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Enregistrement W4410984266 · doi:10.5304/jafscd.2025.143.010

Understanding the social implications of digital agricultural technologies

2025· article· en· W4410984266 sur OpenAlexaff
J. Velasco, Kelly R. Wilson, Mary Hendrickson, Corinne Valdivia

Notice bibliographique

RevueJournal of Agriculture Food Systems and Community Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesInstituto Colombiano de Crédito Educativo y Estudios Técnicos en el Exterior
Mots-clésAgricultureComputer scienceData scienceBusinessPolitical scienceGeographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current digital agricultural revolution presents significant possibilities, promising transformative changes in agri-food systems. While advocates foresee enhanced efficiency, profitability, and sus­tainability, social movements and social critical scholars have concerns about its potential to per­petuate existing inequalities in the food system. The current conversation on the social implications of digital technologies often lacks a balanced per­spective, either too broad and generic in scope or too narrowly focused on specific technologies. This imbalanced approach makes it difficult to inform meaningful policy debates or guide stakeholders who want to harness digital technologies to create more equitable and inclusive food systems. This paper contributes theory-based applied research to this discussion. We offer applied schol­ars and practitioners a Socio-Ethical Awareness Framework for Digital Agriculture, which recog­nizes the non-neutrality of technology, the central role of power, and the importance of data govern­ance. The framework advocates for analyzing digi­tal technologies based on the services they provide to farmers, while prompting questions about access, technology governance, and power distribu­tion. Focusing on these aspects of digital technol­ogy can help ensure that these innovations support, rather than marginalize, small and limited-resource farmers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,593
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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