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Enregistrement W4407800351 · doi:10.1186/s40066-024-00513-0

Advancing the Sustainable Development Goals through participatory research: long-term impacts of farmer participation on sustainable land use and livelihoods in Honduras

2025· article· en· W4407800351 sur OpenAlexaff
Marvin Gómez, Sally Humphries, Sebastian Daly Kindsvater, José Jiménez, Paola Orellana, Sara Wyngaarden, Warren Dodd

Notice bibliographique

RevueAgriculture & Food Security · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodCitizen journalismEnvironmental planningSustainable developmentParticipatory action researchBusinessTerm (time)Environmental resource managementNatural resource economicsSustainabilityGeographyEconomic growthPolitical scienceEconomicsAgricultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background This study describes a long-term farmer innovation project (local farmer research committees (Spanish acronym: CIALs)) in a remote hillside region of Honduras that has succeeded in intensifying land use under annual food crops towards sustainable food and agroforestry production. The findings add to evidence of what actually happens in long term participatory development and also suggest how some of the Sustainable Development Goals are being met in practice. The objectives of this study were (1) to compare the characteristics of the CIAL program members to non-members; (2) to examine how the CIAL program contributed to changes in sustainable land use practices among small-scale farmers in the hillsides of rural Honduras; and (3) to describe how the changes facilitated through farmer participation within the CIAL program connect to broader efforts to achieve Sustainable Development Goals related to poverty alleviation, food security, and sustainable land management. Data for the study were drawn from two household surveys (2013 and 2017) conducted in the three rural municipalities of Yorito, Sulaco, and Victoria, Honduras. Survey data were complemented by ongoing, long-term ethnographic research and engagement. Results Comparisons were made between old CIAL members (5 or more years of membership), new CIAL members (less than 5 years of membership), and non-members (no participation in CIALs). In 2013, benefits of CIAL membership appeared primarily concentrated among CIAL members. Of note, 88.2% of old CIAL members and 73.6% of new CIAL members reported that their income had improved because of CIAL membership. CIAL members were also more likely to invest in household resources and agricultural activities as well as hold savings than non-members. Over time, participatory bean breeding conducted through the CIALs has made improved bean seed available to all three study groups, which has translated into improved bean yields across households. Furthermore, data suggest that sustainable agricultural practices have scaled across study locations. Conclusions Farmer participatory research and plant breeding have succeeded in increasing yields of maize and beans, helping to alleviate food insecurity among hillside farmers, as well as providing a source of income, primarily through bean sales. Furthermore, land previously held under extensive food cultivation has been converted to coffee production, mostly in conjunction with agroforestry, supporting additional income and savings. Scaling this initiative to small scale farmers through distribution of improved maize and bean seed is underway across Honduras. The experience from the Honduran hillsides provides evidence of the impacts of long-term participatory development and, simultaneously, of a possible route towards achievement of some of the Sustainable Development Goals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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