Agri-food data spaces: Highlighting the need for a farm-centered strategy
Notice bibliographique
Résumé
• The European Union (EU) is investing in developing Common European Data Spaces in several domains, including agriculture, pushing for a vibrant data market and data exploitation in the years to come. • The expected benefits for the farmers, representing key actors in the sector and potential data sources, still need to be further highlighted, calling for more in-depth research. • To shed some light on such a process, we explore data types, functions, and typologies of users in the agri-food context, having as reference the fast-evolving EU policy framework in the domain of data-related acts. • We present a use case to connect data and potential users, as well as guiding principles for a data strategy that can benefit different actors in the system. This paper explores the potential of digitalisation in agriculture to improve the sustainability of agriculture production and industrial sectors, contributing to the twin digital and green transition. These systems can facilitate and enhance competitiveness by leveraging on mutually reinforcing transformations. The European Commission has proposed the creation of Common European Data Spaces in specific sectors to support such a transition. We focus on the agri-food domain, considering farmers and other actors in the food chain. The aim is to identify needs, priorities, opportunities, and barriers to a Common European Data Space for agriculture and food systems, thus going beyond the sectoral European Data Space for agriculture already under current development. In addition, this work looks at strategies for introducing the aforementioned novel data space and evidence of benefits for farmers, who are a key component of agricultural and food systems. To accomplish this, the concept of data spaces is presented, analysing main components, functions, and potential challenges and opportunities for data sharing and reuse, with the agri-food context as the main focus. It also presents current and future scenarios for data use at different decision-making levels, focusing on the specific role of farmers in the digital ecosystem. Additionally, it outlines the basic principles for an inclusive agri-food data strategy.
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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 | 0,061 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,031 |
| Communication savante | 0,042 | 0,082 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».