Przetłumaczone przez AI
Ramy służące do identyfikacji dobrych praktyk
Wspieranie doradców rolniczych za pomocą opartych na danych narzędzi służących do rolnictwa precyzyjnego i zrównoważonego gospodarowania zasobami
lub
Opis
Podejście oparte na współtworzeniu z udziałem wielu podmiotów, angażujące partnerów projektu FAIRshare reprezentujących różne dyscypliny i zawody oraz wielopodmiotowe sieci FAIRshare w poszczególnych krajach, pozwoli określić kryteria identyfikacji i wyboru dobrych praktyk w całej Europie. Ma to na celu zapewnienie, że wybrane zostaną najbardziej adekwatne i potencjalnie najbardziej wpływowe dobre praktyki. Mając świadomość, że nie istnieje jedna „najlepsza” praktyka, która byłaby w stanie sprostać wszystkim wyzwaniom, potrzebom i kontekstom, w procesie MA położony zostanie nacisk na
sposoby, w jakie DATS mogą być subiektywnie postrzegane jako „dobre” przez podmioty działające w różnych warunkach i systemach rolniczych oraz na to, w jaki sposób mogą one w ten sposób zostać wbudowane w różne konteksty kulturowe.
1/1
lub
Szczegółowe informacje
- Projekt
- Lokalizacja
- Europe
- Autorzy
- Áine Macken-Walsh, John Hyland
- Cel
- Communication, Dissemination, Support decision-making and strategic planning
- Typ pliku
- dokument
- Utworzono dnia
- 29 lut 2020
- Język oryginału
- English
- Oficjalna strona projektu
- FAIRshare
- Licencja
- CC BY