El objetivo de este trabajo fue dentificar los factores que influyen directamente en el resultado de los proyectos de desarrollo agroindustrial rural. Metodología: se aplicó un enfoque cualitativo de tipo descriptivo. La información primaria se recabó mediante entrevistas con actores y la secundaria a través de consulta de fuentes documentales como informes de gestión, evaluaciones agropecuarias, repositorios y revistas especializadas.
La estrategia anual de ProHuerta realiza ajustes a nivel territorial en función de la experiencia y las directivas programáticas. En 2017 se incorporaron tecnologías de la información, en un plan que incluyó el registro online de la información de entrega de semillas, el monitoreo in situ de un área identificada como vulnerable y otro colaborativo a partir del envío de información de los propios huerteros vía WhatsApp.
Este manual para instructores sobre evaluación de necesidades de capacidad fue producido como parte del proyecto de Desarrollo de Capacidades para Sistemas de Innovación Agrícola (CDAIS). Esto implica una asociación global (Agrinatura, la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación - FAO y socios nacionales de ocho países piloto) que tiene como objetivo fortalecer la capacidad de los países y las partes involucradas para innovar en sistemas agrícolas complejos, logrando así una mejora de los medios de vida en la zona rural.
Esta guía sobre Monitoreo, Evaluación y Aprendizaje fue preparada bajo el proyecto Desarrollo de Capacidades para Sistemas de Innovación Agrícola (CDAIS), una asociación global (Agrinatura, FAO y ocho países piloto) que tiene como objetivo fortalecer la capacidad de los países y las partes involucradas para innovar en complejos sistemas agrícolas, logrando así mejores medios de vida en las zonas rurales. CDAIS utiliza un enfoque de ciclo de aprendizaje continuo para apoyar los sistemas nacionales de innovación agrícola en ocho países de África, Asia y América Central.
Ce manuel du formateur sur l’évaluation des besoins en capacités a été produit dans le cadre du projet de développement des capacités pour les systèmes d’innovation agricole (CDAIS). Cela implique un partenariat mondial (Agrinatura, l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture [FAO] et des partenaires nationaux de huit pays pilotes) qui vise à renforcer la capacité des pays et des principales parties prenantes à innover dans des systèmes agricoles complexes, permettant ainsi d'améliorer les zones rurales. moyens de subsistance.
Ce guide sur le suivi, l'évaluation et l'apprentissage a été préparé dans le cadre du projet Développement des capacités pour les systèmes d'innovation agricole (CDAIS), un partenariat mondial (Agrinatura, FAO et huit pays pilotes) qui vise à renforcer la capacité des pays et des principaux acteurs à innover dans des domaines complexes systèmes agricoles, améliorant ainsi les conditions de vie en milieu rural. Le CDAIS utilise une approche de cycle d'apprentissage continu pour soutenir les systèmes nationaux d'innovation agricole dans huit pays d'Afrique, d'Asie et d'Amérique centrale.
More and more, development organizations are under pressure to demonstrate that their programs result in significant and lasting changes in the well-being of their intended beneficiaries. However, such "impacts" are often the product of a confluence of events for which no single agency or group of agencies can realistically claim full credit. As a result, assessing development impacts is problematic, yet many organizations continue to struggle to measure results far beyond the reach of their programs
Participatory Impact Pathways Analysis (PIPA) is a practical approach to planning, monitoring and evaluation, developed for use with complex research-for-development projects. PIPA begins with a participatory workshop where stakeholders make explicit their assumptions about how their project will make an impact, and produce an ‘Outcomes logic model’ and an ‘Impact logic model’. These two logic models provide an ex-ante framework of predictions of impact that can also be used in priority setting and ex-post impact assessment.
This chapter examines empirical results of evaluation reports from the AfrED database in order to unpack the relationship between the demand for evaluations and the capacities needed to meet that demand. The analysis further explores ways in which current M&E training and education provision can be enhanced to respond to capacity development needs. In achieving its objectives, the chapter also draws evidence from a secondary analysis of the results of a survey of evaluation practitioners’ perceptions of ECD challenges in the sector.
Agricultural innovation is an essential component in achieving the SDG and accelerating the transition to more sustainable and resilient farming systems across the world. Innovations generally emerge from collective intelligence and action, which requires effective agricultural innovation systems (AIS). An AIS perspective has been widely adopted, but the analysis of AIS, especially at country level, remains a challenge. The need for and potential of a diagnostic tool for AIS analysis is currently receiving attention in the global agricultural policy debate.