Learning and Innovation Competence in Agricultural and Rural Development
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The fields of competence development and capacity development remain isolated in the scholarship of learning and innovation despite the contemporary focus on innovation systems thinking in agricultural and rural development. This article aims to address whether and how crossing the conventional boundaries of these two fields provide new directions for developing learning and innovation competence in international development. Design/methodology/approach: Using mixed methods research, this article assesses work environments for experiential learning and innovation, and investigates effective ways of enhancing core competence in agricultural research, education, extension and entrepreneurship. Findings: Findings suggest that while the focus on input and output indicators are relevant for technological innovation competence development, outcome indicators, such as measures of changes in cognitive, affective and psychomotor domains of learning and innovation, would better serve the purpose of developing organisational and institutional learning and innovation competence. Practical implications: This research concludes that crossing the conventional boundaries of competence development and capacity development serves as a way to renew the role of education within the innovation systems thinking. However, such an attempt to enhance human capabilities and functionings through education should integrate theory-based, competence-based and experiential learning components as a coherent whole. Originality/value: This article demonstrates the value of crossing the conventional boundaries of the two seemingly unrelated fields—competence development through education and capacity development through extension—to provide new directions to operationalise innovation systems thinking in agricultural education and extension.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».