Innovating at the margins: the System of Rice Intensification in India and transformative social innovation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
I explore transformative social innovation in agriculture through a particular case of agroecological innovation, the System of Rice Intensification (SRI) in India. Insights from social innovation theory that emphasize the roles of social movements and the reengagement of vulnerable populations in societal transformation can help reinstate the missing "social" dimension in current discourses on innovation in India. India has a rich and vibrant tradition of social innovation wherein vulnerable communities have engaged in collective experimentation. This is often missed in official or formal accounts. Social innovations such as SRI can help recreate these possibilities for change from outside the mainstream due to newer opportunities that networks present in the twentyfirst century. I show how local and international networks led by Civil Society Organizations have reinterpreted and reconstructed game-changing macrotrends in agriculture. This has enabled the articulation and translation of an alternative paradigm for sustainable transitions within agriculture from outside formal research channels. These social innovations, however, encounter stiff opposition from established actors in agricultural research systems. Newer heterogeneous networks, as witnessed in SRI, provide opportunities for researchers within hierarchical research systems to explore, experiment, and create newer norms of engagement with Civil Society Organizations and farmers. I emphasize valuing and embedding diversity of practices and institutions at an early stage to enable systems to be more resilient and adaptable in sustainable transitions.
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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 | 0,000 |
| 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 découle