Farmers’ Academy: A Novel Farmers-Driven Strategy for Agricultural Education, Research and Extension
Notice bibliographique
Résumé
The idea behind this article revolves around the fact that while we are facing new critical challenges in agriculture, the farm diaspora must adopt adequate and timely measures to achieve the five securities: food, health, nutrition, energy and environment security. In this changing scenario, the farmers should play the central role in framing and implementing the policies of agricultural education, research and extension, and therefore the present agricultural system necessitates an overhauling transformation. We propose in this article a novel and realistic concept of ‘Farmers’ Academy’ for this purpose and delineate the rationale and genesis of this concept. This article deliberates on the existing agricultural system of education, research and extension, with special emphasis on the common approaches of extension, particularly by drawing examples from India, and suggests the potential role of Farmers’ Academy as a realistic approach with the fundamental idea “of the farmers, by the farmers and for the farmers”. The proposed structural and functional dimensions of a Farmers’ Academy including its day-to-day activities, organizing capacity building programmes, adopting climate smart agriculture, marketing and value chain activities, prospects of publication in information dissemination, launching of a website, role in strengthening research and development and in development of curriculum have been described. The requirement, strategy and benefit of convergence of farmer producer organizations with a Farmers’ Academy have also been discussed. The conceptualization of the concept of Farmers’ Academy by the first author and its successful implementation in Bidhan Chandra Krishi Viswavidyalaya, West Bengal, India in 2015 have been recorded. The probable challenges and their possible way outs have also been depicted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».