El objetivo de esta investigación fue identificar la oferta y demanda tecnológica para plantear alternativas en la innovación de la cadena agroalimentaria de maíz en el estado de Hidalgo, México. Se realizaron las siguientes etapas: 1) caracterización de la cadena; 2) identificación de los factores críticos; 3) distinción de demandas tecnológicas de conocimiento y política; 4) reconocimiento de la oferta tecnológica y 5) cuantificación de proyectos de investigación y política pública.
El objetivo de esta investigación fue identificar la oferta y demanda tecnológica para plantear alternativas en la innovación de la cadena agroalimentaria de maíz en el estado de Hidalgo, México. Se realizaron las siguientes etapas: 1) caracterización de la cadena; 2) identificación de los factores críticos; 3) distinción de demandas tecnológicas de conocimiento y política; 4) reconocimiento de la oferta tecnológica y 5) cuantificación de proyectos de investigación y política pública.
El objetivo de esta investigación fue determinar a través de la información estadística obtenida por el VIII Censo Agrícola, Ganadero y Forestal del año 2007, la importancia que tiene la asistencia técnica en las unidades de producción en México para contar con elementos que sirvan en la toma de decisiones de éste servicio. Se realizó un análisis de la base de datos a nivel nacional y por zonas económicas a través de la obtención de frecuencias relativa
El objetivo de este artículo fue identificar las fuentes de innovación y patrones de interacción en dos sistemas de innovación pecuarios en México con la finalidad de proponer estrategias que permitan mejorar los procesos de aprendizaje e innovación de este tipo de sistemas. A través del estudio de dos sistemas de innovación pecuarios se obtuvieron indicadores de redes sociales que permitieran la identificación de actores y los mecanismos de interacción que siguen en la adopción de innovaciones
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.