研究

参与式监测和评估，使社会学习、采用和超越再生农业的规模

• 摘要
• 简介
  • 采用可持续土地管理的社会学习过程
  • 参与性监测和评价可持续土地管理
• 方法
  • 研究背景
  • 西班牙东南部的参与式监测与评估
  • 与农民构建模糊认知地图
  • 模糊认知图处理与统计分析
  • 访谈构建再生农业信息流动的社会网络
  • 社会网络处理与分析
• 结果
  • 农民的观念
  • 农民的社会网络
• 讨论
  • 社会认知维度
  • 社会关系方面
  • 参与式监测和评估和生活实验室，支持超规模再生农业和可持续土地管理
  • 反思的方法
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

思维方式决定了行动方式，而我们的行动决定了如何建设这个充满生机的星球的未来(安第斯农业社区)。

影响全球32亿多人的土地退化加剧，引起了国际社会-生态系统可持续性的关注(IPBES 2018)，并敦促大规模采用情境化的可持续土地管理(SLM;Cherlet et al. 2018)。SLM对于基于自然的气候变化适应和减缓战略也至关重要(Sanz等人2017年，Eekhout和debeplay竞技 Vente 2019年)。尽管科学和当地知识都极大地促进了我们对SLM实践有效性的理解，但大规模实施还很滞后，只有当农民和土地所有者的生计和社区成为此类举措的核心时才有可能(Reed等人2011年，Bouma 2019年，Albaladejo等人2021年)。

农民采用可持续土地管理仍然是一个重大的当代挑战，特别是考虑到需要改变主要的农业范式，并在所有部门和农场类型中参与更可持续的农业实践。这一挑战和向更可持续的土地利用过渡的追求也反映在《联合国防治荒漠化公约》(https://www.unccd.int/actions/ldn-target-setting-programme)、联合国可持续发展目标、欧盟绿色协议及其从农场到叉和生物多样性战略(欧盟委员会2019年、欧洲环境署2019年;欧盟委员会公正过渡机制https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/european-green-deal/finance-and-green-deal/just-transition-mechanism_en)．有无数的因素影响着农民采用SLM的复杂性，包括:资产;野心;值;农业、金融、市场和政策方面的障碍和机会;农田特征;关于SLM的知识和获取信息;和社交网络(Schoonhoven和Runhaar 2018, Chinseu et al. 2019)。需要有利的环境，包括政策和法律框架、法规、市场、具有稳定配置的部门基础设施以及教育和推广系统，以支持向SLM的过渡(Sutherland等人2015年，Pinto-Correia和Azeda 2017年，Kuhmonen 2018年)。尤其重要的是，促进建立紧密的合作网络，以促进农民获取和分享知识，并促进社会学习，这是越来越被认为是成功采用SLM的关键因素(Wals 2007, Kristjanson等人2014,Ensor和Harvey 2015, Hermans等人2017)。

总的来说，社会学习对于促进SLM的采用和环境管理的转型非常重要(Pahl-Wostl等人2007年)，因为农民的心理结构和认知对他们的耕作实践有很大的影响(Segnon等人2015年，Vuillot等人2016年，Teixeira等人2018年)。例如，Liu和Luo(2018)发现，土地保护实践的知识对农民的土地利用行为影响最大。类似地，Dessie等人(2012)发现，涉及农民和研究人员的参与式研究使社会学习成为可能，与没有参与研究的农民相比，这转化为更高的农民采用土壤梯田。以话语公平为特征的参与式过程促进了农民、研究人员和其他利益相关者之间的知识交流，以解决共同感兴趣的问题，这可能会加强参与者之间支持和信任关系的建立，以及对彼此收集的不同知识的整合，以发展新的共享理解(Scholz等人2014)。

当涉及到创新的可持续土地管理时，社会学习获得了特殊的相关性，因为农民没有或只有有限的以往经验可以作为参考。创新的可持续土地管理是指旨在整合土地、水和环境资源的管理，并挑战某一地区常用主流方法现状的新颖和替代做法和方法。因此，与所有创新一样，创新的可持续土地管理的实施风险比在该领域已经建立和测试的可持续土地管理更高。

采用可持续土地管理的社会学习过程

为了增加其影响，研究需要有效地设计，以适应、伴随和促进个人、社区和社会学习和适应其行为以适应环境和社会经济变化的过程(Ensor和Harvey 2015)。通过与农民在持续的伙伴关系中合作的迭代过程支持社会学习的研究，通过集成不同的知识系统产生新的知识和集体理解，可能大大有助于加快SLM的采用(Harvey等，2013年)。这一观点尤其重要，因为农民对农场管理实践的看法和信念往往基于传统和长期实践，支持路径依赖(达恩霍夫2020年)。再加上对采用创新的SLM的影响缺乏了解和不确定性，这种想法往往阻碍了向SLM的过渡(Zinck和Farshad 1995, Schwilch等人2011,Marques等人2015)。然而，有证据表明自下而上和地方驱动的过程刺激经验和学习的积累;随着知识的增加，初始信念得到更新，创新的使用变得越来越高效(Darnhofer等人2016,Fieldsend等人2021)，创新绩效的不确定性和感知障碍倾向于改善，最终导致农民采用创新(Monge等人2008,Harvey等人2013)。

根据Reed等人(2010)的定义，我们将“社会学习”理解为:(1)发生在相关个体身上的理解变化;(2)它超越了个人，而处于实践共同体之中;(3)它是通过社会互动和社会网络中行动者之间的过程发生的。当利益相关者互动、分享经验、合作、谈判和相互咨询、建立关系并发展信息共享和相互支持的网络时，社会学习有望发生(Reed等人2010年，Johnson等人2012年，van der Wal等人2014年)。社会学习意味着共享理解的增加，或者换句话说，参与参与过程的个体的认知有更高的趋同(Scholz et al. 2014)。

