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Enregistrement W2595965966 · doi:10.1186/s12896-017-0347-4

The role of community engagement in the adoption of new agricultural biotechnologies by farmers: the case of the Africa harvest tissue-culture banana in Kenya

2017· article· en· W2595965966 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Biotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensMcMaster UniversitySt. Michael's HospitalCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésAgricultureStakeholder engagementMarketingStakeholderEmpirical evidenceProduction (economics)BusinessExperiential learningBiotechnologyBiologyPublic relationsSociologyEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The tissue culture banana (TCB) is a biotechnological agricultural innovation that has been adopted widely in commercial banana production. In 2003, Africa Harvest Biotech Foundation International (AH) initiated a TCB program that was explicitly developed for smallholder farmers in Kenya to help them adopt the TCB as a scalable agricultural business opportunity. At the heart of the challenge of encouraging more widespread adoption of the TCB is the question: what is the best way to introduce the TCB technology, and all its attendant practices and opportunities, to smallholder farmers. In essence, a challenge of community or stakeholder engagement (CE). RESULTS: In this paper, we report the results of a case study of the CE strategies employed by AH to introduce TCB agricultural practices to small-hold farmers in Kenya, and their impact on the uptake of the TCB, and on the nature of the relationship between AH and the relevant community of farmers and other stakeholders. We identified six specific features of CE in the AH TCB project that were critical to its effectiveness: (1) adopting an empirical, "evidence-based" approach; (2) building on existing social networks; (3) facilitating farmer-to-farmer engagement; (4) focusing engagement on farmer groups; (5) strengthening relationships of trust through collaborative experiential learning; and (6) helping farmers to "learn the marketing game". We discuss the implications of AH's "values-based" approach to engagement, and how these guiding values functioned as "design constraints" for the key features of their CE strategy. And we highlight the importance of attention to the human dimensions of complex partnerships as a key determinant of successful CE. CONCLUSION: Our findings suggest new ways of conceptualizing the relationship between CE and the design and delivery of new technologies for global health and global development.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,571
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,214 · 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