Participatory plant breeding (PPB) is based on the decentralization of selection in farmers’ fields and their involvement in decision-making at all steps of the breeding scheme. Despite the evidence of its benefits to develop population varieties adapted to diversified and local practices and conditions, such as organic farming, PPB is still not widely used. There is a need to share more broadly how the different programs have overcome scientific, practical, and organizational issues and produced a large number of positive outcomes.
This data article contains annotation data characterizing Multi Criteria Assessment (MCA) Methods proposed in the agri-food sector by researchers from INRA, Europe's largest agricultural research institute (INRA, https://institut.inra.fr/en). MCA can be used to assess and compare agricultural and food systems, and support multi-actor decision making and design of innovative systems for crop production, animal production and processing of agricultural products.
Although many agronomic researchers currently focus on designing and developing decision support systems, they rarely discuss the methodological implications of such work. In this paper, with the examples of two decision support systems, we propose methodological elements for conducting the participatory design of such tools. The authors proposition aims at building dialogue between designers and users but also between humans, tools and work situations.
Innovation policies are considered the long-term strategy to overcome the present systemic crisis. But this crisis is questioning such policies, their presuppositions and institutional arrangements. This questioning includes the Triple Helix theory and its impact on research and innovation policies. The goal is to examine how this theory can respond to theoretical and practical challenges, how the theory needs to evolve in order to fit the present context.
Citizen science is the involvement of citizens, such as farmers, in the research process. Citizen science has become increasingly popular recently, supported by the proliferation of mobile communication technologies such as smartphones. However, citizen science methodologies have not yet been widely adopted in agricultural research. Here, was conducted an online survey with 57 British and French farmers in 2014.
Description du sujet. Une approche système basée sur la co-conception et l’évaluation expérimentale in situ de prototypes de systèmes de culture (SDC) a été mise en œuvre dans le projet INRA « GeDuNem » pour une gestion durable des nématodes à galles (NG) dans les systèmes maraîchers sous abris.
Mobiliser les approches issues de l’Intelligence Artificielle (IA) en Santé Animale (SA) permet d’aborder des problèmes de forte complexité logique ou algorithmique tels que rencontrés en épidémiologie quantitative et prédictive, en médecine de précision, ou dans l’étude des relations hôtes × pathogènes.
Le projet RIVAGE veut favoriser l’adoption de pratiques alternatives pour gérer les impacts de la pollution diffuse dans le bassin versant de la rivière Pérou en Guadeloupe. Son objectif est de produire et partager les connaissances sur les processus, les impacts et les pratiques innovantes avec les acteurs du territoire. Pour faciliter la prise en compte des résultats, le projet a créé une « école-acteurs ». L’école-acteurs est un espace d’échanges autour des thématiques liées à la pollution diffuse agricole.
La diminution du nombre de prairies, que l’on observe à l’échelle mondiale depuis plusieurs décennies, s’est accompagnée de l’évolution de leur mode de gestion dans un contexte d’intensification de l’usage des terres. Face aux enjeux que ces changements impliquent, tant sur le plan environnemental qu’économique, il est nécessaire d’identifier et de caractériser les dynamiques spatiotemporelles des prairies, afin notamment d’évaluer les impacts du changement climatique sur ces dernières et leur capacité à s’y adapter.
Le drone est un outil de plus en plus utilisé dans de nombreux domaines et en particulier en agriculture. La méthode présentée permet d’estimer la hauteur de plantes fourragères à partir de photos prises d’un drone. Cette méthode revêt un intérêt tout particulier pour la sélection végétale.