Platform, Participation, and Power: How Dominant and Minority Stakeholders Shape Agricultural Innovation
Notice bibliographique
Résumé
Within agricultural innovation systems (AIS), various stakeholder groups inevitably interpret ‘innovation’ from their own vantage point of privilege and power. In rural developing areas where small-scale and subsistence farming systems support livelihoods, dominant policy actors often focus heavily on participatory modernization and commercialization initiatives to enhance productivity, access, and quality. However, existing social hierarchies may undermine the potential of such initiatives to promote inclusive and sustainable farmer-driven innovation. Focusing on the chronically food insecure smallholder agricultural systems operating in Yatta Sub-county, Eastern Kenya, this paper explores how power dynamics between stakeholders can influence, and can be influenced by, participatory agricultural innovation initiatives. Findings suggest that there are often significant disparities in access to, and control over, platform resources between smallholder farmers and other stakeholder groups, resulting in large asymmetries. We discuss how these power dynamics may increase the risk of agricultural intervention, further marginalizing already disempowered groups and reinforcing power hierarchies to the detriment of smallholders. This study highlights the need for a deeper understanding of the institutional contexts that facilitate and maintain relationships of power within agricultural innovation systems, as well as the complexities associated with promoting transformational agricultural innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».