Penser et organiser l'accompagnement de l'innovation collective dans l'agriculture
Bibliographic record
Abstract
Ce chapitre rend compte des différentes fonctions des dispositifs d’appui à l’innovation existants aujourd’hui dans les secteurs de l’agriculture et de l’agroalimentaire au Sud, afin d’identifier les contributions possibles de la recherche à leur renforcement. Les auteurs montrent qu’une diversité de dispositifs est nécessaire pour créer des conditions favorables à l’innovation et pour accompagner pas à pas des communautés d’innovation, en fonction de leurs capacités et de leurs besoins d’apprentissage. Les chercheurs sont incités à sortir de leur rôle classique de producteurs de connaissances ou de formateurs, pour s’impliquer davantage aux côtés des acteurs de l’accompagnement. Ils peuvent alors produire des connaissances sur les mécanismes d’innovation et sur les dispositifs d’accompagnement eux-mêmes, permettant d’aider à penser et organiser l’accompagnement de l’innovation dans une diversité de situations de gestion.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".