农民和研究人员横向参与的参与式研究为整合当地知识和科学知识并促进知识共享提供了机会，从而促进社会学习、共同创新和共同创造解决方案，以帮助向可持续粮食体系过渡(Raymond等人2010,Cuéllar-Padilla和Calle-Collado 2011, De Vente等人2016,Reed等人2018,Wiget等人2020)。在涉及农民和研究人员参与参与式监测和评估(PM&E)的参与式研究中，通过改善农民对SLM有效性的信息和知识的获取，并通过发展利益相关者之间的关系和信任，创新的SLM效果可能会导致创新采用的增强(Reed等人2007年，Stringer等人2014年，De Vente等人2016年)。

参与性监测和评价可持续土地管理

我们将PM&E理解为农民和研究人员在多个层面评估土地管理实践效果的联合合作。它意味着利用不同的参与性活动和工具(Reed等人2013,Ensor和Harvey 2015, Ernst 2019)来促进互动;整合当地、本土和科学知识;减少权力失衡;并动员利益相关者支持长期的SLM (Luján Soto et al. 2020)。我们所说的参与，是指参与者在整个研究过程中的积极参与，以促进为支撑。我们认为，对土壤微生物管理的监测和评估是一个持续的学习和适应反馈过程，包括密集的当地和科学数据收集、土壤微生物管理的试验和测试，以及农民和研究人员对结果的联合讨论(Luján Soto et al. 2020)。

农民和研究人员横向参与PM&E可以通过各种机制刺激社会学习。首先，农民可以从自己的经验中学习，即“眼见为实”，通过对所采用的SLM实践的效果进行自我评价和自我反思(Ball et al. 2017)。其次，通过与参与PM&E的农民分享信息，农民可以学习他人的经验，即“点对点”(Wood et al. 2014)。第三，农民可以学习科学知识，即“不同的专业知识”，根据SLM观测和技术结果整合和对比科学知识和当地知识(Estrella等，2000年，Cardoso等，2001年，Stringer等，2014年，Ball等，2017年，García-Nieto等，2019)。最后，PM&E可以通过创建一个密集的协作PM&E网络，促进SLM信息的交流和传播，从而增加获得SLM信息的农民数量，即“传染效应”，从而潜在地导致SLM的扩张(Parra-Lopez等人2007年，Wood等人2014年，Tran等人2018年，Skaalsveen等人2020年)。因此，规模扩大被理解为通过水平扩散过程复制成功的创新，以增加受影响的人群或社区的数量(Hermans等人2013,López-García等人2021)。这是一个横向的过程，关注知识和创新如何在不同类型的组织之间传播。它与向上扩展不同，向上扩展需要垂直或等级链接，通过改变法律和政策在政治术语中转化创新的结果(Hermans等，2013,2017,Moore等，2015)。它也不同于深度扩展，后者意味着影响文化根源，改变文化价值观、信仰和规范(Moore等，2015)。

因此，预计SLM的PM&E将增强解决方案的相关性、合法性和可信度，拓宽其实施的支持基础(van der Wal等人2014,Luján Soto等人2020)，并最终导致所有权和社区赋权的增强，态度的改变，以及采取SLM的集体行动(Sol等人2013,Phuong等人2018,Suškevičs等人2018)。这种对集体行动的关注也有助于说明为什么社会学习在景观、环境和自然资源管理、创新采用和气候变化适应方面被认为是至关重要的(Muro和Jeffrey 2008, Ensor和Harvey 2015, Hermans等人2017)。beplay竞技这些想法与最近重新燃起的建立“生活实验室”和“灯塔农场”的兴趣直接相关，通过实践来促进社会学习，并促进研究人员和农民之间的知识交流，欧洲“土壤健康和食品使命”也证明了这一点(Veerman等人，2020年)。

虽然社会学习已经在文献中使用了几十年，但对其定义、涉及的过程和结果却没有达成共识(Reed et al. 2010)。不出意外的是，缺乏实证证据表明参与式研究实际上促进了社会学习(Reed et al. 2010)，因为认知变化很少被调查(Ernst 2019)，而参与式环境中的社会互动通常是假设的。近年来，越来越多的人致力于证明多方利益相关者参与式研究方法的潜力，以实现对SLM、自然资源管理和相关主题的社会学习，如参与式建模(Henly-Shepard等人2015年，Voinov等人2016年)、参与式绘图(García-Nieto等人2019年)以及社区管理未来场景的参与式开发(Johnson等人2012年)。然而，提供社会学习实证证据的SLM的PM&E的科学研究仍然很少，特别是在创新的SLM方面。

我们的目标是评估PM&E在实现社会学习以支持创新可持续土地管理的采用和扩展方面的潜力，方法是:(1)支持知识的共同创造和对创新可持续土地管理对参与的农民的影响的共识，以及(2)加强和扩大农民的社会网络以及知识和创新可持续土地管理信息共享的潜力。为此，我们启动了一个PM&E项目，以评估再生农业(RA)在西班牙东南部一个农业地区的影响，有12名当地农民率先在该地区应用再生农业。我们评估了随着时间的推移，PM&E是如何影响农民的看法和社会网络的，并讨论了创新采用SLM和扩大规模的结果的相关性。据我们所知，这是创新型SLM的PM&E领域中最早的科学研究之一，评估了社会学习，包括社会认知(知觉)和社会关系(社会网络)两个维度。我们相信这个PM&E项目可以为未来生活实验室的设计和基于创新SLM的修复举措提供灵感。

