Agricultural data governance from the ground up: Exploring data justice with agri-food movements
Notice bibliographique
Résumé
Farmers and agri-food movements are responding to rapidly changing trends related to digitalization and datafication in agriculture. However, there is a lack of consensus on the potential of common ‘best practices’ to resolve agricultural data governance challenges and achieve data justice. To explore these complex dynamics, we present analysis from 40 workshops, conferences, and community dialogue events related to digital agricultural technologies and data governance between 2020 and 2023, involving the participation of farmers, farming organizations, government policy and programs staff, civil society, and academic researchers. We use a data justice lens to reorient the treatment of data governance challenges and approaches. We apply multiple dimensions of justice to examine the power relations and capabilities of diverse agri-food system actors to navigate the changing landscape of agricultural datafication. We find that many common practices in agricultural data governance have fundamental limitations to achieving data justice. Overcoming these limitations will require structural change, including new laws and regulatory frameworks, novel governance structures, capacity building, and solidarity across movements.
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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 | 0,078 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,032 |
| Communication savante | 0,020 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».