Design for assembly : an exploration of emergent grassroots agricultural innovation networks
Bibliographic record
Abstract
Avec le développement rapide des technologies numériques, de l'intelligence artificielle et des machines autonomes, beaucoup ont suggéré que la quatrième révolution agricole était en marche. En adoptant une perspective critique sur la technologie, ce projet se penche sur les marges pour trouver des alternatives aux récits dominants de l'innovation disruptive et de l'agriculture numérique. S'appuyant sur la théorie et la pratique du design, ce projet explore le travail de la Coopérative pour l'Agriculture de Proximité Écologique (CAPÉ), un réseau d'innovation agricole émergent basé au Québec. Répondant à un manque de technologies appropriées et abordables, ce réseau de petits agriculteurs écologiques conçoit et construit en coopération des outils adaptés à leurs besoins. En déplaçant l'attention des artefacts technologiques vers les pratiques sociales innovantes du groupe, cette recherche interroge les questions de technologie et de changement social. En utilisant à la fois l'ethnographie de design et la recherche par le design, le projet explore comment la participation à un réseau de pairs modifie notre capacité à répondre aux défis que nous rencontrons en tant qu'individus, et comment nos choix créatifs peuvent avoir un impact sur les systèmes plus larges dans lesquels nous agissons. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : design pour l'innovation sociale, innovation de base, innovation agricole, bricolage, autoconstruction, théorie d'agencement
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".