La presente investigación tuvo como objetivo caracterizar los esquemas de innovación tecnológica y su transferencia en las agroempresas frutícolas del estado de Michoacán; para ello se mapeó una red de 137 nodos del sistema–producto guayaba de la región oriente de la entidad. Con el software Keyplayer 2, se calcularon los tres actores clave difusores y estructuradores, y con NetDraw se determinaron los actores conformantes de la red primaria, ello hizo un total de 33 nodos entrevistados. De éstos, se seleccionaron tres actores para efectuar el estudio de caso.
En este trabajo se analiza la configuración del Sistema de Innovación del Sector Agroalimentario Mexicano (SNIA). La información generada en un taller con especialistas nacionales se sistematizó para construir una matriz que contiene el listado de actores relevantes en el SNIA y sus relaciones e intensidad de las mismas. Para clasificar la información, se aplicaron escalas ordinales y se calcularon los indicadores de redes denominados densidad y centralidad de grado, utilizando el software Ucinet©; también se efectuó un análisis gráfico de redes, utilizando el software Net Draw©
En 2011, el Banco Interamericano de Desarrollo, el Consejo Mexiquense de Ciencia y Tecnología y el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología financiaron un programa para impulsar redes de colaboración tecnológica en sectores económicos prioritarios del Estado de México e integrar un sistema local de innovación. En este trabajo se analiza dicho programa, se describe la capacidad de innovación del Estado, su marco institucional y los principales actores.
The evidence base on agri-food systems is growing exponentially. The CoSAI-commissioned study, Mining the Gaps, applied artificial intelligence to mine more than 1.2 million publications for data, creating a clearer picture of what research has been conducted on small-scale farming and post-production systems from 2000 to the present, and where evidence gaps exist.
A range of approaches and financial instruments have been used to stimulate and support innovation in agriculture and resolve interlocking constraints for uptake at scale. These include innovation platforms, results-based payments, value chain approaches, grants and prizes, incubators, participatory work with farmer networks, and many more.
Innovation for sustainable agricultural intensification (SAI) is challenging. Changing agricultural systems at scale normally means working with partners at different levels to make changes in policies and social institutions, along with technical practices. This study extracts lessons for practitioners and investors in innovation in SAI, based on concrete examples, to guide future investment.
A huge increase in investment in innovation for agricultural systems is critical to meet the Sustainable Development Goals and Paris Climate Agreement. Most of this increase needs to come from reorienting existing funding for innovation. However, understanding whether an investment will fully promote environmentally sustainable and equitable agri-food systems can be difficult.
Finance is a key lever for turning agriculture from a potential source of environmental harm and social inequity to a driver of conservation and social inclusiveness. Private and public sector funding for farmers to combat climate change and protect and restore nature (‘Paying for Nature’) is rapidly increasing. Yet this new funding may not reach its aims without drastically improving farm-level reward mechanisms.