Exploring the Role of Knowledge Mobilization in the Adoption of Integrated Pest Management for Grapevine Viruses
Notice bibliographique
Résumé
Adopting sustainable agricultural practices requires effective knowledge mobilization of research to growers to inform their decision-making. Grape growers are increasingly facing widespread viral outbreaks, causing reduced quality and quantities of grapes. Growers affected by grapevine viruses are recommended to adopt integrated pest management practices, which are complex and require substantial knowledge. Understanding how to mobilize knowledge effectively is critical to the adoption of sustainable agricultural practices; however, getting research to growers is challenging. To better understand the role of knowledge mobilization in adopting integrated pest management for grapevine viruses, a case study of the grape and wine region of Niagara, Ontario, was conducted. Study One aimed to synthesize the knowledge produced on grapevine viruses in Canada and the United States by conducting a scoping review. Eligible articles were collated and thematically analyzed to comprehensively review the literature and identify key themes. Seven themes emerged: the field of grapevine virus research is growing, research foci are shifting and responsive, knowledge of grapevine leafroll-associated viruses and future research needs, knowledge of grapevine red blotch virus and future research needs, research needs of other major viruses, primary virus management foci, and primary vector management foci. Study Two aimed to identify factors facilitating and hindering the flow of knowledge using interviews and observations of primary actors and knowledge mobilization events in the Niagara region. Data was thematically analyzed, resulting in six key themes: connectivity, intermediaries, and tailoring knowledge mobilization to growers’ needs facilitate knowledge mobilization, and lack of localized and practical knowledge, limited support and resources, and misalignments among actors hinder knowledge mobilization. Study One offers a valuable educational resource to understand what is known about grapevine viruses and where future research efforts are required while making the research more accessible to researchers, intermediaries, and growers. Study Two informs future agricultural knowledge mobilization efforts and provides scholarly input on the factors influencing knowledge flow. Together, these studies enhance Nguyen et al.’s (2017) knowledge-action framework, elaborating on existing factors and identifying additional factors influencing knowledge mobilization.
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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 | 0,026 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».