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Enregistrement W7114897379 · doi:10.1007/s13593-025-01069-4

Open on-Station System Experiments (OSEs) as innovation intermediaries to foster agroecological transitions: case studies from France

2025· article· en· W7114897379 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAgronomy for Sustainable Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesInstitut National de Recherche pour l'Agriculture, l'Alimentation et l'Environnement
Mots-clésAgroecologyIntermediaryVisionIntermediationAgricultureInclusion (mineral)Innovation systemKnowledge productionOpen innovation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The development of agroecology requires an ambitious, multi-level transformation of knowledge and innovation systems. The literature shows that intermediary actors and organizations play an important role in this transformation. In our article, we introduce the idea that agricultural research experiment stations can be considered as innovation intermediaries to foster agroecological transitions. Previous studies have shown how agricultural experiments are transformed by their inclusion in a multi-actor process, but they do not adequately explain how they contribute to the transition of agri-food systems. Our analysis focuses on nine case studies of on-station system experiments by France’s National Research Institute for Agriculture, Food and Environment. These on-station system experiments have the specificity to be managed by researchers interacting with non-academic stakeholders from their local areas. We have called these Open on-Station System Experiments. We documented them over five years, during which we collected information and data through observation, participation, eliciting activity, and cross-case analysis. We show how OSEs fulfil five knowledge and innovation intermediation functions that contribute, in practice, to the transition of agri-food systems: problem solving; production of transition visions through the design and experimentation of breakthrough agroecological innovations; production of operational and scientific knowledge responding to different users’ requirements; by generating operational and scientific knowledge based on Findable, Accessible, Interoperable, Reusable data; participation in networking between stakeholders and interactional learning about transition using experiments as boundary objects. Based on these findings, we show for the first time the conditions under which agricultural research experiment stations can fulfill the functions of innovation intermediaries and thus contribute to fostering agroecological transitions.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,268 · 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