Encouraging Knowledge Diffusion through the Peer Group Learning Model
Notice bibliographique
Résumé
Producers learn from each other by sharing their experiences with implementing management practices – business, personnel, production - on their farms, while positively contributing to mental health and well-being (Betker and Lemoine, 2022; Farm Management Canada, 2012). The purpose of this project was to pilot peer learning groups to test their effectiveness as an alternative way to reach producers and encourage the involvement of early adopters in knowledge diffusion. Peer groups, comprised of Saskatchewan livestock producers, were formed to establish a peer-to-peer connection. Each peer group consisted of 5-8 operations, varying in their production model and location in the province. Meetings were organized throughout the year, being mainly virtual, with an option of one or two in-person meetings for each group. WhatsApp chats were created to encourage discussion outside of the meetings. Groups identified learning priorities for meetings based on mutual interests. Meetings were 90 minutes long and consisted of upcoming event notifications, guest speakers, and facilitated discussion. E-mails emphasizing key messages and relevant information were shared after every meeting. The peer group model is being expanded, with plans to create groups targeted to certain demographics, starting with young producers. An average of 60% of peer group members consistently attended their group’s meetings. Two-thirds of participants in the first iteration of peer groups had never previously participated in a peer group, and all were somewhat or very likely to recommend peer group participation to a friend. These groups amplified extension messaging and provided a sense of community among the members. Utilizing technology to form peer groups can increase knowledge diffusion by bringing early adopters from across the province together to share their experiences. This amplifies extension of practices and increases the speed of adoption on a larger scale.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».