Корзина возможностей: как фермеры выбирают систему земледелия под себя

Разработка инновационных систем земледелия является активной областью сельскохозяйственных исследований, на которую оказывает влияние агроэкологический переход. Одна из задач — адаптировать системы земледелия к разнообразию фермерских хозяйств и местных условий.

Например, в хлопкопроизводящей зоне Буркина-Фасо различия в ресурсах хозяйств, агрономических ситуациях и агрономических ограничениях привели к широкому спектру фермерских систем. В этом контексте, чтобы разорвать с тенденцией, ориентированной исключительно на производство хлопка, мы совместно разработали восемь инновационных систем земледелия (ИСЗ) на основе зернобобовых культур, которые способны удовлетворить цели и преодолеть ограничения, стоящие перед широким кругом местных фермеров, таким образом формируя «корзину вариантов». Наш подход заключался в том, чтобы дать каждому фермеру возможность выбрать вариант, который они считают наиболее подходящим для своих условий. С этой целью ИСЗ были внедрены и обсуждались с фермерами в ходе полевых испытаний с участием фермеров. После одного сезона совместной оценки различных ИСЗ фермеры, участвовавшие в этой оценке, смогли опробовать одну из ИСЗ в собственном хозяйстве, выбрав и адаптировав один из вариантов. Тридцать девять фермеров из семидесяти трёх выбрали ИСЗ для испытания. Их попросили объяснить причины своего выбора. Их критерии отбора были проанализированы в связи с комментариями, сделанными во время коллективных мероприятий, организованных в ходе полевых испытаний с участием фермеров. Для полноты этого анализа мы построили типологию фермерских систем на основе экспертных оценок и статистическую типологию на основе данных, собранных в ходе многокомпонентного обследования сельских домохозяйств (RHoMIS) 63 фермерских хозяйств, участвовавших в этом исследовании. Две типологии фермерских систем были сопоставлены, и были проанализированы взаимосвязи между типами фермерских систем и ИСЗ, испытанными в хозяйстве. Мы обнаружили, что фермеры не совсем основывали свой выбор на типе своей фермерской системы. Скорее, они использовали широкий спектр критериев, которые варьировались от фермера к фермеру, и на них повлияло то, чему они научились во время коллективных мероприятий, организованных в ходе полевых испытаний с участием фермеров.

Как определил Altieri (2002), агроэкология требует разработки сельскохозяйственных систем, которые (i) могут быть адаптированы к социальной и экологической неопределенности; (ii) являются устойчивыми и жизнеспособными; и (iii) основаны на использовании местных ресурсов и знаний. Поэтому становится всё более необходимым адаптировать технологии к местным проблемам и конкретным условиям фермеров. Поскольку каждый фермер уникален, со своими специфическими средствами, знаниями, историей и социально-экологическим контекстом, не существует «серебряной пули» (Meynard и др., 2012). Особенно остро эта проблема стоит в Западной Африке, где большинство фермеров являются мелкими землевладельцами с сильно варьирующимися характеристиками, особенно в отношении доступа к земле, рабочей силе, оборудованию и знаниям, а также почвенно-климатических условий, социальных норм и доступа к денежным средствам (Tittonell и Giller, 2013).

В ответ на это агрономы постепенно разработали подходы, адаптирующие технологии к разнообразным потребностям фермеров, основанные, например, на типологиях фермерских систем (Landais, 1996; Touré и др., 2021). Типологии фермерских систем предоставляют упрощенные представления о разнообразии фермерских систем, группируя те из них, которые имеют наиболее схожие характеристики. Выбор признаков, на которых строится типология, сильно варьируется от одной типологии к другой в зависимости от ее целей (Alvarez и др., 2018; Tittonell и др., 2020). Поскольку типологии помогают понять и описать разнообразие фермерских хозяйств, они могут использоваться специалистами по развитию или исследователями для выбора решений возникающих проблем (Tittonell и др., 2010; Kuivanen и др., 2016) и для выявления наиболее подходящих технологий (Giller и др., 2011). Однако типологии предполагают сложный компромисс между обобщенными типами, которые позволяют легко классифицировать фермеров и требуют немногочисленных исключений, но затрудняют поиск варианта, подходящего всем представителям одного типа, и более точными типами, которые исключают многие конкретные случаи (Descheemaeker и др., 2019).

Более того, типоспецифичные технологические пакеты часто носят предписывающий характер и недостаточно гибки для внедрения мелкими фермерами (Tittonell и Giller, 2013; Ronner и др., 2017). Перспективным способом преодоления этой проблемы является предложение разнообразных гибких технологических вариантов, иногда называемых «корзиной вариантов», из которых каждый фермер может выбрать систему, наиболее соответствующую его собственным условиям (Descheemaeker и др., 2019; Ronner и др., 2021). Этот подход в рамках партисипативных исследований предполагает, что фермеры лучше всех знают, что наиболее подходит для их конкретной ситуации, и имеет преимущество, заключающееся в том, что агрономам не нужно разрабатывать решения, адаптированные к каждой возможной ситуации (Ronner и др., 2021).

Именно этот подход был использован в нашем исследовании. Для поддержки фермеров в агроэкологическом переходе было совместно разработано несколько инновационных систем земледелия (ИСЗ), сочетающих различные виды зернобобовых с разнообразными местными основными культурами, на основе отслеживания инноваций на фермах, проведенного в этом районе, и партисипативных семинаров, организованных в двух сообществах. Затем эти различные ИСЗ были испытаны и совместно оценены с участием широкого круга фермеров в каждом сообществе (Périnelle и др., 2021). После одного сезона совместной оценки различных ИСЗ каждому фермеру была оказана индивидуальная поддержка для испытания варианта, который они сочли наиболее интересным, на своем собственном поле.

Как подчеркивают Ronner и др. (2021), остается пробел в знаниях о том, как представлять различные технологические варианты и как поддерживать фермеров в выборе наиболее релевантных для них вариантов. Целью данного исследования было предложить и апробировать инновационный подход к пониманию процесса выбора фермерами и помочь каждому фермеру в выборе релевантной ИСЗ для испытания и адаптации на своем собственном поле.

Район исследования

В этом регионе Буркина-Фасо истощение почв и снижение продуктивности являются проблемами, с которыми фермеры сталкиваются всё чаще, как это часто бывает в западноафриканских хлопкопроизводящих зонах (Ripoche и др., 2015). Это истощение почв связано с высоким давлением на землю (Jahel и др., 2017), относительно низким разнообразием культур (главным образом севооборот кукуруза-хлопок) и ограниченным доступом к удобрениям (Coulibaly и др., 2012).

Подавляющее большинство фермеров в хлопкопроизводящей зоне Буркина-Фасо являются мелкими землевладельцами. Сельскохозяйственные системы там производят в первую очередь хлопок (Gossypium hirsutum), а также зерновые, такие как кукуруза (Zea mays) и сорго (Sorghum bicolor) (Coulibaly и др., 2012). Арахис (Arachis hypogaea) и коровьи горохи (Vigna unguiculata) являются основными возделываемыми зернобобовыми, но на очень ограниченных площадях и в очень малых количествах по сравнению с другими регионами Буркина-Фасо (Dabat и др., 2012). Системы земледелия в хлопкопроизводящей зоне основаны на коротких севооборотах (хлопок-кукуруза), использовании животной тягловой силы и применении удобрений и гербицидов. Société Burkinabé des Fibres Textiles (SOFITEX) влияет на рынок и играет важную экономическую роль в определении доходов фермеров. SOFITEX, которая заключает контракты с хлопкоробами, предоставляет им семена и удобрения для производства хлопка и кукурузы через кредиты на сезон, погашаемые урожаем (Andrieu и др., 2015).

Кочевые фулани были традиционными скотоводами в этом районе, но начиная с 1960-х годов смешанные системы земледелия и животноводства с использованием животной тягловой силы расширились в хлопковой зоне при поощрении SOFITEX для облегчения обработки почвы. Затем, начиная с 1990-х годов, фермеры-растениеводы постепенно инвестировали в животноводство (Andrieu и др., 2015), при этом тягловый скот обычно содержится на ферме и кормится растительными остатками. Иногда другой скот содержится членами домохозяйства или, чаще, передается скотоводам фулани, которые теперь в основном ведут оседлый образ жизни, но для них животноводство теперь является в основном маргинальной деятельностью. Многие фермеры-растениеводы, разбогатевшие на производстве хлопка, могут инвестировать в животноводство, чтобы снизить риски, связанные с деградацией почв, и диверсифицировать свою деятельность (Andrieu и др., 2015). Скотоводы фулани разводят крупный рогатый скот и выращивают зерновые, главным образом для потребления в домохозяйстве, используя остатки в качестве корма для скота. Они редко выращивают хлопок и не используют минеральные удобрения, так как органического навоза, производимого их скотом, вполне достаточно для удобрения их основных культур (Vall и др., 2017).

