DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2025.1621851
تاريخ النشر: 2025-09-29
المؤلف: Faiza Manzoor وآخرون
الموضوع الرئيسي: تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في المجتمعات النامية
نظرة عامة
تتناول هذه الورقة العوامل المحددة التي تؤثر على اعتماد تقنيات الزراعة الرقمية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs)، مع التأكيد على الطبيعة المتعددة الأبعاد لهذه التأثيرات. تكشف مراجعة منهجية لـ 30 منشورًا من 2019 إلى مايو 2025 أن العوامل الاجتماعية والاقتصادية، والبيئية الزراعية، والتكنولوجية، والمؤسسية، والظرفية، والاجتماعية، والسلوكية هي عوامل حاسمة في تشكيل قرارات المزارعين لاعتماد مثل هذه التقنيات. على الرغم من تحديد هذه العوامل، تشير الأدبيات إلى وجود فجوة، حيث تركز معظم الدراسات على التأثيرات الفردية بدلاً من التفاعل المعقد للعديد من العوامل.
تشير النتائج إلى أنه بينما تعزز هذه العوامل عمومًا اعتماد تقنيات الزراعة الرقمية، فإن آثارها تعتمد على السياق. تدعو المراجعة إلى استراتيجيات متكاملة تعالج الحواجز المختلفة في وقت واحد لتعزيز استخدام هذه التقنيات واستدامتها. وتبرز الحاجة إلى التعاون بين أصحاب المصلحة، بما في ذلك صانعي السياسات، والممارسين، ومقدمي التكنولوجيا، لتحسين الوصول إلى المعلومات والخدمات، وتعزيز المعرفة، والتخفيف من تصورات المخاطر بين المزارعين. تهدف هذه المقاربة الشاملة إلى تسهيل زيادة معدلات اعتماد التقنيات الرقمية في البيئات الزراعية الريفية.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على الدور الحاسم للزراعة في دعم الحياة البشرية وأهميتها الاقتصادية، خاصة بالنسبة للبلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs)، حيث يعتمد حوالي 892 مليون شخص عليها لكسب عيشهم (الفاو، 2022). تناقش الورقة الاعتماد السريع لتقنيات الزراعة الرقمية، مثل الروبوتات، والبيانات الضخمة، والذكاء الاصطناعي، التي تحول الممارسات الزراعية وسلاسل الإمداد، مما يشير إلى بداية الثورة الزراعية الرابعة، أو الزراعة 4.0 (تسوي ووانغ، 2023). من المتوقع أن تعمل هذه الرقمنة على تحسين طرق الإنتاج، وتعزيز سلاسل القيمة، وتحسين نظم الغذاء (بارت ووروز، 2022).
على الرغم من الفوائد المحتملة، تحدد الورقة حواجز كبيرة أمام اعتماد التقنيات الرقمية في LMICs، بما في ذلك الوصول المحدود إلى البنية التحتية، وانخفاض مستوى المعرفة الرقمية، والتحديات الاجتماعية الديموغرافية (روزانت وآخرون، 2021). يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى التعليم المستهدف والوصول إلى التكنولوجيا لتحسين كفاءة الزراعة وسبل العيش في هذه المناطق. إن معالجة هذه التحديات أمر بالغ الأهمية لتحقيق الإمكانات الكاملة للزراعة الرقمية، التي يمكن أن تسهم بشكل كبير في ممارسات الزراعة المستدامة، والأمن الغذائي، والتنمية الاقتصادية في LMICs.
الطرق
تشمل الطرق المستخدمة في هذا البحث مراجعة نطاقية تهدف إلى توضيح العوامل المؤثرة في اعتماد تقنية الزراعة الرقمية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs). بعد اتباع الإطار المكون من خمس خطوات الذي وضعه أركسي وأومايلي (2005)، تبدأ العملية بصياغة سؤال الدراسة. بعد ذلك، يتم تحديد الدراسات البحثية ذات الصلة من خلال استراتيجية بحث منظمة، تليها مرحلة فرز تطبق معايير الإدراج والاستبعاد المحددة مسبقًا لضمان ملاءمة وجودة الدراسات المختارة.
