An integrated approach to gender equality, diversity, and inclusion in the development of artificial intelligence tools in agriculture and food system in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agriculture in sub-Saharan Africa faces complex challenges, such as low productivity, climate stress, and ongoing social inequalities, particularly affecting women and marginalised groups. Whilst artificial intelligence (AI) holds transformative potential for agriculture and food systems, its development often overlooks these stakeholders, thereby reinforcing existing disparities. This study investigates two AI research initiatives in Nigeria and Uganda that employed a design-by-inclusion approach rooted in gender equality, diversity, and inclusion (GEDI) principles. Through retrospective case studies involving small groups of women and persons with disabilities, we examine how participatory engagement influenced the relevance, usability, and confidence of AI tools amongst users. Drawing on insights from Feminist Human–Computer Interaction (HCI) and Design Justice, our analysis demonstrates that inclusive processes led to significant improvements in participants’ confidence and willingness to engage with AI tools. Based on these findings, we propose a practical framework for developing inclusive AI in agriculture. This work underscores the importance of context-sensitive, participatory design in fostering equitable and effective AI innovations within African agriculture.
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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 | 0,043 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,031 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».