方法

研究背景

这项参与式研究是在西班牙东南部半干旱的草原高原上与农民协会AlVelAl的成员合作进行的。西班牙半干旱的东南部是欧洲受土地退化和荒漠化影响最严重的地区之一(Martínez-Valderrama et al. 2016)，也是世界上最大的雨养有机杏仁产地之一。自20世纪50年代以来，该地区经历了重大的农场管理变革。直到20世纪90年代末，绿色革命模式明显推动了农业活动的机械化和农药的应用，并得到了政府机构的支持，通过对农民的补贴。这种从传统有机农业向传统农业的转变带来了多种环境、社会和经济影响。在环境方面，它导致了水土保持结构的废弃(Bellin等人2009年)、从谷物耕作向木本多年生耕作的转变(Cruz Pardo等人2010年)、几乎完全消失的养羊(Toro-Mujica等人2015年)以及耕作方式的集约(Clar等人2018年)，导致侵蚀率和土地退化的显著增加(García-Ruiz 2010, van Leeuwen等人2019)。在社会方面，它导致了传统农民生活方式的断裂和自我控制的以资源为基础的系统的自主性丧失，包括农民社会网络和传统知识转移等非物质资源的丧失。农民自主性的丧失也反映在经济领域，特别是经济利润减少和农业在经济上更加依赖补贴(van Leeuwen等人，2019年)。

面对这样的局面，2015年，当地农民创建了AlVelAl协会。AlVelAl协会由Commonland基金会、地区政府、当地企业和研究机构支持，旨在恢复退化土地的大量扩展，通过提供技术建议和经济支持促进和促进RA的采用。RA是一种创新的SLM方法，被认为是一种有前景的解决方案，可以逆转和防止土地进一步退化，并增强生态系统服务的提供，通过采用土壤恢复实践，遵循四个主要原则:(1)减少土壤扰动，(2)提高土壤肥力，(3)减少裸土的时空事件，(4)通过整合牲畜使种植系统多样化(Rhodes 2012, 2017, Elevitch等人2018,LaCanne和Lundgren 2018)。RA包括景观和农场两方面的实践。在农场层面，最普遍推广的类风湿复耕做法包括减少耕作、有机改良和覆盖用作绿肥的作物，但也包括作物多样化、将牲畜纳入农业(silvo)牧养系统和集水等做法。

虽然有希望(De Leijster等人2019年，Luján Soto等人2021年b)， RA在西班牙东南部的高草原高原和一般半干旱地区的应用有限。这种有限的采用可能是因为缺乏显示其有效性的经验数据(Lee等人，2019年)，以及半干旱条件下土壤对管理变化的反应通常较慢，这可能会推迟可见结果的出现，使农民不愿意采用RA。

西班牙东南部的参与式监测与评估

鉴于社会学习的需求和潜力，以帮助在高草原高原设计、采用和加强RA的实施，我们设计并启动了一个PM&E研究项目(Luján Soto et al. 2020;图1)包括AlVelAl成员、已经实施RA的当地先锋农民(表1)和研究人员，以评估RA对土壤和相关生态系统服务的影响(Luján Soto et al. 2021)b)．PM&E研究项目于2017年正式启动，与AlVelAl董事会成员一起定义参与式研究目标和方法。随后，我们启动了PM&E项目，邀请了12位表示有兴趣参与的杏树种植者(Luján Soto et al. 2020)。第一次会议之后，开展了几项参与性活动，使用多种参与性工具来激励社会学习(Ensor和Harvey 2015, Ernst 2019, Suškevičs等，2019)。活动包括实地访问;基于土壤质量技术指标的土壤评价举办两个参与性讲习班，以确定、选择、优先考虑和验证当地土壤质量指标;制定并在农场实施一份实地手册，以便农民对土地管制进行季度目视评估;以及一系列的参与式研讨会和活动，以促进参与的农民和研究人员交流当地土壤质量指标和技术指标的监测和评价结果，反思RA的影响和有效性，并保持参与者的参与(Luján Soto et al. 2020)。此外，我们创建了一个电话聊天群，陪伴农民在PM&E过程中，解决疑问，分享信息，并加强对RA实践的讨论(图1)。为了评估PM&E是否能够实现社会学习，我们在项目开始和农民积极参与PM&E的第三年评估了两个方面: farmers’ social networks on RA information sharing using social network analysis, and farmers’ perceptions of RA impacts and benefits using fuzzy cognitive mapping (FCM; Fig. 1).

与农民构建模糊认知地图

FCM是一种集成的半定量研究工具，易于在参与式环境中使用，通过阐述从系统理解的角度对特定问题的看法的变化来评估、比较和揭示人们知识系统的变化(Özesmi和Özesmi 2004)。我们在2018年春季(PM&E前)和2020年夏季(PM&E后)使用FCM进行了个人访谈，以绘制农民对RA影响的看法。为了评估PM&E对农民认知塑造的影响，我们生成了10张个体模糊认知图(FCMaps;在启动监测活动之前(PM&E前)，每个农民一个)，在项目的第三年(PM&E后;图1)。由于物流方面的原因，我们无法在PM&E项目开始或结束时进行FCM访谈，因此在比较评估中我们放弃了两位参与农户的看法。为了创建这些单独的fcmap，围绕与农民具体现实相关的三个主要问题进行了采访:(Q1)“哪些因素影响了该地区的土地退化?(Q2)“哪些因素影响作物生产?”以及(Q3)“再生农业，尤其是三种最常见的类风湿法(即有机改良、绿肥和减少耕作)对土地退化、作物生产和其他你认为重要的社会经济因素有什么影响?”

