Advancing food sovereignty through farmer-driven digital agroecology
Notice bibliographique
Résumé
Agroecology, as a science, practice, and social movement, has been posed as a potential pathway to revitalize global food systems through a shift towards social and ecological justice. Complex and diversified agroecological systems vary widely globally and have been poorly characterized by traditional agronomic assessments that often focus narrowly on income and yield over other socioecological dimensions such as farmer and worker well-being, dietary diversity, environmental impacts and biodiversity conservation. In response, we propose an approach to the digital monitoring and assessment of agroecological practices that acknowledges and respects diverse contexts and improves power dynamics by centering on the agency and biocultural knowledge of diverse farmers and communities. We describe a community-university partnership designed to develop a farmer-driven, open-access, and open-source digital tool for agroecological monitoring and certification. The farmer-scientist research team aims to chart a course for researchers to investigate how trade-offs among productive, sociocultural, economic, and/or environmental indicators might be minimized to enhance overall system sustainability across diverse contexts globally while also providing tools of use to agroecological farmers and their organizations, who can then autonomously capture (some of) the benefits of the digital agricultural revolution without ceding data sovereignty.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».