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Publicaciones recientes: ¿Qué impulsa la capacidad para innovar?

September 27, 2018

Involucrar a varios segmentos de una población objetiva en intervenciones de innovación agrícola permite procesos más inclusivos y equitativos, a la vez que se estimulan resultados de desarrollo a nivel local. Pero, ¿cuáles son las características clave de la innovación rural? ¿Es esa experiencia similar para hombres y mujeres, o difiere de algún modo?

Para examinar estas preguntas, un equipo de investigadores del CIMMYT, en colaboración con centros del CGIAR y la Universidad e Investigación de Wageningen, realizó entrevistas a 336 mujeres y hombres conocidos en sus comunidades rurales por probar innovaciones en la agricultura. Los resultados de este estudio se recopilaron en 84 estudios de caso de GENNOVATE de 19 países de África, Asia y América Latina.

Basado en el estudio de las reflexiones y experiencias de los participantes con la innovación en sus medios de vida agrícolas, el equipo de investigación combinó el análisis orientado a variables con el análisis de experiencias de vida de individuos específicos. El estudio proporciona un conocimiento en profundidad que explica cómo las características y experiencias de los individuos innovadores se vinculan con el entorno social para facilitar o impedir la innovación.

Los resultados indican que los factores relacionados con la personalidad y el potencial para ejercer poder son los que más impulsan la capacidad para innovar. El acceso a los recursos no es un requisito previo sino un aspecto habilitante importante. Las mujeres tienen un gran potencial para la innovación local pero las desigualdades estructurales refieren a que los hombres estén a menudo mejor posicionados para acceder a los recursos y aprovechar el apoyo, y como resultado, cuando las mujeres desafían el estatus quo el apoyo de los hombres es importante.

Lea el artículo completo en Journal of Gender, Agriculture and Food Security: “¿Qué impulsa la capacidad para innovar? Información acerca de mujeres y hombres pequeños agricultores en África, Asia y América Latina” (en inglés)

Este documento se basa en los datos recopilados como parte de los estudios de caso de GENNOVATE financiados por los Programas de Investigación del CGIAR de Trigo, Maíz, Leguminosas de Grano, Trópicos Húmedos y Arroz, así como Raíces, Tubérculos y Bananas (RTB en inglés), Agricultura para la Nutrición y la Salud (A4NH en inglés) y Bosques, Árboles y Agroforestería (FTA en inglés).

El desarrollo del diseño de investigación y la metodología de campo fueron apoyados por la Red de Investigación de Género & Agricultura del CGIAR, el Banco Mundial, los gobiernos de México y Alemania y los Programas de Investigación del CGIAR de Trigo y Maíz. El análisis de datos fue apoyado por la Fundación Bill & Melinda Gates.

 

Women farmers in Nepal use a mini tiller for direct seeding. Photo: CIMMYT/P. Lowe

Mujeres agricultoras en Nepal usan un mini cultivador para la siembra directa. (Foto: P.Lowe/CIMMYT)

Otras publicaciones recientes de investigadores del CIMMYT:

  1. Facilitating change for climate-smart agriculture through science-policy engagement. Dinesh, D., Zougmore, R., Vervoort, J., Totin, E., Thornton, P.K., Solomon, D., Shirsath, P.B., Pede, V.O., Lopez-Noriega, I., Läderach, P., Korner, J., Hegger, D., Girvetz, E.H., Friis, A.E., Driessen, P.P.J., Campbell, B.M. En: Sustainability v. 10, no. 8, art. 2616.
    Facilitar el cambio para una agricultura climáticamente inteligente a través del compromiso científico-político.
  2. Assessment of management options on striga infestation and maize grain yield in Kenya. Kanampiu, F., Makumbi, D., Mageto, E.K., Omanya, G., Waruingi, S., Musyoka, P., Ransom, J. K. En: Weed Science v. 66, no. 4, p. 516-524.
    Evaluación de las opciones de manejo en la infestación de striga y el rendimiento del grano de maíz en Kenia.
  3. Maize combined insect resistance genomic regions and their co-localization with cell wall constituents revealed by tissue-specific QTL meta-analyses. Badji, A., Otim, M., Machida, L., Odong, T., Kwemoi, D.B., Okii, D., Agbahoungba, S., Mwila, N., Kumi, F., Ibanda, A., Mugo, S.N., Kyamanywa, S., Rubaihayo, P. En: Frontiers in Plant Science v. 9, art. 895.
    Maíz combinado con las regiones genómicas de resistencia a los insectos y su co-localización con los constituyentes de pared celular revelados por metanaálisis de locus de un carácter cuantitativo (QTL) en tejido especifico.
  4. Gender and equitable benefit-sharing mechanisms through agricultural innovation platforms in Rwanda. Adam, R.I., Misiko, M.T., Dusengemungu, L., Rushemuka, P.N., Mukakalisa, Z. En: Community Development vol. 49, no. 4, p. 380-397
    Género y mecanismos de distribución de beneficios a través de plataformas de innovación agrícola en Ruanda.
  5. Genomic-enabled prediction models using multi-environment trials to estimate the effect of genotype × environment interaction on prediction accuracy in chickpea. Roorkiwal, M., Jarquín, D., Muneendra K. Singh., Pooran M. Gaur., Chellapilla Bharadwaj., Abhishek Rathore., Howard, R., Samineni Srinivasan., Ankit Jain., Vanika Garg., Sandip Kale., Annapurna Chitikineni., Shailesh Tripathi., Jones, E., Robbins, K., Crossa, J., Varshney, R. K. En: Scientific Reports v. 8, art. 11701.
    Modelos de predicción habilitados genómicamente que utilizan pruebas de entornos múltiples para estimar el efecto de genotipo x interacción ambiental en la precisión de la predicción en el garbanzo.