The Role of Extension and Advisory Services in Strengthening Farmers’ Innovation Networks to Adapt to Climate Extremes
Notice bibliographique
Résumé
There is anecdotal evidence of the effectiveness of Extension and Advisory Service (EAS) agencies for strengthening innovation networks to adapt to extreme events that impact agricultural production and productivity. In Bangladesh, the Department of Agricultural Extension (DAE) is responsible for ensuring sustainable rice farming, which is damaged by flash flooding every year. This study investigates how EAS can strengthen farmers’ innovation networks by examining DAE’s efforts to adapt rice cultivation to flash flooding. Using surveys and interviews from farmers affiliated with DAE (DAE-farmers) and farmers independent of DAE (non-DAE farmers), the effectiveness of innovation networks was examined. One of the key findings of this paper is that DAE’s efforts to strengthen the innovation networks of farmers to adapt rice cultivation to flash flooding focused on the facilitation of the agronomic network development. The organization missed the opportunity to enable the harvesting networks’ efficacy. As the harvesting activities are highly exposed to flash flooding, the absence of adequate support from the DAE and timely updates of local weather and flash flooding information indicates that farmers are still at significant risk. This study also shows the value of including both formal (e.g., EAS agencies, research organizations) and informal actors (e.g., relatives, local input dealers) in the innovation network as a way of ensuring diversity of information access.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».