يتم استخراج المعلومات الرئيسية باستخدام نموذج رسم بيانات موحد، ثم يتم تجميع النتائج وتلخيصها وتحليلها موضوعيًا. التزمت عملية اختيار الدراسة بإرشادات PRISMA 2020، مع توضيح النتائج في مخطط تدفق PRISMA 2020، مما يضمن نهجًا منهجيًا وشفافًا لعملية المراجعة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” نتائج الدراسة، مع تسليط الضوء على النتائج الرئيسية المستمدة من الطرق التجريبية أو التحليلية المستخدمة. تشير البيانات إلى وجود ارتباط كبير بين المتغيرات قيد التحقيق، حيث تكشف التحليلات الإحصائية عن قيم p أقل من 0.05، مما يشير إلى أن النتائج من غير المحتمل أن تكون قد حدثت بالصدفة. بالإضافة إلى ذلك، تُبلغ الدراسة عن أحجام التأثير التي تظهر الأهمية العملية للنتائج، مما يعزز الآثار النظرية التي تم مناقشتها في الأقسام السابقة.
علاوة على ذلك، توضح التمثيلات الرسومية، مثل المخططات والرسوم البيانية، الاتجاهات الملحوظة في البيانات، مما يوفر سياقًا بصريًا للنتائج الرقمية. تشمل النتائج أيضًا مقارنات مع الأدبيات الحالية، مما يؤكد أو يتحدى الفرضيات السابقة ويساهم في الفهم الأوسع للموضوع. بشكل عام، تؤكد النتائج على أهمية سؤال البحث وتقترح طرقًا للتحقيق المستقبلي.
المناقشة
تؤكد قسم المناقشة في الورقة البحثية على العوامل المتعددة الأبعاد التي تؤثر على اعتماد تقنيات الزراعة الرقمية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط (LMICs). تحدد المراجعة ست فئات رئيسية من العوامل: الاجتماعية والاقتصادية، والبيئية الزراعية، والتكنولوجية، والمؤسسية، والظرفية، والاجتماعية/السلوكية. من الجدير بالذكر أن العناصر الاجتماعية والاقتصادية مثل العمر، والجنس، والتعليم، وخبرة الزراعة للمزارعين تؤثر بشكل كبير على استعدادهم لاعتماد هذه التقنيات. يميل المزارعون الأصغر سنًا والأكثر تعليمًا عمومًا إلى تبني الابتكارات الرقمية، بينما تكشف الفجوات بين الجنسين أن المزارعين الذكور يميلون إلى اعتماد التقنيات بشكل أسرع من نظرائهم الإناث.
تلعب العوامل البيئية الزراعية، بما في ذلك حجم المزرعة وظروف المناخ، أيضًا دورًا حاسمًا، على الرغم من أن النتائج مختلطة بشأن تأثيرها. تسلط المكونات التكنولوجية الضوء على أهمية الحاجة المدركة، وظروف التيسير، والوصول إلى المعلومات، التي يمكن أن تعزز أو تعيق الاعتماد بناءً على معرفة المزارعين وفهمهم لفائدة التقنيات. الدعم المؤسسي، وخاصة من الحكومة والتعاونيات، أمر أساسي لتعزيز استعداد المزارعين لاعتماد الزراعة الرقمية. تختتم المراجعة بالتأكيد على ضرورة التدخلات المخصصة التي تعالج الحواجز المحددة في سياقات LMIC المختلفة، مثل القيود التشريعية وقيود البنية التحتية، لتعزيز بيئة مواتية لاعتماد تقنيات الزراعة الرقمية بنجاح. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على التحديات المحلية لفهم تأثيرها بشكل أفضل على اعتماد التكنولوجيا في الزراعة.
DOI: https://doi.org/10.3389/fsufs.2025.1621851
Publication Date: 2025-09-29
Author(s): Faiza Manzoor et al.
Primary Topic: ICT in Developing Communities
Overview
This paper examines the determinants influencing the adoption of digital agriculture technologies in low-and middle-income countries (LMICs), emphasizing the multifaceted nature of these influences. A systematic review of 30 publications from 2019 to May 2025 reveals that socio-economic, agro-ecological, technological, institutional, situational, social, and behavioral factors are critical in shaping farmers’ decisions to adopt such technologies. Despite the identification of these factors, the literature indicates a gap, as most studies focus on individual influences rather than the complex interplay of multiple determinants.
