La presentación explica qué tipo de indicadores se pueden usar para valorar la extensión rural.
El modelo de Agencias de Gestión de la Innovación para el Desarrollo de Proveedores (AGI-DP) se diseñó e implementó con extensionistas rurales desde el año 2009 y hasta el 2014. Permite llevar a la práctica la selección, capacitación, desarrollo, seguimiento y evaluación de equipos técnicos especializados en extensionismo en red.
This report is part of the AFRHINET project under the ACP-EU Cooperation Programme in Science and Technology (S&T II). The overall aims of the project are to enhance options for sustainable integration of rainwater harvesting for irrigation through understanding adoption constraints and developing networks for capacity building and technology transfer. The African partners are Addis Ababa University and WaterAid-Ethiopia in Ethiopia, University of Nairobi and ICRAF-Searnet in Kenya, Eduardo Mondlane University in Mozambique, and University of Zimbabwe and ICRISAT-Zimbabwe in Zimbabwe.
This study has been produced with the overall goal to document and analyse exisiting best practices in the field of RWHI management in sub-Saharan Africa, with a special focus on Ethiopia, Kenya, Mozambique and Zimbabwe. This is meant to determine the suitability of RWHI management under multivariate biophysical and socioeconomic conditions. The best practices include specific information and know-how on the performance, cost-efficiency and impacts of RWHI technologies.
These recommendations are a compilation of 2 regional studies at sub-Saharan Africa level which focused on research and technology transfer in the field of rainwater harvesting irrigatio nmanagement on one hand (section 3), and effective policy recommendations on the use of rainwater for off-season small-scale irrigation on the other (section 4). The regional studies upon which this transnational study is based come from the analysis of national studies in Ethiopia, Kenya, Mozambique and Zimbabwe.
These training materials have been produced to foster the capacity of key members of local communities to practically implement RWHI systems in a cost-efficient manner. The specific target group of these capacity building materials are local community members who are directly involved in the replication and scale-up of RWHI technologies and practices, i.e.
Se analizan los efectos de las interacciones, directas e indirectas, entre agricultores y otros actores relevantes en el intercambio de información y conocimiento para la innovación agrícola. Los datos se obtuvieron al preguntar a 120 agricultores «¿de quién aprende y/o a quién recurre para obtener información o conocimiento de cuestiones técnicas y productivas en torno a su unidad de producción?». Se emplean indicadores del análisis de redes sociales para proponer lineamientos que permitan catalizar la innovación agrícola.
La innovación, producción y comercialización de un producto resultan de la interacción de una diversidad de actores. Así, el modelo de extensión hub del programa gubernamental MasAgro busca ser un espacio en el que agricultores, extensionistas, proveedores de insumos, instituciones gubernamentales y de enseñanza e investigación, entre otros, interactúen, con el fin de promover bienestar individual y colectivo a través de la innovación.
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©
Background: Opportunities to use data and information to address challenges in international agricultural research and development are expanding rapidly. The use of agricultural trial and evaluation data has enormous potential to improve crops and management practices. However, for a number of reasons, this potential has yet to be realized.