Communicating the Benefits and Risks of Digital Agriculture Technologies: Perspectives on the Future of Digital Agricultural Education and Training
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
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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