Open on-Station System Experiments (OSEs) as innovation intermediaries to foster agroecological transitions: case studies from France
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle