D2.8 – Analysis of Innovative Approaches to Market Monitoring – Draft 1 : Work Package 2 - Uptake of Digital Agriculture & Forestry Technologies
Notice bibliographique
Résumé
In this analysis, we introduce a digital ecosystem approach to better understand the uptake of digital and data-driven innovations in agriculture and forestry. Traditional market-based models often focus solely on buyer-seller interactions and monetary value. In contrast, the digital ecosystem framework considers a broader network of actors, data flows, and relationships that shape how innovation spreads and creates value. The analysis identifies five key actor types: digiproducers, collaborators, digiproduct users, data intermediaries, and peripheral data users. These actors interact across overlapping digiproduct and data ecosystems, and span both upstream (e.g., producers, policymakers) and downstream (e.g., farmers, foresters) segments. Innovations generate social data externalities, whereby data from one actor benefits others, further extending ecosystem impact. To analyse how actors position themselves and interact, the study introduces the concept of ecosystem space, where strategic activities—termed ecosystem scoping—determine engagement, needs, collaboration, and role transitions. The PARATA principle (Potential, Relevant, and Targetable Actors) helps map these dynamics and inform engagement strategies. Innovation diffusion is explored through cascading behaviour, social influence, and network effects. The Bass Diffusion Model is discussed to understand the roles of initial adopters and imitators in driving uptake. Adoption barriers and enablers are analysed using behavioural models that account for capability, opportunity, and motivation. The study also considers innovative monitoring techniques, such as API-based data extraction and Large Language Models (LLMs), which enable real-time, scalable analysis. Combining top-down and bottom-up monitoring offers a comprehensive view of adoption dynamics. Finally, it is shown that forecasting adoption before usage data becomes available is made possible through intention surveys, analogical reasoning, and cross-ecosystem insights. Together, these tools and concepts form a new framework for policymakers and stakeholders to monitor adaptive innovation in digital agri-forestry ecosystems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».