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Enregistrement W4400584331 · doi:10.1007/s13593-024-00971-7

Multidimensional measures of farmer well-being: A scoping review

2024· review· en· W4400584331 sur OpenAlexafffund
Marney E. Isaac, Tian Lin, Sophie Caillon, Léa Sébastien, Ken MacDonald, Scott Prudham, Antoine Doncieux, Delphine Renard, Yildiz Aumeeruddy‐Thomas, Lisa Vincent, Océane Cobelli, Jonathan Locqueville, Eleanor J. Sterling

Notice bibliographique

RevueAgronomy for Sustainable Development · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversity of TorontoUniversity of Toronto ScarboroughCanada Research Chairs
Mots-clésContext (archaeology)Well-beingSustainabilityCorporate governanceAgricultureCapability approachQuality (philosophy)Environmental resource managementBusinessGeographyEconomic growthPolitical scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Determinants of farmer well-being can be derived from objective and subjective measures of social components, environmental sustainability indicators, and quality of life indices, as well as the multiple scales that farms and farmers operate. Yet, despite multiple frameworks on farmer well-being, the extent to which farmer-expressed values are used in the development of farmer well-being indicators is unclear. Challenges can arise from extracting indicators that are insufficiently grounded in place, or that inadequately incorporate context and biocultural relations and practices. Here in this scoping review, we synthesize the methodologies in the literature on assessing farmer well-being and identify the extent to which farmer well-being domains are derived from values expressed directly by farmers. We consolidated and coded 92 papers to respond to the following questions: (1) What are the most frequent farmer well-being domains in published studies? (2) What methods are used to elicit multidimensional farmer well-being domains? (3) Do well-being domains used in the literature adequately reflect a biocultural context, including place-based influences on well-being? Our results show that economics and social relationships are frequent domains of how farmer well-being is identified and assessed. These domains tend to be measured simultaneously, while less common domains, such as governance and place, are rather isolated. A suite of methods was used to assess well-being domains, ranging from basic surveys to in-depth participant observation. Yet, we identify gaps in the methods for deriving farmer well-being indicators. Specifically, methods that refer to farmer-expressed values were rare and domains identified through a place-based approach were often not recorded, but, arguably, critical in developing multidimensionality of farmer well-being. We show that while the translocal approach is well represented in established well-being frameworks, farmer expression is not foundational in well-being assessments but is needed in order to center farmer values when generating indicators of well-being.

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)0,038
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,169
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0380,169
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0370,035
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,271 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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