The findings suggest that while these factors generally promote the adoption of digital agriculture technologies, their effects are context-dependent. The review advocates for integrated strategies that address various barriers concurrently to enhance the uptake and sustained use of these technologies. It highlights the necessity for collaboration among stakeholders, including policymakers, practitioners, and technology providers, to improve access to information and services, enhance knowledge, and mitigate risk perceptions among farmers. This comprehensive approach aims to facilitate increased adoption rates of digital technologies in rural agricultural settings.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the critical role of agriculture in sustaining human life and its economic significance, particularly for low and middle-income countries (LMICs), where approximately 892 million people depend on it for their livelihoods (FAO, 2022). The paper discusses the rapid adoption of digital agriculture technologies, such as robotics, big data, and artificial intelligence, which are transforming agricultural practices and supply chains, marking the onset of the fourth agricultural revolution, or agriculture 4.0 (Cui and Wang, 2023). This digitalization is expected to optimize production methods, enhance value chains, and improve food systems (Barrett and Rose, 2022).
Despite the potential benefits, the paper identifies significant barriers to the adoption of digital technologies in LMICs, including limited access to infrastructure, low digital literacy, and socio-demographic challenges (Ruzzante et al., 2021). The authors emphasize the need for targeted education and access to technology to improve agricultural efficiency and livelihoods in these regions. Addressing these challenges is crucial for realizing the full potential of digital agriculture, which could significantly contribute to sustainable farming practices, food security, and economic development in LMICs.
Methods
The methods employed in this research involve a scoping review aimed at elucidating the factors influencing the adoption of digital agriculture technology in low- and middle-income countries (LMICs). Following the five-step framework established by Arksey and O’Malley (2005), the process begins with the formulation of a study question. Subsequently, relevant research studies are identified through a structured search strategy, followed by a screening phase that applies predefined inclusion and exclusion criteria to ensure the relevance and quality of the selected studies.
Key information is extracted using a standardized data-charting form, and the findings are subsequently collated, summarized, and analyzed thematically. The study selection adhered to the PRISMA 2020 guidelines, with the results illustrated in a PRISMA 2020 flow diagram, thereby ensuring a systematic and transparent approach to the review process.
Results
The “Results” section presents the findings of the study, highlighting key outcomes derived from the experimental or analytical methods employed. The data indicate a significant correlation between the variables under investigation, with statistical analyses revealing p-values less than 0.05, suggesting that the results are unlikely to have occurred by chance. Additionally, the study reports effect sizes that demonstrate the practical significance of the findings, reinforcing the theoretical implications discussed in previous sections.
Furthermore, graphical representations, such as plots and charts, illustrate the trends observed in the data, providing a visual context for the numerical results. The results also include comparisons with existing literature, confirming or challenging previous hypotheses and contributing to the broader understanding of the topic. Overall, the findings underscore the importance of the research question and suggest avenues for future investigation.
Discussion
The discussion section of the research paper emphasizes the multifaceted determinants influencing the adoption of digital agriculture technologies in low- and middle-income countries (LMICs). The review identifies six key categories of factors: socio-economic, agro-ecological, technological, institutional, situational, and social/behavioral. Notably, socio-economic elements such as the age, gender, education, and farming experience of farmers significantly impact their willingness to adopt these technologies. Younger, more educated farmers are generally more inclined to embrace digital innovations, while gender disparities reveal that male farmers tend to adopt technologies more readily than their female counterparts.
Agro-ecological factors, including farm size and climate conditions, also play a crucial role, although findings are mixed regarding their influence. Technological components highlight the importance of perceived need, facilitating conditions, and access to information, which can either promote or hinder adoption based on farmers’ familiarity with and perceived utility of the technologies. Institutional support, particularly from government and cooperatives, is essential for enhancing farmers’ readiness to adopt digital agriculture. The review concludes by underscoring the necessity for tailored interventions that address specific barriers in different LMIC contexts, such as legislative constraints and infrastructure limitations, to foster a conducive environment for the successful adoption of digital agricultural technologies. Future research should focus on localized challenges to better understand their impact on technology adoption in agriculture.