为了便于回答这些问题，在访谈前，对农民进行了简短的FCM解释，强调了该方法的相关方面，并强调没有正确或错误的答案。这些访谈是按照一系列步骤进行的，以确保能够绘制出农民认为相关的所有因素。每个步骤都有详细的说明，以确保所有农民都清楚地了解这些指示。

在步骤1中，我们向农民出示一张A0的纸，上面有6张带有粘性的“记录”。每个条目都有一个与所问问题相关的关键词。我们使用彩色注释来促进视觉上的区分。使用的六种记录和颜色是:黄色的“土地退化”(与Q1有关)，蓝色的“生产”(Q2)，绿色的“再生农业”、“绿肥”、“堆肥或有机改良”和“减少耕作”(所有的Q3;图2)。

一旦提供了入口记录，我们就继续进行步骤2，在该步骤中，向农民询问了Q1。将答案以研究者-facilitator确定的关键词收集起来，并写在单独的不干胶笔记上，然后将这些不干胶笔记放在相关条目笔记旁边的A0纸上，以便在后续步骤中绘制条目之间的联系。

当农民回答完Q1后，我们进入步骤3，在该步骤中，农民被要求建立映射项目和相关条目笔记之间的关系并评价关系。在这一步中，农民必须指明关系的方向、类型和强度。首先，指出关系的方向，必要时画上箭头，从影响项开始，指向被影响的项。第二，关系类型可以是正的，也可以是负的，分别用(+)或(-)符号标记。最后，使用1(弱)到5(强;图2)。

在FCM中，箭头用于绘制物品之间的联系，在许多情况下，许多相交的箭头会使视觉图像和已建立关系的排名复杂化。为了避免箭头混乱，每个回答问题的关键字都被收集在与相关条目相同颜色的不干胶便签上，即土地退化的影响因素写在黄色便签上，作物生产的影响因素写在蓝色便签上，RA的影响和具体的RA做法写在绿色便签上。通过这种方式，我们可以在项目之间建立连接，而不需要画箭头。箭头只在前面提到的项目回答问题和在已经映射的项目之间建立连接时才会绘制。一旦建立连接并完成Q1，我们就按照上述相同的程序转移到Q2和Q3。农民被提醒，如果他们发现任何映射项目之间的关系，他们就有可能建立联系。

为了促进对问题3的响应，首先要求农民绘制每一种RA做法与土地退化、生产及其影响因素之间的联系。如果农民发现所有RA实践对一个项目的影响是相同的(方向、类型和强度)，或者不能建立RA实践之间的差异，那么只会在RA条目注释上画一个箭头，表示连接的方向、类型和强度。最后，农民被问及RA的社会和经济影响。在演习结束前，农民们被问及他们是否同意得出的地图，并做出任何他们认为必要的修改或增加。

模糊认知图处理与统计分析

我们遵循了一套fcmap构建的良好实践，以确保过程的透明度和可重复性(Olazabal等，2018年)。良好实践包括对单个地图的解释和预处理、常用术语的选择、概念的重命名和权重符号的逆转，以增加创建单个地图和邻接矩阵的一致性(附录1-4)以及将单个邻接矩阵聚合为集合FCMaps (Olazabal等，2018)。

使用Bachhofer和Wildenberg于2009年开发的FCMapper 1.0版本软件(http://www.fcmappers.net/joomla)．分析包括因子的总数(节点)，连接的总数(箭头)，以及根据接收或传输的箭头类型分类的因子类型。发射机因素只有向外的箭头，表示它们影响其他因素。接收因子只有向内箭头，表示受其他因子的影响。普通因素有向外箭头和向内箭头，表示对系统中其他因素的影响和受其影响。箭头的强度被重新调整到0.2到1.0(积极联系)和−0.2到−1.0(消极联系)之间。各因素的中心性由入箭和出箭的绝对权重之和决定。此外，因素被分为5类:生物物理和环境、管理、经济、社会、政治和文化。

将单个FCMap进行组合，得到两幅集合地图:一幅集合FCMap集成了开始PM&E前10个农民个体FCMap的感知，另一幅集合FCMap集成了PM&E第三年这10个农民的感知。集合fcmap是通过合并各个因素并汇总每个时间段所有农民相同因素之间的联系而创建的。联系的权重除以农民的数量，得出平均中心性得分。同样的因素之间的正联系和负联系相互抵消。我们使用Gephi软件版本0.9.2 (Bastian et al. 2009)用于FCMaps的图形表示。

为了评估参与项目前(PM&E前)和第三年(PM&E后)农民的认知差异，并评估是否发生了个体和集体学习，我们分析了农民个体认知的演变，即在PM&E前和后的个体fcmap的变化，并将其与农民群体的认知演变，即在PM&E前和后的集体fcmap的变化进行了比较。在R version 3.6.2 (R Core Team 2020)中，我们使用配对依赖样本的非参数Wilcoxon Signed Rank统计检验分析了FCM指数、分类因子组和RA实践的中心性N= 10，显著性水平设为P< 0.05。

访谈构建再生农业信息流动的社会网络

我们在2018年春季(PM&E前)和2020年春季(PM&E后)分别进行了12次访谈，以测量和绘制参与PM&E农户社会网络中RA信息流的演变。2018年，在监测活动开始前进行了面谈，而在2020年，由于国家政府实施了COVID-19隔离限制，面谈是通过电话进行的。采访包括两部分。第一部分是获取基线信息，包括农民姓名、协会职能、职业和工作机构或组织、执业时间等。第二部分由两个主要的“名称生成器”问题组成:(1)传递信息的人(“alter”)和(2)接收信息的人(“ego”)。问题是:“你从谁那里得到关于RA的信息?”指定频率”和“你向谁提供RA信息?”指定的频率”。为了简化回答过程，我们使用李克特量表(Likert)来衡量信息交流的频率(非常经常= 5，经常= 4，偶尔= 3，很少= 2，非常很少= 1)。