Согласно нескольким исследованиям, проведенным в хлопкопроизводящей зоне Буркина-Фасо (Vall и др., 2006, 2017; Andrieu и др., 2015), разнообразие фермерских систем можно отразить через степень развития животноводства и растениеводства, которые соответственно выражаются в поголовье крупного рогатого скота и обрабатываемой площади. Они разделяют фермеров на три основных типа: растениеводы, смешанные земледельцы-скотоводы и скотоводы. Хотя структуры фермерских хозяйств изменились с момента создания этих типологий, они всё еще используются исследователями и консультантами в этом районе с адаптацией пороговых значений между типами, поскольку эти два компонента (растениеводство и животноводство) остаются наиболее дискриминантными переменными местных фермерских систем.

Вслед за нашим предыдущим исследованием (Périnelle и др., 2021) для дальнейших партисипативных мероприятий были выбраны два сообщества в двух разных муниципалитетах провинции Туй: Бони и Фунзан, оба в провинции Туй. Эти сообщества были выбраны главным образом потому, что литература с описанием их фермерских систем уже была доступна, и связи с лидерами сообществ и фермерами уже были установлены (Coulibaly и др., 2012). Оба сообщества являются частью одной агроэкосистемы в хлопкопроизводящей зоне. Однако Бони расположен недалеко от хлопкоперерабатывающего завода, поэтому хлопок очень важен для фермеров, в то время как Фунзан расположен недалеко от плотины, поэтому фермеры производят более широкий ассортимент продукции, включая рыбу и овощи на орошаемых землях.

Реализация партисипативных полевых испытаний в каждом сообществе

В двух выбранных сообществах в 2017 году были заложены различные инновационные системы земледелия в рамках партисипативных полевых испытаний (ППИ), интегрирующих различные виды зернобобовых и различные типы интеграции (севооборот, уплотненная культура, смешанная культура, внутригодовая последовательность) с сорго, кукурузой или хлопком. Диапазон ИСЗ был выбран для реагирования на различные функции и для удовлетворения ожиданий основных типов фермеров в этом районе (растениеводы, смешанные земледельцы-скотоводы и скотоводы). Чтобы гарантировать, что системы соответствуют критериям фермеров, они были совместно разработаны на основе: (i) отслеживания инноваций на фермах, проведенного по всей провинции Туй (системы 1, 2, 3, 4, 5 и 7, Таблица 1) (Périnelle и др., 2021), или (ii) критериев фермеров, выраженных в ходе партисипативных семинаров, организованных перед закладкой ППИ в каждой деревне (системы 6 и 8, Таблица 1). Все внедренные ИСЗ были новыми для участвовавших фермеров.

Таблица 1 Описание 8 ИСЗ, предложенных фермерам, в том виде, в котором они были реализованы в ППИ после подготовки почвы с помощью животной тягловой силы (гребни с间距 70 см) и внесения глифосата на весь участок.

Одно ППИ было заложено в каждом сообществе, оба управлялись исследовательской группой, состоящей из одного исследователя и одного техника. ППИ были организованы таким образом, чтобы позволить фермерам наблюдать и сравнивать различные системы земледелия и служить основой для дискуссий и совместной оценки с фермерами. Схема ППИ была одинаковой в обоих местах и была организована для демонстрации разнообразия систем земледелия, без рандомизированных повторений, но организована для облегчения сравнений. Каждое ППИ было разделено на 18 делянок (каждая площадью 400 м²), содержащих либо ИСЗ, либо монокультуры арахиса, коровьих горохов, сои, сорго, кукурузы или хлопка. Удобрения вносились в типичных для региона нормах (150 кг/га NPK 14-23-14 и 50 кг/га мочевины 46% на хлопок и кукурузу, на другие культуры удобрения не вносились). Земля была подготовлена путем вспашки и нарезания гребней с помощью животной тягловой силы в соответствии с местными практиками.

В ходе «полевых дней» фермеры были приглашены для коллективного обсуждения и оценки каждой делянки ППИ. В каждом сообществе контактное лицо (в обоих случаях грамотный фермер из сообщества, известный исследовательской группе) было ответственно за приглашение от 20 до 30 фермеров, представляющих различные местные типы фермеров (растениеводы, скотоводы и смешанные земледельцы-скотоводы) разного возраста и пола. После первого полевого дня несколько дополнительных фермеров присоединились к группе, узнав о нем от других участников. В общей сложности 73 фермера приняли участие как минимум в одном полевом дне. В каждом сообществе было организовано два полевых дня на ППИ. Первый полевой день состоялся в августе 2017 года, через 3–4 недели после посева, и был использован для представления испытания: каждая делянка была описана, фермеры задавали вопросы, но не оценивали ИСЗ. Второй полевой день состоялся в сентябре 2017 года, непосредственно перед уборкой урожая, и был использован для выяснения оценки фермерами ИСЗ. Оба полевых дня начинались с объяснения цели проведения дня. Затем каждая ИСЗ рассматривалась делянка за делянкой. Во второй полевой день для получения оценок фермеров исследователь спрашивал фермеров, что им нравится или не нравится в ИСЗ, которую они видят перед собой, и что они сделали бы для ее улучшения. Вопросы были намеренно открытыми, чтобы избежать влияния на ответы фермеров, и фермеров поощряли реагировать на комментарии друг друга. Обсуждения фермеров записывались, и велись протоколы. Запись и протоколы впоследствии обсуждались между исследователем и техником и компилировались. Компиляция использовалась для описания критериев, используемых фермерами для оценки ИСЗ во время полевых дней.

Корзина из восьми вариантов

Восемь ИСЗ были предложены фермерам (Таблица 1): (i) смешанная культура сорго с арахисом; (ii) смешанная культура сорго с соей; (iii) красный коровий горох (Vigna unguiculata) в внутригодовой последовательности с белым коровьим горохом; (iv) красный коровий горох в внутригодовой последовательности с кукурузой; (v) чистая культура мучуны (Mucuna pruriens); (vi) мучуна с подсевом в кукурузу; (vii) чистая культура каяннуса (Cajanus Cajan); (viii) смешанная культура кукурузы с каяннусом (Таблица 1). ИСЗ, имеющие сходство (виды, участвующие в смеси, и организация смеси видов, использование продукции), были сгруппированы в один «тип ИСЗ» (Таблица 1, колонка «тип ИСЗ») для облегчения статистических сравнений между ними.

Организация и мониторинг адаптационных испытаний фермерами

После уборки урожая на ППИ фермерам была предоставлена возможность выбрать одну ИСЗ для испытания на своей ферме в рамках «адаптационного испытания фермерами». Испытания, которые проводились в 2018 году, представляли собой индивидуальные делянки площадью 0,25 га, заложенные и управляемые каждым фермером параллельно с их обычными системами.

Семена предоставлялись бесплатно, чтобы облегчить сравнение «адаптационного испытания фермерами» и быть уверенными, что доступность семян не станет препятствием для внедрения испытания, поскольку некоторые виды не были распространены в регионе. Количество распределяемых семян рассчитывалось на основе норм высева, использованных в ППИ, но фермеры не были обязаны воспроизводить нормы ППИ и были свободны адаптировать управление ИСЗ. По тем же причинам удобрения (NPK) распределялись для кукурузы, высеваемой с каяннусом или мучуной, в тех же нормах, что и в ППИ (т.е. 150 кг/га NPK 14-23-14). Для других культур удобрения не распределялись, поскольку ни одно не использовалось в ППИ; однако фермеры были свободны добавлять удобрения. Другие химикаты не распределялись.

В августе 2018 года семена для испытания были выданы каждому отдельному фермеру. Во время раздачи каждому фермеру была предложена открытая анкета для понимания их выбора ИСЗ. Основной вопрос был: «Почему вы выбрали эту ИСЗ?» Затем задавались дополнительные вопросы для лучшего понимания причин их выбора.

Критерии отбора фермеров анализировались на основе их ответов, зафиксированных в полуструктурированных интервью. Наша окончательная интерпретация критериев выбора фермеров основывалась на (i) причинах выбора ИСЗ, указанных фермерами во время индивидуальных открытых интервью, и (ii) согласованности между этими причинами и их первой коллективной оценкой данной ИСЗ на ППИ во время полевых дней.

В следующем сезоне фермеры смогли снова выбрать ИСЗ для испытания на своей ферме. У них была возможность продолжить ту же ИСЗ («продолжить ту же ИСЗ»), выбрать другую ИСЗ из семи предложенных вариантов (смешанная культура кукурузы с каяннусом больше не предлагалась, поскольку никто не выбрал ее в 2018 году) («сменить ИСЗ») или прекратить испытание («прекратить испытание»). Фермеров индивидуально спрашивали об их выборе и причине выбора примерно за 2 месяца до посева второго испытания.

