MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2089754025 · doi:10.1080/1389224x.2013.782181

What Does an Inventory of Recent Innovation Experiences Tell Us About Agricultural Innovation in Africa?

2013· article· en· W2089754025 sur OpenAlexaff
Bernard Triomphe, Anne Floquet, Geoffrey N. Kamau, Brigid Letty, Simplice D. Vodouhê, Teresiah Nganga, Joe B. Stevens, Jolanda van den Berg, Nour Selemna, Bernard Bridier, Todd Crane, C.J.M. Almekinders, Ann Waters‐Bayer, Henri Hocdé

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Agricultural Education and Extension · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensInternational Development Research Centre
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésAgricultureAgricultural educationBusinessEconomic growthMarketingAgricultural economicsRegional scienceEconomicsSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Within the context of the European-funded JOLISAA project (JOint Learning in and about Innovation Systems in African Agriculture), an inventory of agricultural innovation experiences was made in Benin, Kenya and South Africa. The objective was to assess multi-stakeholder agricultural innovation processes involving smallholders. Approach: Country-based teams used bibliographic searches, interviews with resource persons and field visits to identify cases. The inventory was developed iteratively according to a common analytical framework and guidelines inspired by the innovation system perspective. Findings and practical implications: The completed inventory includes 57 documented cases, covering a wide diversity of experiences, in terms of types, domains, scales and timelines of innovation. The inventory confirms the diversity of stakeholders involved in innovation, the diversity of innovation triggers and drivers, and the frequent occurrence of market-driven innovation. It also illustrates more original features: the typically long timeframes of innovation processes; the common occurrence of ‘innovation bundles’; and an often tight yet ambivalent relationship between innovation initiatives and externally funded projects. National teams faced several challenges during the inventory process, for example, in gaining a common understanding and making consistent use of key innovation-related concepts, and in accessing relevant information, as some case holders were reluctant to share their experience freely. Originality/value: The JOLISAA inventory contributes to illustrating that African agriculture is responding actively to the many challenges it faces. Documenting and sharing such a palpable dynamism may help to counter some of the pessimism and negative publicity that African agriculture usually attracts and to increase the motivation of many for making innovation happen across Africa

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,204 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Agricultural Education and ExtensionMême sujetEconomic Growth and ProductivityTravaux en français237 207