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.
Agricultural Internet of Things (IoT) has brought new changes to agricultural production. It not only increases agricultural output but can also effectively improve the quality of agricultural products, reduce labor costs, increase farmers' income, and truly realize agricultural modernization and intelligence. This paper systematically summarizes the research status of agricultural IoT. Firstly, the current situation of agricultural IoT is illustrated and its system architecture is summarized. Then, the five key technologies of agricultural IoT are discussed in detail.
Although the benefits of genetically modified (GM) crops have been well documented, how do farmers manage the risk of new technology in the early stages of technology adoption has received less attention. We compare the total factor productivity (TFP) of cotton to other major crops (wheat, rice, and corn) in China between 1990 and 2015, showing that the TFP growth of cotton production is significantly different from all other crops. In particular, the TFP of cotton production increased rapidly in the early 1990s then declined slightly around 2000 and rose again.
Este estudio analizó la evolución de una red de innovación entre productores de hule natural durante tres periodos de observación (dos olas o tres años), y evaluó cómo los productores reaccionan a diferentes innovaciones en un momento dado. Las prácticas de innovación fueron agrupadas en tres actividades: control de plagas y enfermedades, establecimiento y manejo de plantaciones, y manejo de cosecha y poscosecha.