Типология фермерских систем, использованная для анализа выбора фермеров

Типологии фермерских систем были построены на основе информации, собранной в ходе анкетирования по типу RHoMIS, созданного Международным институтом исследований животноводства (ILRI). Этот тип анкетирования направлен на сельские домохозяйства (одно анкетирование на домохозяйство или ферму) и предназначен для быстрой характеристики набора стандартных показателей, включая функционирование фермы, сельскохозяйственное производство и уровень благосостояния (Hammond и др., 2017). Анкетирование RHoMIS состоит из основных модулей и дополнительных опциональных модулей. Анкетирование было адаптировано для настоящего исследования путем адаптации словаря, используемого в обязательном модуле, особенно единиц измерения.

В полевых условиях анкетирование проводилось двумя обученными интервьюерами, по одному в каждой деревне. Анкетирование было проведено с 63 из 73 фермеров, участвовавших в мероприятиях, включая 37 из 39 фермеров, проводивших «адаптационное испытание фермерами». Из 10 отсутствующих фермеров шестерых не удалось застать, а четверо были исключены из окончательного анализа из-за несогласованности данных. Все фермеры, ответившие на анкету, дали устное согласие на использование их данных. Из этих анкет было извлечено шестнадцать переменных для сравнения с выборами фермеров (Таблица 2). Переменные соответствовали стандартным переменным, используемым для построения типологий фермерских систем (Berre и др., 2019).

Таблица 2 Переменные, извлеченные из данных RHoMIS.

Функциональная экспертная типология фермерских систем была построена на основе критериев, предложенных Vall и др. (2006). Авторы классифицировали фермы в хлопкопроизводящей зоне Буркина-Фасо по трем основным типам: растениеводы, смешанные земледельцы-скотоводы и скотоводы, которые подразделялись на несколько подтипов. Типология, предложенная Vall и др. (2006), использовала структурные особенности фермерских систем для отражения их функционирования, особенно в отношении взаимодействий между растениеводством и животноводством, что до сих пор актуально (Vall и др., 2017). Поэтому мы могли адаптировать функциональную типологию к контексту нашего исследования, обновив пороговые значения для поголовья крупного рогатого скота и обрабатываемых площадей. Эта «функциональная типология» использовала количество крупного рогатого скота в домохозяйстве (переменная «cattle») и количество обрабатываемых гектаров (переменная «land cultivated») для классификации фермеров по различным типам. Обновленные пороговые значения были частью результатов анализа и объясняются в разделе результатов (см. раздел «Связи между выбором фермеров и типами их фермерских систем»).

Статистическая типология также была построена с использованием семи переменных из данных RHoMIS: количество взрослых эквивалентов (AE), обрабатываемая площадь (land_cultivated), количество взрослых эквивалентов в расчете на обрабатываемую площадь (AE_per_Land_Cult); количество тропических животных единиц (TLU); количество тропических животных единиц в расчете на обрабатываемую площадь (TLU_per_Land_Cult); доля хлопка (land_cotton_prop); доля кукурузы (land_maize_prop). Многомерный анализ, выбранный для построения этой статистической типологии, представляет собой классический двухэтапный метод. Сначала был выполнен анализ главных компонент (АГК) на дискриминантных переменных для синтеза разнообразия выборки в два главных компонента АГК (процесс сокращения данных или размерности). На втором этапе был выполнен иерархический кластерный анализ (ИКА) на этих синтетических главных компонентах. Как АГК, так и ИКА были реализованы в среде R (R Core Team, 2021) с использованием пакета ade4 (Thioulouse и др., 2018).

ИСЗ, выбранные фермерами

Из 73 фермеров, участвовавших как минимум в одном полевом дне, 39 (53%) провели «адаптационное испытание фермерами» (Рисунок 1). Внутригодовые последовательности выбирались реже (шесть фермеров), чем кормовые культуры (14 фермеров) и смешанные культуры (19 фермеров). Система смешанной культуры сорго с арахисом была наиболее часто выбираемой ИСЗ (12 фермеров). В типе кормовых культур ни один фермер не выбрал смешанную культуру кукурузы с каяннусом. Основной причиной, указанной фермерами, был страх конкуренции между каяннусом и кукурузой. Мучуна с подсевом в кукурузу вызывала меньше проблем, поскольку мучуна высевалась в ряд кукурузы после того, как кукуруза была окучена.

Рисунок 1 Распределение 73 фермеров, участвовавших в полевых днях, в зависимости от выбора ИСЗ, реализованной в адаптационных испытаниях фермерами. Количество фермеров для каждого типа ИСЗ (внутригодовые последовательности фиолетовым, кормовые культуры зеленым, смешанные культуры сорго с зернобобовыми синим) указано в скобках.

Критерии отбора фермеров

Для ИСЗ, реализованных фермерами, в Таблице 3 подробно описаны критерии, которые они использовали для выбора своей ИСЗ.

Таблица 3 Для каждого типа ИСЗ, реализованного фермерами (в столбцах), критерии отбора, которые они заявили в ответ на открытый вопрос «Почему вы выбрали эту систему земледелия?», представлены в соответствии с соответствующим типом критериев (в строках). Некоторые критерии упоминались различными фермерами, а некоторые фермеры упоминали несколько критериев, поэтому имеют несколько цитат. Затененные ячейки соответствуют критериям, которые отличались от критериев оценки, сформулированных во время полевых дней.

Критерии, использованные для выбора ИСЗ, были классифицированы по шести категориям (Таблица 3): 1. Производство/урожайность; 2. Плодородие почвы; 3. Гибкость/управление рисками; 4. Стратегия послепроизводственного периода; 5. Управление трудом; 6. Обучение и знания. Типы критериев 1, 2, 3, 4 и 5 были типами критериев, использованными фермерами во время полевых дней (Périnelle и др., 2021). Новый тип критерия «обучение и знания» был связан с уровнем знаний фермера об ИСЗ, которые он мог приобрести через личный опыт или во время полевых дней на ППИ. Выбор ИСЗ мог быть мотивирован тем, что фермер привык выращивать виды культур, составляющие ИСЗ, особенно в случае ассоциаций и внутригодовых последовательностей. И наоборот, некоторые фермеры хотели испытать что-то совершенно новое, например мучуну (кормовая культура).

Различия наблюдались между критериями оценки, использованными во время полевых дней, и критериями, использованными для внедрения ИСЗ (выделены серыми ячейками в Таблице 3). Некоторые различия были обусловлены природой критериев: критерий оценки мог оцениваться фермерами положительно или отрицательно, в то время как все критерии отбора, указанные фермерами, относились к положительным аспектам выбранной ИСЗ, хотя бы по сравнению с другими вариантами. Например, во время полевых дней смешанные культуры оценивались отрицательно с точки зрения управления трудом, в то время как фермеры, выбравшие их, говорили, что ими легче управлять, чем внутригодовыми последовательностями (критерий типа 5): они считают, что внутригодовая последовательность требует вдвое больше работы, чем чистая культура, в то время как смешанная культура потребует промежуточного объема работы. Критерии отбора оказались более разнообразными, чем критерии оценки, использованные во время полевых дней. Например, некоторые фермеры выбрали ИСЗ потому, что не требовалось удобрений (критерий типа 3), в то время как во время полевых дней это не упоминалось.

Смешанные культуры были единственными ИСЗ, выбранными по всем 6 типам критериев, включая критерий 5 «Управление трудом», который не упоминался для внутригодовых последовательностей и только одним фермером для кормовых культур (каяннус). Три фермера выбрали смешанную культуру сорго с арахисом, указав «управление трудом» в качестве основного критерия выбора. Они считали, что сорго не очень восприимчив к сорнякам, возможно окучивание и что смешанная культура требует меньше работы, чем внутригодовые последовательности. Эти три фермера объяснили, что вид смешанных культур в партисипативных полевых испытаниях по сравнению с монокультурами мотивировал их (критерий 6): они заметили, что сорго в смеси с арахисом развивался лучше (выше, зеленее), чем сорго в чистом виде.

Несколько фермеров сказали, что выбрали свою ИСЗ на основе участка, который они планировали испытать: они сначала выбрали участок, а затем выбрали ИСЗ, которая будет работать лучше всего на этом участке, учитывая тип почвы и местоположение.

Внутригодовые последовательности выбирались на основе всех критериев, кроме «Управление трудом», поскольку фермеры считали, что выращивание двух культур удваивает объем работы. Более того, большинство фермеров соглашались с важностью вспашки или, по крайней мере, рыхления почвы между двумя культурами. Внутригодовые последовательности выбирались главным образом потому, что возможны два урожая с довольно низким риском, поскольку биомасса второй культуры может быть использована, и потому что первая культура собирается рано и, следовательно, помогает в период дефицита продовольствия.

