The Role of Incubators and Accelerators in the Fourth Agricultural Revolution: A Case Study of Canada
Notice bibliographique
Résumé
The fourth agricultural revolution has resulted in technologies that could significantly support global efforts toward food security and environmental sustainability. A potential means for accelerating the development of these technologies is through business accelerator and incubator (BAI) programs. Using Canada as a case study, this study examines considerations around building agritech BAI capacity for supporting transitions to sustainable, resilient food systems. The research employs expert stakeholder interview and thematic coding methodology to identify opportunities, success factors, challenges/barriers, and actions/approaches for increasing agritech BAIs in a region/country. The study also identifies findings that are broadly applicable to BAIs in general and those that are specific to sectoral (i.e., agritech) and place-specific (i.e., Canada) contexts. The analysis identified four opportunities themes, seven success factors themes, eight challenges/barriers themes, and eight actions/approaches themes. Of the four thematic areas, success factors were the most broadly applicable to different sectoral and place contexts, and challenges/barriers were most specific to the agritech and (to a lesser degree) Canadian contexts. The study elucidates roles, challenges, and ways forward for building agritech BAI capacity in regions and countries for harnessing the opportunities presented by the fourth agricultural revolution and transitioning to sustainable and resilient food systems.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».