What Does an Inventory of Recent Innovation Experiences Tell Us About Agricultural Innovation in Africa?
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».