Implementation of a Participatory Design Approach to the Development of a Sustainability Decision Support Tool for Canadian Egg Farmers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The National Environmental Sustainability and Technology Tool (NESTT) is an online sustainability assessment and decision support tool developed for Canadian egg farmers in two phases—Lite NESTT and Full NESTT. To ensure that users (egg farmers) have a say in its design and development, and to foster a sense of ownership of the tool, a participatory design process was implemented in the development of NESTT. Specifically, a four-step participatory design process was adopted for this study with two discovery phases. The pre-launch discovery survey diagnosing use situations resulted in Lite NESTT being focused primarily on resource use efficiency and productivity, prioritization of benchmarking, and defining the focus areas for the prototyping phase. In the prototyping phase, farmers were interviewed with renderings and mock-ups, and improvements related to user-centeredness, data security, aesthetic appeal, accessibility, and simplicity were achieved. Finally, the post-launch discovery phase helped in defining the new features for Full NESTT such as the implementation of carbon footprint assessments, information on funding opportunities, and fixing data input issues. This last phase also helped in identifying several long-term strategic options to consider for NESTT such as integration with other on-farm programs, integrating economic assessments and financial incentives into NESTT, and adding more customized, farm-level decision support features.
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.
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle