Published February 25, 2025 | Version v1
Conference proceeding Open

Innovation-Population-Fit: Anwendung eines qualitativ-quantitativen Adoptionsmodells auf mehrere digitale Technologien und europäische Regionen

  • 1. Bavarian State Research Center for Agriculture
  • 2. Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie e.V.
  • 3. ROR icon Agricultural University of Athens
  • 4. ROR icon Natural Resources Institute Finland

Description

Angesichts wachsender Herausforderungen in der europäischen Landwirtschaft untersucht das EU-Projekt D4AgEcol das Potenzial digitaler Technologien für eine nachhaltigere Landwirtschaft. In Zusammenarbeit mit Partnern aus acht Ländern und mithilfe des ADOPT-Tools werden Adoptionsraten und -geschwindigkeiten von ausgewählten Technologien wie z. B. Virtual Fencing, Agrarrobotik und Drohnenapplikationen in Workshops mit Praktikern prognostiziert. Die Ergebnisse der Modellierung zeigen, dass bestimmte Technologien wie eine App für Naturschutzanwendungen oder ‚Green Fertilizer Mapping‘ vielversprechende Adoptionsraten aufweisen, während
andere in Abgängigkeit von der untersuchten Zielpopulation geringeres Potenzial haben. Sensitivitätsanalysen identifizieren Schlüsselfaktoren wie „Gewinnerwartung“ und „Umwelteffekte“ bei mehreren Technologien als entscheidend für die Adoption. Die beiden Hauptoutputs des Modells, die maximale Adoptionsrate und der Zeitraum bis zum Erreichen dieses Maximums, sind als Orientierungshilfen zu verstehen. Zusätzliche Sensitivitätsanalysen liefern jedoch wertvolle Hinweise auf das Zusammenwirken von Innovation und Zielpopulation.

Files

Gabriel_GIL_2025_D4AgEcoL_ADOPT.pdf

Files (931.9 kB)

Name Size Download all
md5:06e9cd7b9b2fccfebaefb07eaa6a20f0
542.2 kB Preview Download
md5:ffd578f328bb81a80b06434fdb27eaa0
389.7 kB Preview Download

Additional details

Identifiers

ISSN
1617-5468

Dates

Copyrighted
2025-02-25