Критерии выбора кормовых культур были более разнообразными, чем для других, поэтому три варианта представлены отдельно в Таблице 3. Однако для всех трех кормовых вариантов прослеживались тенденции. Выбор типа кормовой культуры основывался главным образом на критерии (i) «Стратегия послепроизводственного периода», так как легко производить качественный корм (за исключением одного фермера, который выбрал каяннус для производства бобов для семейного потребления), и (ii) «Обучение и знания»; мучуна и каяннус не очень распространены в регионе, и фермеры, выбравшие их для испытания, были любопытны посмотреть, как они проявят себя на их участках. Критерий «Плодородие почвы» упоминался только одним фермером, для которого производство корма не было приоритетом, и который поэтому не упомянул критерий «Стратегия послепроизводственного периода». Этот фермер выбрал мучуну как замену кукурузы, хотя он владел только одним волом, поскольку хотел посадить новую культуру, которая могла бы помочь восстановить плодородие его почвы, выращивая кукурузу для потребления в домохозяйстве. Один фермер, который уже испытывал каяннус на корм, решил испытать его снова, потому что понял, что это двулетний вид, который можно скашивать два года подряд (критерий «Управление трудом»).

Один критерий упоминался только женщинами: меньше удобрений и животной тягловой силы требуется (критерий «Гибкость/управление рисками») по сравнению с другими вариантами. Эти женщины не имели доступа к производственным ресурсам. Одна женщина выбрала смешанную культуру вместо внутригодовой последовательности, потому что опасалась, что не сможет получить доступ к волам для вспашки достаточно рано для последовательности, а другая выбрала красный коровий горох в внутригодовой последовательности с белым коровьим горохом, главным образом потому, что красный коровий горох собирается раньше других продовольственных культур и, следовательно, может помочь в период дефицита.

Сравнение критериев отбора для трех типов ИСЗ показало, что каждый тип имел специфические преимущества для фермеров, которые их выбрали. По словам фермеров, различные типы ИСЗ позволяли им решать разные проблемы: производство корма для скота (кормовые культуры) или продуктивность на гектар (смешанные культуры и внутригодовые последовательности). Кроме того, фермеры отмечали, что различные типы ИСЗ подходят для разных уровней плодородия почвы: мучуна и каяннус в чистой культуре подходят для бедных почв, смешанная культура сорго с зернобобовыми — для среднеплодородных почв, а мучуна с подсевом в кукурузу — для более богатых почв.

Связи между выбором фермеров и типами их фермерских систем

Согласно данным RHoMIS, обрабатываемая площадь и поголовье крупного рогатого скота сильно варьировались между фермами (Рисунок 2). Однако можно было определить пороговые значения для этих двух характеристик фермерских систем, которые выделяли относительно однородные типы и подтипы фермерских систем (Рисунок 2; Таблица 4). Не было значительных различий в распределении подтипов между Бони и Фунзаном (критерий Хи-квадрат) (Таблица 4).

Рисунок 2 Распределение типов фермерских систем в зависимости от количества обрабатываемых гектаров (зеленым) и количества крупного рогатого скота (коричневым) на оси Y и типа ИСЗ, испытанной в их адаптационных испытаниях фермерами, или решения не участвовать в адаптационных испытаниях фермерами (NA), на оси X. Пороговые значения для обрабатываемой площади (≤5 га для скотоводов, < или ≥ 14 для растениеводов и смешанных земледельцев-скотоводов) и поголовья крупного рогатого скота (<10 для растениеводов и смешанных земледельцев-скотоводов или ≥10 для скотоводов) показаны на оси Y.

Таблица 4 Описание типов и подтипов фермеров на основе функциональной типологии, предложенной Vall и др. (2006) (без ЖТ: без животной тягловой силы), и выбор ИСЗ фермерами в зависимости от типа их фермерских систем. Выбор фермеров представлен в ячейках, окрашенных в зависимости от выбора: нет испытания — серым, смешанная культура сорго с зернобобовыми — синим, кормовые культуры — зеленым, внутригодовые последовательности — фиолетовым.

Тип «растениеводы» относится к фермерам с поголовьем менее 10 голов крупного рогатого скота, среди которых мы дифференцировали тех, у кого менее двух (C1) (Таблица 4). Следовательно, фермеры, отнесенные к C1, не имели двух волов, необходимых для животной тягловой силы, и, следовательно, сталкивались с серьезными ограничениями для вспашки и нарезания гребней, поскольку зависели от наличия волов, принадлежащих другим фермерам, и не могли пахать, когда хотели. Никто из них не имел более 14 га обрабатываемой земли. Фермеры C2 также имели <14 га обрабатываемой земли, но владели достаточным количеством скота для животной тягловой силы, поэтому им было легче пахать и нарезать гребни для борьбы с сорняками. Фермеры C3 имели более 14 га обрабатываемой земли, но, как и другие растениеводы, владели менее чем 10 головами скота. Фермеры, владеющие более чем 10 головами скота, были либо «смешанными земледельцами-скотоводами» (те, кто возделывал >14 га (тип CL)), либо «скотоводами» [те, кто возделывал <5 га (тип L)]. Это поголовье скота означало, что когда они сами заботились о скоте, значительная доля ресурсов фермы (особенно труд, растительные остатки) использовалась для скота, но они имели доступ к навозу для своего поля. Для всех смешанных земледельцев-скотоводов владение животными означало диверсификацию производства и, следовательно, распределение рисков. Скотоводы, которые были скотоводами фулани, специализировались на производстве крупного рогатого скота и имели очень небольшие обрабатываемые площади, все используемые для потребления в домохозяйстве.

Таблица 4 также показывает количество фермеров, сделавших каждый выбор (нет испытания, смешанная культура, кормовые культуры и последовательность) в зависимости от их экспертного типа фермерской системы. Не было статистической разницы в распределении выборов для каждого типа фермерской системы при пороге 0,05 (p-значение = 0,233 по точному критерию Фишера). Однако большая доля фермеров, не проводивших испытание, наблюдалась среди фермеров, владевших наибольшим количеством скота: половина смешанных земледельцев-скотоводов и более 70% скотоводов не проводили адаптационное испытание фермерами. Фермеры типа A2 были наиболее склонны к проведению испытания. Кроме того, внутригодовые последовательности встречались только у мелких фермеров (A1 и A2), и чаще у тех, кто владел как минимум двумя головами скота (A2), следовательно, имел доступ к животной тягловой силе. Три фермера, заявивших, что не владеют скотом (A1), выбрали кормовую культуру: среди них один фермер выбрал мучуну с подсевом в кукурузу, а двое выбрали каяннус, семена которого могут потребляться домохозяйством. Распределение выборов фермерами с более чем 14 га было примерно одинаковым, независимо от того, владели ли они менее чем 10 головами скота (A3) или более чем 10 (EA), с основным интересом к кормовым системам.

Многомерный анализ девяти выбранных переменных четко выявил три статистических типа фермерских систем (Рисунок 3). Тип 1, названный «ориентированный на натуральное хозяйство», объединил мелкие фермы с ограниченной обрабатываемой площадью (в среднем 5,6 га) и ограниченным поголовьем скота (в среднем 1,7 TLU) (Рисунок 3; Таблица 5). Тип 2, названный «ориентированный на хлопок», имел значительно большую обрабатываемую площадь (в среднем 18,3 га), а тип 3, названный «владельцы скота», имел значительно большее количество животных единиц (в среднем 29,6) (Рисунок 3; Таблица 5).

Рисунок 3 Графическое исследование анализа главных компонент (АГК) и иерархического кластерного анализа (ИКА) для 63 ферм: (A) Проекция переменных (стрелки) и фермеров (цветные точки) в зависимости от их типов на плоскость PC1–PC2, (B) Дендрограмма кластеров.

Таблица 5 Основные характеристики типов фермерских систем и тип выбора SCI в соответствии со статистической типологией. Переменные, используемые в качестве характеристик фермы, подробно описаны в Таблице 2. Значения, выделенные жирным шрифтом в затененных ячейках, являются совпадениями между функциональной типологией и статистической типологией. Выбор фермеров представлен в ячейках, окрашенных в зависимости от выбора: нет испытания — серым, смешанная культура сорго с зернобобовыми — синим, кормовые культуры — зеленым, внутригодовые последовательности — фиолетовым.

Статистическая типология довольно хорошо совпадает с экспертной типологией: большинство фермерских систем C1 и C2 относятся к типу 1, системы C3 и CL в основном относятся к типу 2, а системы L больше соответствуют типу 3 (Таблица 5). Так же, как и для экспертной типологии, критерий хи-квадрат не выявил значительного влияния типа фермерской системы (согласно статистической типологии) на решение о проведении испытания или нет, или на выбор ИСЗ (Таблица 5).

