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.
Se reconoce que los procesos de innovación suceden entre un conjunto heterogéneo de actores, donde el Análisis de Redes Sociales (ARS) es una herramienta prometedora para su análisis y comprensión y, así, diseñar intervenciones basadas en red para catalizarla. Las intervenciones en red describen el proceso a través del cual se usan datos relacionales para acelerar el flujo de información entre los actores que la conforman.
En este estudio se analizó la red de valor mango ataulfo en la costa grande del estado de Guerrero, con el propósito de identificar los actores y sus roles, así como los factores que influyen en la competitividad sistémica a nivel micro. El proceso metodológico incluyó la revisión bibliográfica y estadística, así como recorridos de campo, entrevistas y reuniones con diversos actores con el fin de obtener información y datos, los cuales posteriormente fueron capturados, procesados y analizados
La literatura señala que la innovación tiene como base el conocimiento, para promover cambios que generen mayores beneficios en las empresas. En este trabajo, se analiza el nivel de adopción de innovaciones y los factores asociados en 94 empresas familiares agropecuarias y agroindustriales mexicanas, participantes en una capacitación enfocada en aspectos técnicos, administrativos, organizacionales y familiares. Se encuestó al 63% de estas empresas y se analizó la información a través de indicadores de innovación, comparación de medias y correlaciones.
The evidence base on agri-food systems is growing exponentially. The CoSAI-commissioned study, Mining the Gaps, applied artificial intelligence to mine more than 1.2 million publications for data, creating a clearer picture of what research has been conducted on small-scale farming and post-production systems from 2000 to the present, and where evidence gaps exist.
A range of approaches and financial instruments have been used to stimulate and support innovation in agriculture and resolve interlocking constraints for uptake at scale. These include innovation platforms, results-based payments, value chain approaches, grants and prizes, incubators, participatory work with farmer networks, and many more.
Innovation for sustainable agricultural intensification (SAI) is challenging. Changing agricultural systems at scale normally means working with partners at different levels to make changes in policies and social institutions, along with technical practices. This study extracts lessons for practitioners and investors in innovation in SAI, based on concrete examples, to guide future investment.
A huge increase in investment in innovation for agricultural systems is critical to meet the Sustainable Development Goals and Paris Climate Agreement. Most of this increase needs to come from reorienting existing funding for innovation. However, understanding whether an investment will fully promote environmentally sustainable and equitable agri-food systems can be difficult.