A call to expand disciplinary boundaries so that social scientific imagination and practice are central to quests for ‘responsible’ digital agri‐food innovation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This editorial introduces a special issue (SI) concerning quests for responsible digital agri‐food innovation. We present our interpretations of the concepts of responsible innovation and digital agri‐food innovation and show why they can and have been productively interrelated with social science theories and methods. First, each of the articles in this SI is briefly introduced and synthesised around three themes: (1) the need for a critique of digital ‘solutionism’ in current interdisciplinary research, development and innovation settings; (2) that social science contributes value via the ideas it brings to life to challenge dominant power dynamics and (3) that social scientific imagination and practice is a valuable long‐term investment to both mitigate risk but also embrace socioenvironmental opportunities as we face ongoing sustainability crises into the future. Second, we identify future research considerations arising within the field, sitting at the intersection of social science and agricultural sociotechnical transitions. Our insights relate to challenges and opportunities to ‘do’ social science within the context of contemporary and nascent transitions such as increasing digitalisation. Researchers trained in social science theory and practice can make distinctive contributions to agri‐food innovation processes by making social stakes visible and by advancing inclusive processes of research policy and technology design.
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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 | 0,030 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,029 |
| Communication savante | 0,021 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,023 |
| 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 ».