Оценка фермерами своего выбора ИСЗ

В следующем сезоне из 39 фермеров, испытавших ИСЗ в 2018 году, 23 продолжили тот же тип ИСЗ в 2019 году, поскольку были достаточно удовлетворены после проведения первого испытания. Из 16 фермеров, решивших сменить тип ИСЗ, шестеро заявили, что удовлетворены выбранным типом ИСЗ, но хотели попробовать другой тип (Рисунок 4).

Рисунок 4 Распределение типа ИСЗ, испытанной в 2018 году, на основе оценки ИСЗ каждым фермером.

Широкий круг привлеченных фермеров

В этом исследовании мы использовали подход партисипативных действий (Faure и др., 2010), стремясь помочь фермерам, принадлежащим к самым разным типам хозяйств, изменить свою практику (введение большего количества зернобобовых в их системы земледелия). С точки зрения развития, мы «нацеливались» и привлекали как можно больше участников или «бенефициаров», оставаясь при этом в состоянии, с исследовательской точки зрения, отслеживать каждого для всестороннего анализа процесса. Согласно Phillips и др. (2014), изучавшим полевые школы фермеров, существуют три способа отбора фермеров для действий: (i) открытый отбор, т.е. открытый для всех фермеров, (ii) отбор через процесс селекции с установленными критериями, которым должны соответствовать бенефициары, или (iii) отбор идентифицированной группы, например фермеров, принадлежащих к определенному типу фермерских систем, как это часто бывает в проектах развития. Вместо нацеливания на конкретные категории фермеров мы выбрали открытый отбор, когда все мероприятия были открыты для всех заинтересованных фермеров.

В каждом сообществе были привлечены разнородные группы, включающие фермеров с разными средствами производства, фермеров, для которых основным занятием было животноводство, и женщин, которые обычно имели очень ограниченный доступ к средствам производства. Такое разнообразие участников было источником обогащения процесса благодаря обменам, происходившим между различными участниками как во время, так и после полевого дня. Например, растениевод, испытавший кормовой тип ИСЗ, мог находиться под влиянием скотоводов во время коллективных мероприятий. В целом, дискуссии, происходившие во время коллективных мероприятий на ППИ, были более насыщенными, когда они происходили между фермерами с разными типами фермерских систем. Как показывают Dolinska и d'Aquino (2016), разнородные сети сверстников способствуют инновациям.

Хотя все типы фермерских систем были охвачены, все же существовал отбор на основе мотивации и интересов фермеров к участию, а также из-за метода приглашения (через сеть контактного лица). В результате некоторые фермеры не участвовали в процессе: это особенно касалось маргинализированных фермеров, включая женщин и меньшинства. Например, относительно мало скотоводов фулани приняли участие в мероприятиях. Это могло быть связано с тем, что они были менее заинтересованы в выращивании зернобобовых (небольшие обрабатываемые площади, доступ к органическому навозу) или потому, что их часто исключали из сообщества. Кроме того, шесть из девяти женщин, участвовавших в коллективных мероприятиях, не имели доступа к участку для проведения адаптационного испытания фермерами и оказались исключенными из этой деятельности. Phillips и др. (2014) отметили, что беднейшие или наиболее маргинализированные лица, особенно женщины, часто исключаются из мероприятий по развитию сельских районов, за исключением случаев, когда они являются объектом специального отбора и когда мероприятия адаптированы к ним. Даже женщины с равным доступом к производственным активам, что и мужчины, с большей вероятностью будут исключены, чем мужчины, отчасти потому, что они не принадлежат к тем же сетям, что и их коллеги-мужчины (Ragasa и др., 2013). Однако при соответствующей поддержке участие в группе, работающей над сельскохозяйственными инновациями, может быть возможностью уменьшить маргинализацию (Classen и др., 2008). В нашем случае, чтобы быть более инклюзивными, необходимо было бы работать над препятствиями, которые ограничивали участие уязвимых фермеров, например, облегчая их доступ к необходимым ресурсам (земля, животная тягловая сила, труд), что не входило в рамки данного исследования.

Выборка фермеров в этом исследовании не была строго репрезентативной для общей популяции фермеров в этом районе, но все типы фермеров были представлены (Périnelle и др., 2021). В партисипативных исследованиях исследователи часто выбирают заинтересованные стороны, с которыми они работают, чтобы обеспечить определенную репрезентативность района исследования, с целью возможности экстраполяции своих результатов на ситуации со схожими характеристиками (Faure и др., 2010). Это не был выбор, сделанный в данном исследовании, поскольку мотивация фермеров была основным условием их участия. В нашем подходе экстраполироваться может сам процесс совместного проектирования, а не ИСЗ.

Разнообразие критериев выбора, сформировавшихся на ППИ

Мы отметили как совпадения, так и расхождения между критериями выбора фермерами ИСЗ и критериями оценки, выраженными фермерами во время полевых дней. Пять критериев, использованных для оценки во время полевых дней, также упоминались при выборе, и в половине случаев упоминались по тем же причинам как во время полевых дней, так и при выборе ИСЗ. С другой стороны, некоторые критерии оценивались по-разному. Например, во время полевых дней объем работы рассматривался как трудность, связанная со смешанными культурами, тогда как при выборе для адаптационных испытаний фермерами несколько фермеров утверждали, что смешанные культуры требуют меньше работы, чем внутригодовые последовательности. Более того, между полевыми днями и выбором ИСЗ появился новый критерий оценки, связанный с процессом обучения во время коллективных мероприятий на ППИ. Коллективные мероприятия дали фермерам возможность созреть для оценки, наблюдая за системами земледелия, и благодаря обменам между сверстниками и с агрономами (Cooreman и др., 2018).

Действительно, во время коллективных мероприятий на ППИ фермеры получили более четкое представление об относительных преимуществах каждой системы и обогатили свои знания об экосистемных услугах, предоставляемых зернобобовыми, таких как улучшение плодородия почвы или диверсификация питания домохозяйства (Kerr и др., 2007). Таким образом, хотя фермеры не управляли и не работали непосредственно на ППИ, несколько мероприятий по коллективной оценке позволили им получить применимые знания о различных вариантах. Приобретение этих знаний было ключевым, поскольку они могли бы не выбрать вариант, который лучше всего отвечал их проблеме, если бы не приобрели достаточно знаний для принятия обоснованного решения (Sumberg и др., 2003), что требовало последовательного и регулярного участия фермеров в партисипативном процессе (Misiko, 2013). Более того, благодаря коллективным дебатам вокруг нескольких систем фермеры не фокусировались на едином техническом решении. Например, некоторые фермеры решили попробовать другую ИСЗ на второй год, хотя были удовлетворены системой, которую выбрали в первый год. Хотя известно, что обмен между сверстниками влияет на восприятие фермеров, с обучением, связанным с разнообразными перспективами (Chantre и др., 2015; Cooreman и др., 2018), обмены и процесс обучения, который они обеспечивают, трудно точно отслеживать и оценивать, особенно в отношении их прямого влияния на изменение практик (Aare и др., 2020).

Некоторые фермеры выбрали ИСЗ на основе уже имеющихся у них знаний о ней; либо потому, что были знакомы с вовлеченными видами культур, либо потому, что были любопытны попробовать что-то новое. В первом случае фермеры пробовали новую систему земледелия, не требуя большого количества новых знаний, и считали ее менее рискованной. Этот выбор может представлять собой «предшествующее событие» в траектории фермера и позволить постепенное изменение, которое может привести к успешной траектории изменений (Lamine, 2011). Во втором случае фермеры выбирали ИСЗ, которые были для них совершенно новыми и, следовательно, довольно рискованными. В этом случае обмены между фермерами помогли демистифицировать теоретически менее известные ИСЗ. Хотя высокопартисипативные подходы иногда критикуются за сохранение статус-кво по разным причинам, таким как неприятие риска фермерами (Abadi Ghadim, 1999), в нашем случае динамика, инициированная во время полевых дней, помогла фермерам войти в траекторию изменений и может обеспечить непрерывность траектории за пределами периода поддержки (Mawois и др., 2019).

Связи между типами фермерских систем и выбором ИСЗ фермерами

Связи между типами фермерских систем и выборами фермеров (проводить испытание или нет, и какую ИСЗ выбрать) были проанализированы с помощью двух различных типологий фермерских систем, обе на основе данных анкетирования RHoMIS: (i) функциональная экспертная типология, построенная на основе типологии, установленной в том же районе и недавно использованной (Andrieu и др., 2015; Vall и др., 2017), и (ii) статистическая типология, построенная на основе классических характеристик ферм, используемых для построения типологий (Berre и др., 2019). Как подчеркивают Berre и др. (2019), экспертные и статистические типологии дополняют друг друга для понимания разнообразия фермерских хозяйств: экспертные подходы более объяснительны, тогда как статистические типологии обычно направлены на выделение типов из большого количества данных в процессе, который должен быть более воспроизводимым и менее субъективным, чем экспертные типологии. В нашем случае две построенные типологии были согласованы друг с другом, но систематических связей между выборами фермеров и типами фермерских систем обнаружено не было.

