Harvesting value: Corporate strategies of data assetization in agriculture and their socio-ecological implications
Notice bibliographique
Résumé
The global food system is characterized by market concentration and oligopoly. In our article, we focus on the most powerful input supply and machinery companies and analyze how these firms create value, both economic and otherwise, from big data. In digital capitalism, data is valorized across sectors; personal data is aggregated into large-scale datasets, a practice that feeds economic concentration and monopolization. Big data also has become central to the business model for agricultural companies; it is a claim made by the companies themselves. Yet, little is known about their specific strategies to do so. We aim to fill this gap, asking how is agricultural data transformed into value by the most powerful agribusinesses and ag-tech firms? Through the lens of assetization, we examine corporate strategies for transforming agricultural data into value. We draw on literature from food studies, specifically political economic analyses of the historical practices of agricultural corporations, as well as literature from critical data studies that investigates data as an asset. For our analysis, we rely on a variety of gray literature and public-facing documents: financial documents, sustainability and shareholder reports, terms of use, license agreements, and news articles. Our results contribute to the critical data studies literature on agricultural big data by identifying three main strategies of assetization: securing relationships and dependence, price-setting and data sharing, and product development and targeted marketing. The strategies have socio-ecological implications; our results indicate the reproduction of asymmetrical power relations in the agri-food system favoring corporations and the continuation of long-standing dynamics of inequalities.
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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 | 0,015 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,023 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».