INNOVATION PLATFORMS: A TOOL FOR SCALING UP SUSTAINABLE LAND MANAGEMENT INNOVATIONS IN THE HIGHLANDS OF EASTERN UGANDA
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable Land Management (SLM) technologies for preventing land degradation have been pilot tested in highlands of eastern Uganda with success and are available for uptake by farmers in the zone. Despite the available technologies and successful pilot experiments, the effect and uptake of the SLM innovations still remains insignificant. This has been attributed to lack of incentives, innovative institutional governance structures and policy processes to accelerate uptake and utilisation of SLM technologies. Innovation systems approach was experimented in scaling up SLM innovations in the highlands of Eastern Uganda. Stakeholders were organised into platforms and empowered to promote SLM practices in the landscape. Members of IPs selected the SLM innovations and implemented them with support from National Agricultural Research Organisation (NARO). More households adopted SLM practices including trenches, contour bunds and agroforestry. Twenty three tree nurseries were established and over 350,000 tree seedlings distributed for planting. The platforms facilitated collective visioning, sharing of skills and knowledge and strengthened participation of local governments in research and promotion of SLM technologies. When well initiated and operationalised, innovation platforms are effective avenues for scaling up adoption of SLM innovations to a wider landscape and communities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».