According to the literature on regime transition, niches are sources of innovation that may lead to the transformation of the dominant regime, if processes at other level of the system – the landscape and the mainstream regime - are supportive. A focus on actors involved in the transition process and the analysis of their specific role in knowledge networks can help assessing the robustness of a specific niche and its growth potential. Knowledge systems, and in particular the dynamics of local and expert knowledge, have in fact a key role in innovation models.
This paper, presented at the 8th European IFSA Symposium ( Workshop 6: "Change in knowledge systems and extension services: Role of the new actors") in 2008, discusses the innovation network Waardewerken, a Dutch network of rural entrepreneurs pioneering in multifunctional agriculture. which aims to contribute to a professional multifunctional agriculture sector in the Netherlands. For this purpose it cooperates with researchers and policymakers in order to improve policy conditions and to develop knowledge for multifunctional farmers.
L’objectif de cet article est de décrire et de comprendre les comportements à innover des coopératives agricoles. Il mobilise le cadre théorique de l’économie de l’innovation. Exploitant une enquête postale sur la région Midi-Pyrénées, la typologie des comportements à innover obtenue après analyse statistique permet d’identifier cinq classes d’entreprises coopératives. Du fait de leur importance à l’amont des filières et des territoires, les coopératives apparaissent comme des intermédiaires incontournables pour répercuter les contraintes de l’aval auprès des exploitants agricoles.
Dans le cadre d’un programme financé par l’Union Européenne, les ONG GLOPOLIS, SOS FAIM et VECO et leurs partenaires paysans concernés ont mené plusieurs études sur les filières de production de riz dans 5 pays d’Afrique de l’ouest : le Bénin, le Burkina Faso, le Mali, le Niger et le Sénégal.
Food security is predicted toface considerable challenges in the upcoming period. This couldbe more profound in developing countries due to rapid societal change and ecological pressure in theseregions. Concerted efforts to deal with these challenges areof great importance, including accelerating th euse of improved agricultural input technology (IAIT) such as high yield varieties of seeds and improved fertilizer formulas. This type of innovation is more suitable to being introduced amongst developing countries farmers in order to increase their productivity.
This work has largely focused on the developed world, yet the majority of people and future economic growth lies in the developing world. Further, most research examines micro data on consumers or firms, limiting what is known regarding the role of macro factors on diffusion, such as social systems. Addressing these limitations, this research provides the first high-level insights into how green building adoption is occurring in developing countries.
L’agriculture souffre d’un important déficit d’image : qualité des produits jugée médiocre, non respect de l’environnement, pénibilité des métiers… La réalité est cependant tout autre. Tout en restant profondément ancré dans la vie des territoires, ce secteur est devenu numéro deux de la robotisation. De nouvelles méthodes fondées sur le traitement des données, des outils innovants, intelligents et connectés, ainsi que des réseaux de diffusion des innovations et d’entraide contribuent à transformer en profondeur l’agriculture.
L’une des avancées les plus importantes dans le domaine de l’observation de la terre est la découverte des indices spectraux, ils ont notamment prouvé leur efficacité dans la caractérisation des surfaces agricoles, mais ils sont généralement définis de manière empirique. Cette étude basée sur l’intelligence artificielle et le traitement du signal, propose une méthode pour trouver un indice optimal. Et porte sur l’analyse d’images issues d’une caméra multi-spectrale, utilisée dans un contexte agricole pour l’acquisition en champ proche de végétation.
As a key pillar of the Ugandan economy, the agriculture sector is a critical driver of economic growth and poverty alleviation. Uganda's agricultural sector is dominated by smallholders with low levels of productivity. The agriculture sector is highly exposed to co-variant risks, which include weather, biological, infrastructure (post-harvest loss), price, and market risks. This plethora of risks suppresses appetite for investment in the sector. Despite the sector's contribution to the economy, farmers' access to finance remains a major constraint.
Although agricultural innovation systems (AIS) have recently received considerable attention in academic and development circles, links between an AIS's regional specifications and structural-functional analysis have been neglected. This paper aims to understand how regional and structural dimensions determine systemic problems and blocking mechanisms that, in turn, hinder a regional AIS's function.