Power Contestations in the Use of Agri-food Data: Towards a Sustainability Governance Approach
Notice bibliographique
Résumé
Law is intrinsically embedded in politics. Prevailing dynamics and norms can significantly impact new legal rules; hence, there is a need to interrogate the spectrum of engagements of any given subject or phenomenon with the law. In the context of global governance of food and agricultural data, this article examines how power manifests in the generation and use of agri-food data, how power could construct global rules on the use of agri-food data and how the global community should respond to this realisation. It highlights the politics of technology and data and examines how these drive inequalities and inequities among certain actors and groups, taking the ensuing intersectional dynamics into account. These insights make important contributions to the debate on the global governance of food and agricultural data by shedding light on the analytical framework that can be used to recognise the unequal political economy within which the global governance of agri-food data is negotiated. It offers justifications on why and how such an opportunity should be used to correct these imbalances and redistribute the benefits of agri-food data to all 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 | 0,056 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,089 |
| Communication savante | 0,024 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».