Differential elements of a successful agricultural innovation scaling-up model
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, there is currently an increasing demand for an active connection between the generation of innovations and the achievement of their escalation. Between 2015 and 2018 the scaling up of three varieties of yellow potatoes was carried out in Colombia within the framework of the "More Nutritious Potatoes" project, which had results beyond the objectives and goals proposed in a period of 28 months. One of the results of the project was the design of a Scaling-up model of innovations that linked agriculture with nutrition. This article answers the question: Which were the elements of the scaling-up model that allowed the results obtained in the More Nutritious Potatoes Project? To respond, a set of reference criteria was constructed from the literature. These criteria were contrasted with the theoretical project scaling-up model and its subsequent implementation in the field, using focus groups as a methodology and the model design analysis and its execution by the leaders and the evaluator of the project. The project's Scaling-up Model (SM) was found to include all benchmarks, in addition to identify three key elements that made the results possible: (i) the characteristics of the innovation, (ii) the trans-disciplinary work and (iii) facilitating elements of the process. The results of this exercise complement the evaluated scaling-up model and become benchmarks in the design of innovation scaling-up processes.
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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 | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».