Наши результаты показали, что фермеры с разными типами фермерских систем могут выбирать одну и ту же ИСЗ по разным причинам. Различные виды зернобобовых, используемые в ИСЗ, могут предоставлять множество услуг (Vanlauwe и др., 2019; Reckling и др., 2020). Например, каяннус оказывает значительное последействие на кукурузу и может быть выбран растениеводами по этой причине, его можно скашивать на корм, и он представляет интерес для скотоводов, или собирать на зерно в зрелом состоянии, что затем способствует диверсификации рациона домохозяйства. Мучуну можно выращивать на очень бедных почвах, где она поможет восстановить плодородие, что является критерием растениеводов, и она является качественным кормом для скотоводов.

Отсутствие четкой связи между выборами фермеров и выбранными переменными RHoMIS может частично объясняться тем, что эти данные были основаны на самоотчетах в интервью, что является источником неопределенности, и ограниченным количеством фермеров (37, заложивших испытание). Количество фермеров было ограничено для обеспечения отслеживания каждого случая, но обычно анкетирование RHoMIS используется на более крупных выборках, что делает данные более надежными (Fraval и др., 2019). В нашем исследовании использование анкетирования RHoMIS позволило нам получить однородные показатели по разнородным фермерам, которые соответствовали целям нашего исследования. Кроме того, в случае женщин и молодежи, которые не являются управляющими фермами и имеют право принимать решения только по своему собственному участку (Gafsi, 2007), анализ связей между характеристиками фермерской системы и их выборами был, вероятно, нарушен тем фактом, что они принимали решения на основе своего собственного доступа к ресурсам фермы (участок, труд, животная тягловая сила), а не своей семейной фермерской системы.

Исследования связей между выборами и предпочтениями фермеров и характеристиками их фермерских систем дают сильно варьирующиеся результаты. В отношении выбора проводить испытание или нет, Sumberg и др. (2003) не обнаружили четкой связи между социально-экономическими характеристиками фермера и его склонностью к проведению испытания, что согласуется с нашими результатами. Однако многие исследования показывают связь между предпочтениями фермеров в отношении практик и их фермерскими системами или социально-экономическими характеристиками. Например, Khatri-Chhetri и др. (2017) обнаружили связи между предпочтениями фермеров в отношении технологий Climate Smart Agriculture, которые обсуждаются с фермерами, но не внедряются, и социально-экономическими характеристиками; а Zongo и др. (2016) обнаружили связи между системами земледелия, внедренными фермерами, и уровнем обеспеченности фермы в Буркина-Фасо. Одно различие между этими двумя исследованиями и нашим заключается в том, что не было средства обмена (в нашем случае ППИ) между агрономами и фермерами, которое позволило бы различным типам акторов делиться наблюдениями и знаниями об инновационных системах (Trompette и Vinck, 2009; Klerkx и др., 2010). Наши результаты позволяют предположить, что коллективные мероприятия помогли фермерам созреть для выбора ИСЗ через коллективное обучение. Это обучение происходило путем наблюдения, сравнения и обсуждения ИСЗ, а также путем обмена информацией со сверстниками и агрономами. Например, некоторые фермеры узнали о существовании потенциального рынка для определенных зернобобовых во время коллективных мероприятий, что повлияло на их выбор, выходя за пределы их ферм.

Совместно разработанная корзина вариантов для учета специфики каждого фермера

Корзина вариантов будет релевантной и эффективной только в том случае, если варианты достаточно разнообразны и адаптированы к разнообразию вовлеченных фермеров (Ronner и др., 2021). Мы предложили разнообразие из восьми ИСЗ с целью удовлетворения ожиданий разных фермеров в сообществе и учета сложности их условий (Descheemaeker и др., 2019). Как в подходе «вариант по контексту», мы считали, что пригодность агрономических инноваций зависит от многих факторов (биоклиматические условия, доступ к рынку и цепочке создания стоимости, практики земледелия, характеристики домохозяйства, консультационные услуги и т.д.), которые варьируются на мелком масштабе (Sinclair и Coe, 2019) и даже от фермера к фермеру. Чтобы увеличить разнообразие ИСЗ, мы диверсифицировали, в частности: (i) производственные цели, на которые системы могли реагировать (например, производство корма для скота для «кормовых» культур, продуктивность на гектар для «смешанных культур» и «внутригодовых последовательностей»), (ii) степень новизны инноваций с новыми видами, такими как мучуна и каяннус, или известными видами, такими как коровий горох и арахис, и (iii) метод проектирования ИСЗ (вдохновленный отслеживанием инноваций на фермах или разработанный с нуля). Однако увеличение количества вариантов может увеличить долю неинтересных для фермеров вариантов (Ronner и др., 2021), как это произошло со смешанной культурой каяннуса с кукурузой, которая не заинтересовала ни одного фермера.

Помимо релевантности вариантов, способность фермеров выбрать правильный вариант имеет решающее значение. Для принятия релевантного выбора важно, чтобы фермеры приобрели достаточно знаний о вариантах благодаря своему участию. Многие подходы, отличные от нашего, используют центральное полевые испытания как средство для экспериментов и обмена информацией между агрономами и фермерами, такие как полевые школы фермеров, используемые как консультационный инструмент (Duveskog и др., 2011), или испытания «мать и дочка», используемые для партисипативного отбора сортов (Snapp, в Bellon и Reeves, 2002). В обоих случаях уровень участия фермеров в проектировании и внедрении испытаний может варьироваться от консультативного до совместного. Тем не менее, Bakker и др. (2021), изучавшие случай полевых школ фермеров, показали, что вовлечение фермеров в принятие решений способствует трансформационному процессу обучения. В нашем подходе фермеры были вовлечены с самого начала процесса совместного проектирования ИСЗ: каждая ИСЗ обсуждалась на этапе подготовки во время партисипативных семинаров, а затем, во время полевых дней, фермеры активно участвовали в оценке вариантов, задавая вопросы, обсуждая между собой и предлагая способы улучшения. На протяжении всего процесса агрономы учитывали предложения фермеров. Вовлекая фермеров с самого начала процесса и устанавливая отношения, основанные на взаимном доверии, мы способствовали трансформационному процессу обучения (Reed, 2008).

Вместо того чтобы определять лучшие практики для внедрения, фермеры получали поддержку в поиске своих собственных решений, чтобы решения были максимально релевантными для их конкретной ситуации, даже если они не были оптимальными с точки зрения «агронома-эксперта» (Catalogna и др., 2018). Некоторые критерии фермеров могут не казаться релевантными агрономам, например, если они не связаны напрямую с решением проблемы фермера (например, выбор того же решения, что и у соседа, выбор системы земледелия для получения дорогих семян бесплатно). Однако, поскольку фермеры обладают детальными знаниями своей местной среды, ситуаций, приоритетов и критериев оценки, они лучше постороннего могут найти инновационные решения, которые им подходят, даже если последний обладает подробными и соответствующими знаниями биологических и экологических процессов (Sumberg и др., 2003). Мы также считали, что существуют разные верные решения для каждой проблемы и что фермер может найти некоторые решения более полезными, чем другие, в зависимости от его приоритетов, знаний, средств и истории (Darnhofer и др., 2010). В нашем подходе агроном больше не предписывает решения, а поддерживает фермеров в построении их решений. Эта смена позиции относится к смене парадигмы, когда фермеры вовлечены в проектную работу и снабжены инструментами поддержки проектирования (Salembier и др., 2018). Такой способ активного вовлечения фермеров может помочь решить сложность вопросов, связанных с агроэкологическим переходом (Klerkx и др., 2010), но требует значительных институциональных инноваций для масштабирования (Nelson и др., 2019).

Наш подход, заключающийся в закладке партисипативных полевых испытаний и организации коллективных мероприятий, был релевантным для помощи фермерам в наилучшем выборе адаптированной инновационной системы земледелия из корзины вариантов. Интерактивное обучение, обеспеченное коллективными мероприятиями, помогло каждому фермеру сделать обоснованный выбор. Представляя разнообразие ИСЗ, стало возможным работать с разнообразными фермерами, имеющими контрастные интересы к потенциальным альтернативным сельскохозяйственным практикам. Критерии и выбор фермеров зависят от многих сложных факторов, включая социальные нормы, средства производства, агрономические условия, но также личность, предпочтения и навыки, и все это не может быть диагностировано агрономами. Однако фермеры могут получать поддержку в принятии своих решений через коллективные мероприятия и партисипативные испытания.