社会网络处理与分析

我们使用Gephi软件版本0.9.2 (Bastian et al. 2009)对PM&E农民在其社交网络中的信息流动进行图形表示。我们纳入了PM&E农户提到的所有信息流;因此，当一个PM&E农民提到他们接收或向另一个人传递信息时，无论被任命者是否提及相同的信息流量，都将被纳入分析。我们使用UCINET软件(Borgatti et al. 2002)分析调查数据，进行自我中心度量计算。我们使用描述性分析，并选择了一组指标来分析在PM&E过程中农民社会网络的时间演化(表2)。中心性测度(度中心性、度外中心性、间中心性)通常用于理解网络中知识创造和共享的潜力(Simpson and de Loë 2017, Beaman and Dillon 2018, Skaalsveen et al. 2020)。同质性水平表明信息和知识共享是发生在同一类型的行动者之间(例如，主要是农民对农民的互动)，还是发生在不同的行动者之间(Beaman和Dillon 2018, Skaalsveen等人2020)。两步到达之间表明信息能够多快地到达网络中的行动者(Hanneman和Riddle 2011)。中心性、间性和同质性指标被广泛用于评估农民网络中的知识共享和SLM和农业创新的潜在扩散(Simpson和de Loë 2017, Beaman和Dillon 2018, Skaalsveen等人2020)。

结果

农民的观念

个体FCM进化最相关的结果是，农民提到的因子明显更多(P= 0.006)和更多因素之间的联系(P= 0.022)(表3、图3;当我们将所有的个体fcmap合并为整体fcmap时(图3)，我们观察到，在PM&E后，农民提及的因子数量更高，但因子之间的联系少了14个(表3)。此外，在PM&E前提及的65个因子中，只有10个(即15%)被5个或5个以上的农民引用，而在PM&E后的73个因子中，这一数字增加到22个(即30%)。此外，更多的农民将常见的类风灾做法与土地退化和生产联系起来(附录5中的表A5.1和A5.2)。

就个体而言，农民也提到了明显更多的传播因子(P= 0.012)和更多接收器(P= 0.005)因子，但普通因子之间无显著差异(表3)。此外，农民在PM&E前后提及的“生物物理与环境”因子和“政治与文化”因子数量无显著差异，而农民提及的“管理”因子显著多于“管理”因子(P= 0.016)，“社交”(P= 0.011)，以及“经济”(P= 0.042)因子在PM&E后(表3)。农户共识别出10个以上的传递因子，而接收因子和普通因子在PM&E后差异不大(表3)。

在PM&E前后，农民认为水的有效性、土壤肥力、有机质和土壤生物多样性是最主要的因素(图3;所有10名农民都提到了水分可用性是影响作物生产的一个因素(附录5中的表A5.2)，并且在PM&E前后是最重要的因素(附录5中的表A5.3)。PM&E后，土壤肥力和有机质比土壤生物多样性更重要(附录5中的表A5.3)。

农民认为所有三种RA措施对土地退化的影响与PM&E前相似(表4，图3)。PM&E后，他们认为绿肥是最有利于防止土地退化的RA措施，其次是有机改良，然后是减少耕作。农民认为有机改良对生产影响最大，其次是绿肥和减少耕作。这种看法在PM&E项目中仍然是相似的;然而，农民认为有机改良对生产后期PM&E的正向影响较高，而减少耕作和绿肥的影响较低(表4，图3)。对于中心性最高的因素，农民认为有机改良对水分有效性、土壤肥力和有机质的正向影响最大。这种看法仍然类似，尽管在PM&E后有更高的积极影响。然而，在PM&E之后，农民认为绿肥比有机改良对水资源可用性的影响略大，而有机改良被认为是对土壤生物多样性最积极的做法，最初认为土壤生物多样性来自绿肥。在PM&E前后，减少耕作被认为是对土地退化、生产和所有最重要的因素影响最小的RA做法(表4、图3)。

农民的社会网络

社会网络分析显示，PM&E农户的网络维度在项目实施的第3年比项目开始前更大，涉及到45个人，农民与这些人建立了65个新的信息通量(图4，表5)。项目实施后，PM&E农户群体内报告的RA信息通量增加了26个(即发送和发送)其中，PM&E农户多发送了15个信息通量，与每个接收方保持着相似的沟通频率(即偶尔)(表5)。PM&E农户在群体内多接收了11个信息通量，但频率下降了1个点，从偶尔到很少。PM&E后，PM&E农户与群体外更多的人(主要是农民)分享RA信息，而他们从群体外获得的信息通量略少。特别是，提供信息的非政府组织技术人员较少，而促进PM&E的主要研究者获得了中心地位(图4)。PM&E农户向群体外发送和接收信息的频率较低 在时间上下降，表现为经过PM&E过程后度中心性略低，但度外中心性较高。PM&E农户之间以及与其他不参与的农户之间的RA信息共享程度较高，其同质性指数为负，说明RA信息共享主要发生在农户之间。最后，在PM&E之后，中间度和两步达到度较高。

讨论

在下面的章节中，我们将讨论PM&E是否能够在参与的农民中实现社会学习，涉及社会认知(认知)和社会关系(社会网络)两个维度。基于这些见解，我们进一步阐述了PM&E支持采用和扩展创新SLM(如RA)的潜力。

社会认知维度

通过对农民认知发展的社会认知维度分析，发现农民认知发展促进了农民对RA的社会学习。更具体地说，PM&E促进了个人和集体学习的过程，使参与的农民对不同的土地退化和生产的复垦措施的影响，以及影响这些措施和受这些措施影响的因素的看法和意见趋于一致。

