evidence to conclude that group. membership is significantly associated with people's access to rural programs. Group profiles support this statement as they indicate that two of the four selected study groups were inactive. However, the data support the argument that mass media receiver ownership is significantly associated with people's access to rural programs. Results also indicate that there is a positive relationship between people's access intensity to rural programs and their familiarity and perceptions of rural programs. This investigation also reveals that the active study groups were. characterised by their ability to integrate groups' programs. and activities into the existing local communication system, called Yasinan and Arisan. Therefore, findings of this research suggest the need for reconsidering existing values and integrating them into every development approach.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2016
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Résumé présentoui

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