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Enregistrement W4366547474 · doi:10.1145/3544548.3581081

HCI Research on Agriculture: Competing Sociotechnical Imaginaries, Definitions, and Opportunities

2023· article· en· W4366547474 sur OpenAlexaff
Olivia Doggett, Kelly Bronson, Robert Soden

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueICT in Developing Communities
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociotechnical systemVisionSustainabilityFood securitySubsistence agricultureFraming (construction)AgricultureFood processingSociologyEmpirical researchKnowledge managementComputer scienceEngineering ethicsPolitical scienceEngineeringEpistemologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agriculture is foundational for food security on our planet. Considering climate change and other pressures on food production, HCI scholars have increasingly begun to examine how the field should approach agricultural innovation. We conducted a literature review of HCI research through the lens of competing future visions for good food systems : a “conventional” vision of profit-oriented production, and an “alternative” which prioritizes sustainability and community-led practices. Leveraging the concept of sociotechnical imaginaries, we provide an empirical analysis of how HCI and adjacent applied computing projects align with these competing visions for agriculture. This review reveals, amongst other findings, a prioritization of the perspectives of the Global North and a need for more careful attention to the constraints and aspirations of subsistence farmers. Finally, we note the limits of the conventional-alternative binary that shapes much of contemporary HCI research focused on agriculture and offer opportunities for transcending this framing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0060,059
Communication savante0,0280,032
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,397
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,017 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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