关于再生农业更大更复杂的个人知识

考虑到个体感知的演变(附录4)，经过三年的PM&E后，FCM结果中农民提到的因子数量和因子之间的联系显著增加(表3)，表明PM&E提高了农民的知识获取。农户在PM&E后提到的接收因子和传递因子数量显著增加，表明农户对RA、土地退化和生产的影响因子和影响因子有了更深刻的认识。此外，显著差异表明，农民拓宽了他们对管理、社会和经济因素在其农业生态系统和生计中发挥作用的重要性的理解。换句话说，经过近三年的PM&E研究，农民对围绕RA、土地退化、作物生产和相关因素的社会-生态系统有了更复杂的理解。

事实证明，农民对SLM经验的自我评价对个体学习至关重要(Tran等，2018年)。发展过程通过以下方式进行:参与讲习班的农民确定、选择、优先考虑和验证当地土壤质量指标;农民使用田间手册监测RA;农民和研究人员对监测结果的集体分享和讨论似乎有助于农民对类风管的实践、管理和影响进行自我评价和自我反思。这一反思过程应有助于他们做出SLM的决策(Triste等人2014年，Ball等人2017年)，并增强农民的所有权和适应和采用RA的权能(Darnhofer等人2008年)。对于集体学习至关重要的学习机制，如与其他参与的农民和研究人员的沟通和知识交流，与个人学习存在内在联系(Reed等人2010年，De Vente等人2016年)。因此，在PM&E中，通过个人和集体的学习过程，如便利的参与式研讨会和电话聊天组，实现了个人学习。因此，我们指出，让农民参与PM&E可以增强个体学习，符合实现社会学习的第一个要求(Reed et al. 2010)。

对再生农业有凝聚力和广泛的共识

在PM&E之后，个体FCMap显示了显著更多的因素之间的联系，而集体FCMap显示了更少的联系(表3、图3)。这一观察结果表明，通过参与PM&E项目，农民对涉及其农业生态系统和生计的土地退化、生产以及环境、社会、文化、经济和政治因素的RA影响表现出更复杂的个体感知和更多的共识。上述因素被引用的频率更高(附录5中的图A5.1)，以及更多的农民将类风沙措施与土地退化和生产联系起来(附录5中的表A5.1和A5.2)，也可以观察到这一更大的共识。此外，在PM&E之后，农民对再生措施对土地退化、生产的影响和那些被认为是最核心的因素之间的差异更大。农民对RA做法对四个最核心因素的影响的看法与参与PM&E的研究人员对不同的RA做法对被监测农场土壤质量的土壤物理、化学和生物指标的影响的监测结果一致(Luján Soto等人，2021年)b)．这一结果表明，PM&E有利于农民和研究人员之间的知识交流，有利于参与的农民对RA形成广泛、共享的理解，从而符合社会学习的第二个要求(Reed et al. 2010)。研究过程中涉及不同利益相关者的互动和讨论，以促进对他人观点的欣赏，这比只涉及一种行为者更有可能有利于社会学习(García-Nieto et al. 2019)。认知趋同是社会学习过程中知识交换的预期结果(Scholz et al. 2014)。但是，必须注意一些投入的影响，如科学投入对参与的利益攸关方的看法的影响。对权力动态管理的熟练和结构化促进可以减少行动者之间的等级关系，以防止参与的农民对具有更高决策权的行动者(即研究人员和技术人员;Dessie et al. 2012, De Vente et al. 2016)。

此外，值得注意的是，在PM&E前，参与的农民已经有一定的经验、知识和对RA的积极倾向。这种情况，加上学习过程需要时间的事实，可能解释了为什么尽管农民加深了他们对RA的知识，但只有少数新因素被加入，我们没有发现在PM&E前后农民的认知之间有很大的变化。

不同的参与式研究过程可以使自然资源管理、可持续发展和气候变化适应方面的社会学习成为可能，例如，多方利益相关者创新平台的参与式建模(Henly-Shepard et al. 2015)、参与式未来场景的社区管理(Johnson et al. 2012)以及生态系统服beplay竞技务的参与式制图(García-Nieto et al. 2019)。参与式研究过程的设计应适应当地环境和既定目标，以最大化其相关性和影响(De Vente等人2016年，Reed等人2018年)，促进对于确保社会学习至关重要(Harvey等人2013年，Suškevičs等人2019年)。Ensor和Harvey(2015)指出，参与性活动和工具的“最小集合”对于在参与性过程中刺激社会学习是必要的，建议这些活动和工具的整合程度越高，成功的社会学习的机会就越大。我们对农民看法的研究结果提供了经验证据，支持一个设计良好的PM&E过程，结合不同的参与性活动和工具，促进农民和研究人员的参与、知识交流和参与，加速了对创新的土地管理实践的集体理解和社会学习，这是土地管理超越规模和大规模采用的重要先决条件。然而，社会学习受到多种情境相关因素的影响(Ernst 2019, Suškevičs等人2019)，并不一定转化为集体行动(Muro和Jeffrey 2008, Nykvist 2014, Newig等人2018)。

社会关系方面

通过分析在项目管理与评估过程中农民获取RA信息的社会网络的社会关系维度，可以发现项目管理与评估过程促进了农民的关系、互动和知识共享数量，从而实现了社会学习。

加强农民网络:授权、信任和采用再生农业的信心

再生农业信息交流程度较高，参与群体内农户的参与性监测和评价

项目管理与评估加强了参与农户之间的信息共享，项目管理与评估3年后，农户之间的信息流动数量增加，同时保持了与项目开始时相似的沟通频率。经过三年的研究，群体内信息流动的增加反映了农民的相互帮助、合作和主动性的增强，但最重要的是，他们越来越多地获得关于RA经验的知识。PM&E加强了群体的凝聚力，促进了农民的社会学习，这在农民的认知分析中也得到了证明。互动次数的增加导致了更密集的协作网络，促进了信息和知识的交流和传播。这一结果与Hermans等人(2017)的研究结果一致，他们发现知识交换与协作网络中的纽带数量显著相关。