Наш подход теперь следует применить для получения знаний о партисипативных подходах и для целей развития. В дополнение к углублению процесса партисипативного совместного проектирования, инициированного в нашем исследовании, было бы интересно поддерживать фермеров в адаптации управления выбранной системой земледелия к их собственным условиям через поэтапный процесс проектирования, тем самым ставя фермеров в положение проектировщиков своих собственных систем через процесс расширения их возможностей.

1.    Aare A. K., Cooreman H., Garayoa C. V., Arrieta E. S., Bellostas N., Marchand F., et al. (2020). Methodological reflections on monitoring interactive knowledge creation during farming demonstrations by means of surveys and observations. Sustainability 12, 5739. doi: 10.3390/su12145739. CrossRef. Google Scholar.

2.    Abadi Ghadim A. (1999). A conceptual framework of adoption of an agricultural innovation. Agric. Econ. 21, 145–154. doi: 10.1016/S0169-5150(99)00023-7. CrossRef. Google Scholar.

3.    Altieri M. A. (2002). Agroecology: the science of natural resource management for poor farmers in marginal environments. Agric. Ecosyst. Environ. 93, 1–24. doi: 10.1016/S0167-8809(02)00085-3. CrossRef. Google Scholar.

4.    Alvarez S., Timler C. J., Michalscheck M., Paas W., Descheemaeker K., Tittonell P., et al. (2018). Capturing farm diversity with hypothesis-based typologies: An innovative methodological framework for farming system typology development. PLoS ONE 13, e0194757. doi: 10.1371/journal.pone.0194757. CrossRef. Google Scholar.

5.    Andrieu N., Descheemaeker K., Sanou T., Chia E. (2015). Effects of technical interventions on flexibility of farming systems in Burkina Faso: Lessons for the design of innovations in West Africa. Agric. Syst. 136, 125–137. doi: 10.1016/j.agsy.2015.02.010. CrossRef. Google Scholar.

6.    Bakker T., Blundo Canto G., Dugué P., de Tourdonnet S. (2021). To what extent is the diversity of Farmer Field Schools reflected in their assessment? A literature review. J. Agric. Educ. Extens. 27, 381–401. doi: 10.1080/1389224X.2020.1858890. CrossRef. Google Scholar.

7.    Bellon M., Reeves J. (2002). Quantitative Analysis of Data from Participatory Methods in Plant Breeding. Available online at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.119.3173&rep=rep1&type=pdf. Google Scholar.

8.    Berre D., Baudron F., Kassie M., Craufurd P., Lopez-Ridaura S. (2019). Different ways to cut a cake: comparing expert-based and statistical typologies to target sustainable intensification technologies, a case-study in Southern Ethiopia. Exerc. Agric. 55, 191–207. doi: 10.1017/S0014479716000727. CrossRef. Google Scholar.

9.    Catalonga M., Dubois M., Navarrete M. (2018). Diversity of experimentation by farmers engaged in agroecology. Agron. Sustain. Dev. 38:50. doi: 10.1007/s13593-018-0526-2. CrossRef. Google Scholar.

10. Chantre E., Cerf M., Le Bail M. (2015). Transitional pathways towards input reduction on French field crop farms. Int. J. Agric. Sustain. 13, 69–86. doi: 10.1080/14735903.2014.945316. CrossRef. Google Scholar.

11. Classen L., Humphries S., FitzSimons J., Kaaria S., Jiménez J., Sierra F., et al. (2008). Opening participatory spaces for the most marginal: learning from collective action in the Honduran Hillsides. World Dev. 36, 2402–2420. doi: 10.1016/j.worlddev.2008.04.007. CrossRef. Google Scholar.

12. Cooreman H., Vandenabeele J., Debruyne L., Ingram J., Chiswell H., Koutsouris A., et al. (2018). A conceptual framework to investigate the role of peer learning processes at on-farm demonstrations in the light of sustainable agriculture. Int. J. Agric. Extens. 6, 91–103. Google Scholar.

13. Coulibaly K., Vall E., Autfray P., Nacro H., Sedogo M. (2012). Effets de la culture permanente coton-maïs sur l'évolution d'indicateurs de fertilité des sols de l'Ouest du Burkina Faso. Int. J. Biol. Chem. Sci. 6, 1069–1080. doi: 10.4314/ijbcs.v6i3.13. CrossRef. Google Scholar.

14. Dabat M.-H., Lahmar R., Guissou R. (2012). La culture du niébé au Burkina Faso : une voie d'adaptation de la petite agriculture à son environnement? Growing cowpea in Burkina Faso: a pathway for small-scale farming contextual adaptation? Autrepart 62, 95–114. doi: 10.3917/autr.062.0095. CrossRef. Google Scholar.

15. Darnhofer I., Bellon S., Dedieu B., Milestad R. (2010). Adaptiveness to enhance the sustainability of farming systems. A review. Agron. Sustain. Dev. 30, 545–555. doi: 10.1051/agro/2009053. CrossRef. Google Scholar.

16. Descheemaeker K., Ronner E., Olleburger M., Franke A. C., Klapwijk C. J., Falconnier G. N., et al. (2019). Which options fit best? Operationalizing the socio-ecological niche concept. Exerc. Agric. 55, 169–190. doi: 10.1017/S001447971600048X. CrossRef. Google Scholar.

17. Dolinska A., d'Aquino P. (2016). Farmers as agents in innovation systems. Empowering farmers for innovation through communities of practice. Agric. Syst. 142, 122–130. doi: 10.1016/j.agsy.2015.11.009. CrossRef. Google Scholar.

18. Duveskog D., Friis-Hansen E., Taylor E. W. (2011). Farmer field schools in Rural Kenya: a transformative learning experience. J. Dev. Stud. 47, 1529–1544. doi: 10.1080/00220388.2011.561328. CrossRef. Google Scholar.

19. Faure G., Gasselin P., Triomphe B., Temple L., Hocdé H. (2010). Innover avec les Acteurs du Monde Rural: La Recherche-Action en Partenariat. Versailles: Editions Quae. Google Scholar.

20. Fraval S., Hammond J., Wichern J., Oosting S. J., De Boer I. J. M., Teufel N., et al. (2019). Making the most of imperfect data: a critical evaluation of standard information collected in farm household surveys. Exerc. Agric. 55, 230–250. doi: 10.1017/S0014479718000388. CrossRef. Google Scholar.

21. Gafsi M. (2007). Exploitations Agricoles Familiales en Afrique de l'Ouest et du Centre: Enjeux, caractéristiques et éléments de gestion. Versailles: Editions Quae. Google Scholar.

22. Giller K. E., Tittonell P., Rufino M. C., van Wijk M. T., Zingore S., Mapfumo P., et al. (2011). Communicating complexity: integrated assessment of trade-offs concerning soil fertility management within African farming systems to support innovation and development. Agric. Syst. 104, 191–203. doi: 10.1016/j.agsy.2010.07.002. CrossRef. Google Scholar.

23. Hammond J., Fraval S., van Etten J., Suchini J. G., Mercado L., Pagella T., et al. (2017). The Rural Household Multi-Indicator Survey (RHoMIS) for rapid characterisation of households to inform climate smart agriculture interventions: description and applications in East Africa and Central America. Agric. Syst. 151, 225–233. doi: 10.1016/j.agsy.2016.05.003. CrossRef. Google Scholar.

24. Jahel C., Baron C., Vall E., Karambiri M., Castets M., Coulibaly K., et al. (2017). Spatial modelling of agro-ecosystem dynamics across scales: A case in the cotton region of West-Burkina Faso. Agri. Syst. 157, 303–315. doi: 10.1016/j.agsy.2016.05.016. CrossRef. Google Scholar.

25. Kerr R. B., Snapp S., CHIRWA (deceased) M., Shumba L., Msachi R. (2007). Participatory research on legume diversification with Malawian smallholder farmers for improved human nutrition and soil fertility. Exp. Agric. 43, 437–453. doi: 10.1017/S0014479707005339. CrossRef. Google Scholar.

26. Khatri-Chhetri A., Aggarwal P. K., Joshi P. K., Vyas S. (2017). Farmers' prioritization of climate-smart agriculture (CSA) technologies. Agric. Syst. 151, 184–191. doi: 10.1016/j.agsy.2016.10.005. CrossRef. Google Scholar.

27. Klerkx L., Aarts N., Leeuwis C. (2010). Adaptive management in agricultural innovation systems: the interactions between innovation networks and their environment. Agric. Syst. 103, 390–400. doi: 10.1016/j.agsy.2010.03.012. CrossRef. Google Scholar.

