Communicating the Benefits and Risks of Digital Agriculture Technologies: Perspectives on the Future of Digital Agricultural Education and Training
Notice bibliographique
Résumé
British Columbia’s food system is experiencing an emerging trend in the digitalization of agriculture, which will impact agricultural practices in the province. The rapid growth of this field has created a niche for training and education in digital agriculture and more specifically, in areas such as robotics, artificial intelligence, big data analytics, and computing. However, it remains unclear whether current educators and trainers in British Columbia are communicating both the benefits and risks of digital agriculture, and the need for an inclusive and equitable approach to digital agriculture. To understand the emerging education and training landscape in digital agricultural technologies, this exploratory study engaged in a key informant interview with 12 participants, including educators, relevant government staff, and private training consultants/practitioners in the food and agricultural sector in British Columbia. The small sample is reflective of the nascent nature of this area of research, which seeks to better understand digital agriculture from the perspectives of agricultural educators and trainers both in the public and private sectors. The study found that there is currently a lack of consideration for equity and food sovereignty in digital agricultural training and education. This is primarily due to a gap in engagement with the social aspects of digital agriculture. Without engaging critical social scientists and critical data studies, digital agriculture education, and training may be conducted in ways that do not promote responsible and ethical innovation, and are therefore counterproductive to the development of a just and sustainable food system.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,026 |
| Communication savante | 0,023 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».