This paper contends that the exclusion of millions of poor from agricultural development gains is inexorably linked to the innovation system features that have evolved over time. An oft repeated lament of the Government of India about the inadequacy of reforms in agricultural research and extension, is used to explore the structure and institutions of agricultural innovation. Three main components of the agricultural innovation system, are the agricultural research and extension actors, the farming communities, and policy making agencies.
Malaria afflicts many people in the developing world, and due to its direct and indirect costs it has widespread impacts on growth and development. The global impact of malaria on human health, productivity, and general well-being is profound. Human activity, including agriculture, has been recognized as one of the reasons for the increased intensity of malaria around the world, because it supports the breeding of mosquitoes that carry the malaria parasite.
Where CGIAR breeding programs rely on the private sector for the multiplication and distribution of improved cultivars, persistent challenges have dampened their impact on varietal adoption and turnover rates. Part of the problem is that research and practice in CGIAR and among its national breeding program partners tend to treat the private sector as a vehicle for seed delivery, rather than as commercial businesses facing a range of unique constraints and threats.
La plateforme d’innovation (PI) est une approche multi-acteurs pour des solutions aux problèmes complexes. Elle est d’actualité en Afrique Subsaharienne confrontée à de nombreux défis agricoles. Cette étude utilise une perspective systémique pour comprendre le processus de génération et de diffusion d’innovation relative à la post-récolte du riz local au Bénin. La collecte des données quantitatives et qualitatives a été faite avec des questionnaire et guides d’entretien auprès de 300 femmes étuveuses de riz, membres de la PI à Malanville, et sélectionnées de façon aléatoire et stratifiée.
Depuis 2011, le programme de recherche du CGIAR sur le Changement Climatique, l’Agriculture et la Sécurité alimentaire (CCAFS) soutient la mise en œuvre d’une agriculture intelligente face au climat (AIC) au Sénégal à travers le développement et la mise à l’échelle de technologies et pratiques AIC avec l’Institut Sénégalais de Recherches Agricoles (ISRA). Dans ce cadre, le CCAFS a mis en œuvre de 2019 à 2021, un projet de « développement de chaînes de valeur et paysage climato-intelligents pour accroitre la résilience des moyens de subsistance en Afrique de l’Ouest ».
A fragmented digital agriculture ecosystem has been linked to the slow scale-out of digital platforms and other digital technology solutions for agriculture. This has undermined the prospects of digitalizing agriculture and increasing sectoral outcomes in sub-Saharan African countries. We conceptualized an aggregator platform for digital services in agriculture as a special form of digital platforms that can enhance the value and usage of digital technologies at the industry level. Little is known about how such a platform can create value as a new service ecology in agriculture.
Women play important roles at different nodes of both agricultural and off-farm value chains, but in many countries their contributions are either underestimated or limited by prevailing societal norms or gender-specific barriers. We use primary data collected in Asia (Bangladesh, Philippines) and Africa (Benin, Malawi) to examine the relationships between women’s empowerment, gender equality, and participation in a variety of local agricultural value chains that comprise the food system.
L’objectif de cet article est d’explorer les défis et les contraintes de l’adoption des technologies de l’agriculture de précision, en se plaçant du point de vue des entreprises opérant dans le secteur des nouvelles technologies agricoles. L’étude s’appuie sur une approche qualitative moyennant une analyse de contenu issue de huit entretiens semi-directifs.
Plants are susceptive to various diseases in their growing phases. Early detection of diseases in plants is one of themost challenging problems in agriculture. If the diseases are not identified in the early stages, then they may ad-versely affect the total yield, resulting in a decrease in the farmers' profits. To overcome this problem, many re-searchers have presented different state-of-the-art systems based on Deep Learning and Machine Learningapproaches. However, most of these systems either use millions of training parameters or have low classificationaccuracies.
L’herbe pâturée est l’aliment qui coûte le moins cher dans une ration et la bonne gestion de l’herbe passe entre autre par une connaissance des quantités disponibles. Afin de simplifier et d’automatiser ces mesures d’herbe, et ainsi contribuer au maintien voire au développement du pâturage, le projet HERDECT s’est attaché à construire des méthodes d’estimation de la biomasse des prairies à partir d’outils de télédétection (d’acquisition à distance) et à en estimer la faisabilité opérationnelle.