Agrarian Platform Capitalism: Digital Rentiership Comes to Farming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the rise of digital technologies, a political‐economic configuration recognised as “platform capitalism” has raised concerns over monopolistic tendencies, lack of accountability, expanded rentiership, workers’ precarity, and more. Existing analyses, however, show a distinctly urban bias—centring on housing, transportation, retail, and gig labour—and have yet to engage with the agrarian dimensions of this phenomenon despite considerable potential impacts on the future of farming. Here we begin the process of theorising agrarian platform capitalism, offering a typology of platforms in the agri‐food sector, and bringing together critiques of platform capitalism with the distinctive features of agrarian political economy. Our analysis identifies four prominent characteristics of agrarian platform capitalism which largely corroborate existing critiques albeit with some distinctive contours. As in other sectors, platforms intensify rentiership regarding both real estate and digital assets. Agricultural platforms also display a familiar tendency to thrive in spaces of regulatory retreat and are in some cases even endorsed by regulatory agencies, highlighting the potential for public–private platformisation. Some agricultural platform companies deploy populist rhetoric beyond established tropes of consumer welfare, latching onto farmers’ deep frustrations with the highly concentrated agribusiness sector. Efforts to reign in agrarian platform power may be further constrained by legitimising discourses of hunger relief and sustainability.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».