The future of agricultural data-sharing policy in Europe: stakeholder insights on the EU Code of Conduct
Notice bibliographique
Résumé
In 2018, the EU Code of Conduct of Agricultural Data Sharing by Contractual Agreement (EUCC) was published. This voluntary initiative is considered a basis for rights and responsibilities for data sharing in the agri-food sector, with a specific farmer orientation. While the involved industry associations agreed on its content, there are limited insights into how and to what extent the EUCC has been received and implemented within the sector. In 2024, the Data Act was introduced, a horizontal legal framework that aims to enforce specific legal requirements for data sharing across sectors. Yet, it remains to be seen if it will be the ultimate solution for the agricultural sector, as some significant agricultural data access issues remain. It is thus essential to determine if the EUCC may still play a significant role to address sector-specific issues in line with the horizontal rules of the Data Act. During six workshops across Europe with 89 stakeholders, we identified how the EUCC has been (1) received by stakeholders, (2) implemented, and (3) its future use (particularly in response to the Data Act). Based on the workshop results and continued engagements with researchers and stakeholders, we conclude that the EUCC is still an important document for the agricultural sector but should be updated in response to the content of the Data Act. Hence we propose the following improvements to the EUCC: 1. Provide clear, practical examples for applying the EUCC combined with the Data Act; 2. Generate model contractual terms based on the EUCC provisions; 3. Clarify GDPR-centric concepts like anonymisation and pseudonymisation in the agricultural data-sharing setting; 4. Develop a functional enforcement and implementation framework; and 5. Play a role in increasing interoperability and trust among stakeholders.
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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 | 0,147 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,018 |
| Communication savante | 0,034 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».