28. Kuivanen K. S., Alvarez S., Michalscheck M., Adjei-Nsiah S., Descheemaeker K., Mellon-Bedi S., et al. (2016). Characterising the diversity of smallholder farming systems and their constraints and opportunities for innovation: a case study from the Northern Region, Ghana. NJAS Wageningen J. Life Sci. 78, 153–166. doi: 10.1016/j.njas.2016.04.003. CrossRef. Google Scholar.

29. Lamine C. (2011). Transition pathways towards a robust ecologization of agriculture and the need for system redesign. Cases from organic farming and IPM. J. Rural Stud. 27, 209–219. doi: 10.1016/j.jrurstud.2011.02.001. CrossRef. Google Scholar.

30. Landais E. (1996). Typologies d'exploitations agricoles. Nouvelles questions, nouvelles méthodes. Écon. Rurale 236, 3–15. doi: 10.3406/ecoru.1996.4819. CrossRef. Google Scholar.

31. Mawois M., Vidal A., Revoyron E., Casagrande M., Jeuffroy M.-H., Le Bail M. (2019). Transition to legume-based farming systems requires stable outlets, learning, and peer-networking. Agron. Sustain. Dev. 39, 14. doi: 10.1007/s13593-019-0559-1. CrossRef. Google Scholar.

32. Meynard J.-M., Dedieu B., Bos A. P. (Bram) (2012). Re-design and co-design of farming systems. An overview of methods and practices, in Farming Systems Research into the 21st Century: The New Dynamic, eds Darnhofer I., Gibbon D. D., Dedieu B. (Heidelberg: Springer Netherlands), 405–429. Google Scholar.

33. Misiko M. (2013). Dilemma in participatory selection of varieties. Agric. Syst. 119, 35–42. doi: 10.1016/j.agsy.2013.04.004. CrossRef. Google Scholar.

34. Nelson R., Coe R., Haussmann B. I. G. (2019). Farmer research networks as a strategy for matching diverse options and contexts in smallholder agriculture. Exp. Agric. 55, 125–144. doi: 10.1017/S0014479716000454. CrossRef. Google Scholar.

35. Périnelle A., Meynard J.-M., Scopel E. (2021). Combining on-farm innovation tracking and participatory prototyping trials to develop legume-based cropping systems in West Africa. Agric. Syst. 187, 102978. doi: 10.1016/j.agsy.2020.102978. CrossRef. Google Scholar.

36. Phillips D., Waddington H., White H. (2014). Better targeting of farmers as a channel for poverty reduction: a systematic review of Farmer Field Schools targeting. Dev. Stud. Res. 1, 113–136. doi: 10.1080/21665095.2014.924841. CrossRef. Google Scholar.

37. R Core Team (2021). R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna: R Foundation for Statistical Computing. Google Scholar.

38. Ragasa C., Berhane G., Tadesse F., Taffesse A. S. (2013). Gender differences in access to extension services and agricultural productivity. J. Agric. Educ. Exten. 19, 437–468. doi: 10.1080/1389224X.2013.817343. CrossRef. Google Scholar.

39. Reckling M., Bergkvist G., Watson C. A., Stoddard F. L., Bachinger J. (2020). Re-designing organic grain legume cropping systems using systems agronomy. Eur. J. Agron. 112, 125951. doi: 10.1016/j.eja.2019.125951. CrossRef. Google Scholar.

40. Reed M. S. (2008). Stakeholder participation for environmental management: a literature review. Biol. Conserv. 141, 2417–2431. doi: 10.1016/j.biocon.2008.07.014. CrossRef. Google Scholar.

41. Ripoche A., Crétenet M., Corbeels M., Affholder F., Naudin K., Sissoko F., et al. (2015). Cotton as an entry point for soil fertility maintenance and food crop productivity in savannah agroecosystems – Evidence from a long-term experiment in southern Mali. Field Crops Res. 177, 37–48. doi: 10.1016/j.fcr.2015.02.013. CrossRef. Google Scholar.

42. Ronner E., Descheemaeker K., Almekinders C. J. M., Ebanyat P., Giller K. E. (2017). Farmers' use and adaptation of improved climbing bean production practices in the highlands of Uganda. Agric. Ecosyst. Environ. 261, 186–200. doi: 10.1016/j.agee.2017.09.004. CrossRef. Google Scholar.

43. Ronner E., Sumberg J., Glover D., Descheemaeker K., Almekinders C., Kuyper T., et al. (2021). Basket of options: unpacking the concept. Outlook Agric. 50, 116–124. doi: 10.1177/00307270211019427. CrossRef. Google Scholar.

44. Salembier C., Segrestin B., Berthet E., Weil B., Meynard J.-M. (2018). Genealogy of design reasoning in agronomy: lessons for supporting the design of agricultural systems. Agric. Syst. 164, 277–290. doi: 10.1016/j.agsy.2018.05.005. CrossRef. Google Scholar.

45. Sinclair F., Coe R. (2019). The options by context approach: a paradigm shift in agronomy. Exp. Agric. 55, 1–13. doi: 10.1017/S0014479719000139. CrossRef. Google Scholar.

46. Sumberg J., Okali C., Reece D. (2003). Agricultural research in the face of diversity, local knowledge and the participation imperative: theoretical considerations. Agric. Syst. 76, 739–753. doi: 10.1016/S0308-521X(02)00153-1. CrossRef. Google Scholar.

47. Thioulouse J., Dray S., Dufour A.-B., Siberchicot A., Jombart T., Pavoine S. (2018). Useful R functions and data structures, in Multivariate Analysis of Ecological Data with Ade4, eds Thioulouse J., Dray S., Dufour A.-B., Siberchicot A., Jombart T., Pavoine S. (New York, NY: Springer), 13–28. Google Scholar.

48. Tittonell P., Bruzzone O., Solano-Hernández A., López-Ridaura S., Easdale M. H. (2020). Functional farm household typologies through archetypal responses to disturbances. Agric. Syst. 178, 102714. doi: 10.1016/j.agsy.2019.102714. CrossRef. Google Scholar.

49. Tittonell P., Giller K. E. (2013). When yield gaps are poverty traps: the paradigm of ecological intensification in African smallholder agriculture. Field Crops Res. 143, 76–90. doi: 10.1016/j.fcr.2012.10.007. CrossRef. Google Scholar.

50. Tittonell P., Muriuki A., Shepherd K. D., Mugendi D., Kaizzi K. C., Okeyo J., et al. (2010). The diversity of rural livelihoods and their influence on soil fertility in agricultural systems of East Africa – A typology of smallholder farms. Agric. Syst. 103, 83–97. doi: 10.1016/j.agsy.2009.10.001. CrossRef. Google Scholar.

51. Touré A., Huat J., Rodenburg J. (2021). Identifying farm-type specific entry points for innovations in weed management in smallholder inland-valley rice-based systems in West Africa. Int. J. Pest Manag. 0, 1–15. doi: 10.1080/09670874.2021.1959083. CrossRef. Google Scholar.

52. Trompette P., Vinck D. (2009). Retour sur la notion d'objet-frontière. Rev. d'Anthropol. Connaissances 3, 5–27. doi: 10.3917/rac.006.0005. CrossRef. Google Scholar.

53. Vall E., Marre-Cast L., Kamgang H. J. (2017). Chemins d'intensification et durabilité des exploitations de polyculture-élevage en Afrique subsaharienne : contribution de l'association agriculture-élevage. Cahiers Agric. 26, 25006. doi: 10.1051/cagri/2017011. CrossRef. Google Scholar.

54. Vall É., Dugué P., Blanchard M. (2006). Le tissage des relations agriculture-élevage au fil du coton. EDP Sciences. 8. Google Scholar.

55. Vanlauwe B., Hungria M., Kanampiu F., Giller K. E. (2019). The role of legumes in the sustainable intensification of African smallholder agriculture: lessons learnt and challenges for the future. Agric. Ecosyst. Environ. 284, 106583. doi: 10.1016/j.agee.2019.106583. CrossRef. Google Scholar.

56. Zongo K. F., Hien E., Drevon J.-J., Blavet D., Masse D., Clermont-Dauphin C. (2016). Typologie et logique socio-économique des systèmes de culture associant céréales et légumineuses dans les agro-écosystèmes soudano-sahéliens du Burkina Faso. Int. J. Biol. Chem. Sci. 10, 290. doi: 10.4314/ijbcs.v10i1.23. CrossRef. Google Scholar.

Périnelle A, Scopel E, Berre D and Meynard J-M (2022) Which Innovative Cropping System for Which Farmer? Supporting Farmers' Choices Through Collective Activities. Front. Sustain. Food Syst. 6:753310. doi: 10.3389/fsufs.2022.753310

Перевод статьи «Which Innovative Cropping System for Which Farmer? Supporting Farmers' Choices Through Collective Activities» авторов Périnelle A, Scopel E, Berre D and Meynard J-M., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык

Фото: Designed by Freepik