Scaling and institutionalization within agricultural innovation systems: the case of cocoa farmer field schools in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
The farmer field school (FFS) concept has been widely adopted, and such schools have the reputation of strengthening farmers’ capacity to innovate. Although their impact has been studied widely, what is involved in their scaling and in their becoming an integral part of agricultural innovation systems has been studied much less. In the case of the Sustainable Tree Crops Programme in Cameroon, we investigate how a public–private partnership (PPP) did not lead to satisfactory widespread scaling in the cocoa innovation system. We build a detailed understanding of the key dimensions and dynamics involved and the wider lessons that might be learned regarding complex scaling processes in the context of agricultural innovation systems. Original interview data and document analysis inform the case study. A specific analytical approach was used to structure the broad-based exploration of the qualitative dataset. We conclude that scaling and institutionalization outcomes were impeded by: the lack of an adaptive approach to scaling the FFS curriculum, limited investments and genuine buy-in by extension actors, a failure to adapt the management approach between the pilot and the scaling phase, and the lack of strategic competencies to guide the process. Our findings support suggestions from recent literature that pilots need to be translated and adapted in light of specific contextual and institutional conditions, rather than approached as a linear rolling-out process. These findings are relevant for the further spread of similar approaches commonly involved in multi-stakeholder scaling processes such as innovation platforms.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».