Understanding the social implications of digital agricultural technologies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».