Migrant and Seasonal Farmworkers in Digital Inclusion Planning, North Carolina, 2023-2024
Notice bibliographique
Résumé
Digital exclusion is a challenge in rural North Carolina (NC), USA, where agriculture is the leading industry. Agricultural workers such as migrant and seasonal farmworkers (hereafter “farmworkers”) are disproportionately impacted by digital exclusion. As part of an effort to address digital exclusion, funders and state agencies in NC have promoted the development of county and regional plans for digital inclusion. From July 2023 to July 2024, we identified a total of 30 digital inclusion plans that covered 50 of NC’s 100 counties. To assess inclusion of farmworkers, we used a quantitative content analysis approach with two independent coders. No digital inclusion plans included farmworkers in their needs assessments or goals. Just 7% of digital inclusion plans included farmworker organizations in their planning and development, 13% of plans noted agriculture as a topic of interest in their needs assessments, and 40% noted agricultural technologies as a topic of interest. None included short or long-term goals related to agriculture. The general invisibility of farmworkers in plans contrasts with greater attention given to agriculture-related technologies. Additional attention must be given to ensure farmworkers are involved in future digital inclusion efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».