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Enregistrement W4321433077 · doi:10.13284/j.cnki.rddl.003535

Digital Agricultural Space Construction and Practice in the Context of Rural Revitalization: A Case of the Tea Industry in Zijin County, Guangdong Province

2022· article· en· W4321433077 sur OpenAlex
Zhiwei Luo, Huiyan He, Min Wang

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Development and Environment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)AgricultureSpace (punctuation)BusinessAgricultural economicsEconomic growthEnvironmental planningGeographyArchaeologyComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the promotion of China's rural revitalization strategy, rural industrial formation based on digital technology is increasingly emerging. How digital technology stimulates rural industrial development as a new infrastructure force and guides the transformation and reconstruction of rural space has become a topic of concern for the Chinese government. Using field research and semi-structured interviews, this research took the tea industry in Zijin County, Guangdong Province, as an example to explore the digital construction process of rural agricultural space. Furthermore, it focused on how digital technology promoted the social and spatial organization transformation of rural areas and analyzed the operation mechanism of digital agricultural space. The main findings of this study are as follows: (1) The introduction of digital agricultural technology realizes real-time monitoring of the production space, which helps break the "black box" dilemma arising from the physical isolation of the production and sales sides, and promotes the construction of a logic for agricultural modernization operations. To support the routine operation of the technology platform, digital infrastructure and the introduction of skilled human resources stimulated the creation of new rural spatial functions. 2) Differences in the digital practices of different rural entities were observed. First, targeted digital agricultural space construction leads to differences in resource allocation among rural enterprises of different scales, which intensifies the differential development of rural space construction. Second, the top-down-led digital construction of rural areas has differences between the implementation strategies of governance subjects and the actual needs of local enterprises. This is mainly reflected in the lack of coupling between the integration of digital infrastructure resources and the granting of hierarchical technical knowledge. In addition, grassroots farmers form cognitive inertia to traditional production models and have insufficient knowledge of digital technologies, making it difficult for them to participate in the everyday construction of digital rural discourse systems. 3) Digital technology is leading the rurality turn, i.e., features digital intervention in the construction of agricultural space. Under the discourse of precise poverty alleviation and rural revitalization, the logic of digital rural operation in Zijin County centers on the three-subject framework of government, enterprise, and villagers. With the intervention of digital technology, a hybrid of multiple subjects, networks, and meanings guides the structural transformation of rurality. Overall, digital technology has triggered a reconfiguration of the spatiality of the Chinese countryside. On the one hand, it drives the spatial transformation of rural areas by guiding the transformation of rural social and spatial organization. On the other hand, the current top-down digital technology sink model of rural areas needs to be further improved due to the differences in multiple subjects in rural areas. To broaden the effectiveness of digital technology in promoting the development of rural areas, future construction of digital rural areas should deepen the bottom-up participatory transmission path and guide the participation of more diverse rural subjects.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,588

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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