更密集的网络往往会产生更有凝聚力的群体，这些群体更有可能在新的信仰系统中形成自己的价值观、信仰和行为(Monge et al. 2008)。这一过程至关重要，因为更关注土地退化和SLM实践及其影响的农民更有可能采用这些实践(Marques等人2015,Carlisle 2016, Liu和Luo 2018, Teixeira等人2018)。因为参与的农民是开放的，愿意分享他们的知识，倾听和理解彼此，我们认为PM&E提高了农民之间的信任、信心和赋权，并有助于他们处理分歧和达成协议。信任和信心是社会学习过程的新兴属性，可以促进SLM的采用(Sol等人2013,De Vente等人2016)。虽然关系社会资本是促进转型的关键(Darnhofer等人，2016年，Darnhofer 2020年)，但从社会学习到集体行动超出了农民机构的范围，并依赖于有利环境中的多种因素和行动者。因此，为了实现大规模采用SLM，还应处理这些其他因素和参与者(Pinto-Correia和Azeda 2017, Darnhofer等人2019,Pinto-Correia等人2019,Darnhofer 2020)，例如，考虑参与式治理的创新方式(Armitage等人2012)，建立多方利益相关者伙伴关系，商业模式创新和政策支持。

未参与参与性监测和评估的农民的信息流动减少

社会网络分析显示，与研究项目开始时相比，参与PM&E的农民在三年的PM&E后从群体外部接收到的信息(流量和频率)更少(图4，表5)。这一结果可以解释为，他们对外部信息来源的依赖更少，这表明农民对RA的理解能力增强了。PM&E项目鼓励他们与同行的农民分享经验信息，并为他们提供了从参与研究人员那里获得关于所采用的RA实践的新的科学信息的途径(图4、表5)。许多从事农业生态、可持续农业和自然资源管理的组织都强调了农民作为知识共同生产者的关键作用，通过思想、经验和创新的交流(如Via Campesina、拉丁美洲农业生态科学学会，国际农业研究中心联盟[CGIAR]， Associação Brasileira de Agroecologia，保护方法和技术的世界概述)。这些组织经常利用农民之间的知识传播来加强农民网络，打破自上而下的等级权力关系和对外部专家的依赖(Val等人2019年)。我们的社会网络分析表明，PM&E使社会学习成为可能，因为更多的个人和集体知识共享是通过社会互动和社会网络内的知识交换实现的，这符合社会学习的第三个要求(Reed et al. 2010)。通过个人访谈，农民对他们参与项目的评估表明，项目管理和评估帮助他们以不同的方式看待他们的土地和恢复工作，并促进建立支持、信任、学习和能力建设的关系(Luján Soto et al. 2021)一个)．这一结果进一步证实了农民参与项目管理、关系发展以及个体和集体学习之间的因果关系。

扩大社会网络:刺激再生农业扩张

农民与大量农民共享再生农业信息

经过三年的PM&E，农民与他们分享RA信息的人数几乎翻了一番，大部分是其他农民(图4)，从同质性指标可以看出。PM&E还加强了农民在RA信息的传播和传播中的中心作用，这表现为农民之间指数的增加。此外，经过三年的PM&E后产生的更大、更复杂的社交网络有利于其他农民和构成该网络一部分的任何人更快、更容易地获取RA信息，正如两步间隔指标(一个表明效率、独立性和赋权的指标)的大幅增加所证明的那样。因此，尽管可能存在其他因素的影响，但基于我们的研究结果，我们认为PM&E促进了农民赋权，这体现在RA信息在农民中更广泛的传播。扩散过程的动力学主要取决于农民之间的横向交流(Parra-Lopez等人2007年，Wood等人2014年，Tran等人2018年，Skaalsveen等人2020年)，因为当新想法来自被认为相似的其他人时，更容易被采纳。例如，这一过程就是为什么几十年来，在“La Via Campesina”等社会运动的推动下，农民对农民的方法被用于知识和学习的横向传播，并在全球范围内加强农业生态和SLM的扩展(Val等人，2019年)。此外，先前有文献证明，受到创新推动者更强烈、更明智说服的农民更有可能采用创新(Monge et al. 2008)。

正如我们的结果所反映的那样，PM&E研究倾向于创建一个更具合作性和支持性的社会网络，农民之间的互动更多，增加了传染效应的潜在可能性，这可能导致RA的扩大。由于COVID-19行动不便，为开展社会网络分析而进行的PM&E后访谈采用电话方式，但由于从封锁到进行访谈的时间较短，问卷简单，研究人员对访谈过程进行指导，以及农民此前使用该方法的经验，将从面对面到电话形式转变的潜在局限性降到了最低。必须强调的是，多种其他因素也影响农民的信息和知识传播，如教育水平、性别、全职或兼职工作以及工作类型。例如，Beaman和Dillon(2018)的社会网络分析显示，与男性相比，女性获得堆肥知识的机会更少，而且性别与其他因素交叉，如与提供信息的人的地理距离和共享信息的行动者的权力(中间中心性)。此外，值得注意的是，社会学习超越了信息和知识共享，还包括情感分享、关系建立和相互支持(Reed等人2010年，Johnson等人2012年，van der Wal等人2014年)，这些方面我们都没有提到。最后，我们强调，尽管关于创新SLM的社会学习可以通过包括农民和研究人员的精心设计的PM&E研究过程加快(García-Nieto et al. 2019, Luján Soto et al. 2020)，但PM&E具有显著的经验主义，并由实地实验提供养分。因此，关于SLM的社会学习也受到研究区域生物物理和气候条件的制约。例如，在我们的研究背景中，类风湿关节炎应用于半干旱地区，缺水限制了土壤生物活动，土壤质量和农业生态系统的变化可能需要时间来发生，从而减慢了学习过程。

参与式监测和评估和生活实验室，支持超规模再生农业和可持续土地管理

支持社会学习、规模扩张和大规模采用SLM的参与式研究正日益受到全球研究人员和政策制定者的推动(Reed等人2011年，Bouma 2019年，Albaladejo等人2021年)，在欧洲农业转型背景下，这也是欧盟议程上的重点。欧洲绿色协议和相关战略指南(欧盟委员会2019;欧盟委员会公正过渡机制https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/european-green-deal/finance-and-green-deal/just-transition-mechanism_en)比以往更加注重通过联合学习和互动来创新农业。为了实现土壤的可持续管理和向RA和农业生态学的过渡，科学与实践的界面将由遍布欧洲所有地区的密集“生活实验室”网络提供支持。生活实验室是通过参与式、跨学科和系统研究实现共同创新的空间(Veerman等，2020;欧洲生活实验室网络https://enoll.org/about-us/)．他们期望通过公民、从业者(如农民、林农、景观管理者)、咨询服务、科学家、规划师和决策者、企业、教育工作者和培训人员的投入，促进创新实践的共同设计、评估和评估。加速采用SLM创新，如RA，需要解决方案的特征与其潜在采用者的需求之间的密切配合(Lahmar等人2012,Chinseu等人2019)。因此，以用户为中心的生活实验室方法与利益攸关方合作开发和共同创造创新解决方案，并在其现实环境中进行了测试，为加快农业粮食体系向更大的可持续性和弹性转型带来了巨大的希望(Schuurman和Tõnurist 2017, Zavratnik等人2019)。考虑到解决全球土地退化问题的紧迫性，以及参与式研究和土地管理与环境研究对促进社会学习和采用土地管理的重要性日益增加，有必要进一步研究土地管理与环境研究中有利于或阻碍社会学习的因素。解决这一知识差距将极大地有助于改进未来PM&E研究项目的设计和开发，滋养和支持生活实验室的发展，以促进长期采用SLM，并有利于向可持续农业生态系统的合理过渡。我们认为，我们的研究结果可以提供更有针对性和有效的生活实验室模型设计，适应每种环境。此外，将PM&E和共同开发解决方案结合起来的生活实验室的推广，可能会为支持社会学习和不同土地利用系统的SLM扩展提供一个非常强大的工具。

反思的方法

将单个fcmap聚合成整体fcmap是一种常用的方法，可以帮助揭示和对比一组参与者的感知进化模式(Scholz等人2014年)或比较不同的参与者群体(Teixeira等人2018年)。由于fcmap集合是通过合并因素和添加PM&E组中所有农民提出的联系而创建的，因此在解释fcmap时必须特别注意，以避免误解。当将单个fcmap合并为集合映射时，在集合映射中获得的连接比添加来自单个映射的连接要少，这可以对应两种不同的原因。如果两个因素之间的联系被两个个体农民感知到具有相同的符号，那么在集体地图中更少的联系将表明在集体农民的感知中更有凝聚力。相反，两个农民个体感知到的两个因素的一个负关联和一个正关联，基于两个关联的平均权重，只会用一个关联来表示，代表一个单一关联。在这种情况下，集合映射中连接越少并不表示内聚性越强。因此，对集体fcmap的解释需要考虑到与将个体农民的反应合并为群体反应相关的潜在人为因素，而且研究人员必须对数据进行良好的分析、解释和讨论，以避免误解。在本研究中，农民参与PM&E后，群体FCMap中的联系较少，这公平地代表了个体农民回应中较高的凝聚力。这一发现得到了几个观察结果的证实:对比了农民个体在PM&E fcmap前后的情况，以及上述因素被引用频率较高的情况(附录5中的图A5.1)，大量农民将RA实践与土地退化和生产联系在一起，农民区分了再生实践对土地退化、生产的影响，以及被认为是PM&E后最核心的因素。因此，我们相信，对个体和集体fcmap的分析提供了参与农民对RA和社会学习的复杂和共同理解的代表性见解。

社会网络分析揭示了农户RA信息和知识共享网络的演化过程。农民之间的一些信息流动只有一个农民提到，这可能是由于农民忘记了一些联系。这是进行社会网络分析访谈的开放数据收集方法的一个常见局限性(Borgatti et al. 2013)。使用开放式问卷和封闭式名单让受访者选择名字还有其他的局限性。限制选择更简单，但会导致错误的引用;因此，最好提供更大的自由而不是限制(Borgatti et al. 2013)。通过开放式问卷，我们假设农户所提到的信息流动都是真实的，并以此为有效。

结论

设计良好的PM&E研究过程有利于创建密集的协作网络，创造条件，促进农民和研究人员之间的知识交流。它们的创建极大地促进了网络利益相关者更快更容易地获取有关创新SLM的信息，从而刺激社会学习以支持SLM的采用和扩展。在我们的研究中，PM&E的这一结果从三个方面揭示出来。首先，农民扩大并增加了他们对类风沙应对土地退化和提高产量的潜力的认识的复杂性，包括环境、社会和经济因素。其次，农民对类风湿关节炎对其农业生态系统和生计中涉及的环境、社会、文化、经济和政治因素的影响，以及最常见的类风湿关节炎对水的有效性、土壤肥力、有机质和土壤生物多样性的影响形成了更紧密的集体认知和更大的共识。第三，农民加强和扩大了共享类风灾信息的社会网络，参与类风灾的农民作为创新驱动者发挥了更核心的作用，从而增加了类风灾采用和扩大规模的潜力。因此，我们认为PM&E是个人和集体获取知识、共同创造和传播知识的有效工具，这与设计生活实验室和类似的科学实践共同创新空间有关，从而促进创新的SLM的采用和扩展。

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