利用农场内的实验来共同设计农业生态农业：这是一个具有多种应用场景和研究者观点的通用原则

《Renewable Agriculture and Food Systems》：Using on-farm experimentation to co-design agroecological farming: a common principle with a variety of applications and researcher stances

　　摘要：在农业生态学领域，农场实验通常涉及“共同设计”活动。这种参与式的开放性加剧了与研究者的立场以及实验方法的使用和目标相关的挑战。为了阐明这一情况并加以改进，我们对共同作者实施的五个涉及共同设计的农业生态学项目进行了反思性和比较性分析。目的是识别并讨论共同设计如何扩展和多样化了农场实验在科学研究中的作用。分析中出现了三个主要主题；每个主题都包含了发现、经验教训以及澄清合作农场实验框架的考虑因素。第一个主题与所研究项目的适应性、偶然性和跨学科性质有关。这些项目遵循了逐步设计框架，每个项目的不同阶段使用各种方法和参与模式完成，无论是顺序进行还是共同参与。农田和池塘是社会互动和观察的重要场所，这些互动和观察推动了诊断、技术适应和评估的持续过程，以及学者和非学者之间共享假设和观点的发展。第二个主题探讨了根据诊断和评估的目标而使用的不同实验方法及其与科学示范的关系。我们识别并概念化了分析项目中采用的三种方法：以实践为中心的方法、以生态系统服务为中心的方法和以产品为中心的方法。第三个主题强调了共同设计活动与农场实验的变革能力相关的要素。它强调了技术可行性、预期收益、感知风险以及所需系统创新程度的作用。变革能力与学习过程的条件和发展相关，而不仅仅是创新实践的成功。

引言：农业生态学研究是解决与自然资源管理、气候变化和社会经济公平性相关的重大可持续性问题的核心。这些挑战凸显了专门知识在理解和管理复杂动态生产系统方面的局限性。作为回应，过去半个世纪以来，跨学科、系统性和临床方法在理解构成系统复杂性的多种相互作用和反馈效应方面得到了发展。此外，农业系统的管理需要实践者的经验和针对异质及当地条件的情境知识；因此，跨学科性成为发展既有基础又有目标导向的科学的重要方法。在这里，我们采用了Cardona等人（参考文献Cardona, Angeon, Bellon, Casagrande, Dufils, Lopez-Merino, Navarrete, Ollivier和Penvern 2024）对跨学科性的定义，即“整合来自学术界和非学术界利益相关者的多元知识的过程”。这一过程将利益、价值观和知识联系起来，以产生“社会上稳健”的知识（Gibbons和Nowotny，参考文献Gibbons, Nowotny, Klein, H?berli, Scholz, Grossenbacher-Mansuy, Bill和Welti 2001），并解决复杂的具体问题。对于旨在推动或支持农场农业生态转型的科学研究而言，与农民的跨学科性是知识共创的重要组成部分，这种共创被理解为“涉及两个或多个行动者的协作过程，他们有意整合自己的知识和学习，从而产生独立情况下无法达到的见解和解决方案”（Utter等人，参考文献Utter, White, Méndez和Morris 2021）。跨学科性被视为一种方法论上的出现和必要性，旨在提高农业生产系统的生态和社会可持续性（Barrios等人，参考文献Barrios, Gemmill-Herren, Bicksler, Siliprandi, Brathwaite, Moller, Batello和Tittonell 2020；López-García等人，参考文献López-García, Cuéllar-Padilla, de Azevedo Olival, Laranjeira, Méndez, Peredo y Parada, Barbosa, Barrera Salas, Caswell, Cohen, Correro-Humanes, García-García, Gliessman, Pomar-León, Sastre-Morató和Tendero-Acín 2021；Méndez等人，参考文献Méndez, Caswell, Gliessman和Cohen 2017）。在农业系统中，解决识别和共享的问题需要设计一系列行动，所有这些行动都采用特定的手段和技术，并在空间和时间上组织起来。采用跨学科方法进行这一设计过程意味着要进行“协作设计活动”或“共同设计”（Zamenopoulos和Alexiou，参考文献Zamenopoulos和Alexiou 2018）。共同设计起源于设计科学（Hatchuel和Weil，参考文献Hatchuel和Weil 2009；Le Masson等人，参考文献Le Masson, Weil和Hatchuel 2017；Meynard等人，参考文献Meynard, Dedieu, Bos, Darnhofer, Gibbon和Dedieu 2012），其目的是“确保那些具有生活经验、专业知识和技能的人积极参与到新工具、产品和服务的创造中”（Zamenopoulos和Alexiou，参考文献Zamenopoulos和Alexiou 2018）。在农业情境中，这要求农民参与各种对象的设计，如生物实体（例如植物品种、动物品种）、景观（例如作物布局、草地和半自然元素）、实践、投入、决策支持系统和评估工具（Lacombe等人，参考文献Lacombe, Couix和Hazard 2018；Prost等人，参考文献Prost, Berthet, Cerf, Jeuffroy, Labatut和Meynard 2017）。共同设计方法将理论与实践紧密联系在一起（Béguin和Cerf，参考文献Béguin和Cerf 2009）。实践提出了问题、意图和假设验证，而研究活动将经验流和解释转化为科学陈述。随着共同设计过程的推进，知识通过辩论得到改进，以达到最低程度的共识和可靠性。然而，理论与实践之间的紧密联系意味着知识的评估更多地基于其在农业背景下的“可行性”和“相关性”，而不是其传达客观普遍真理的能力。“相关性”指的是所产生的知识满足农场和社会需求的程度，“可行性”指的是实际使用和应用的可能性。因此，共同设计与“变革性”和“参与式”科学的概念相关；它是一个超越单纯推进科学理解或理论的过程，寻求可操作的知识（Moser，参考文献Moser 2016；Rossing等人，参考文献Rossing, Colombo, Koole和Messéan 2022）。使用不同的方法来激发参与者的创造力，组织和整合想法，并为测试开发特定的设计。原型制作、知识-概念-实践和设计研讨会、建模、调查、严肃游戏和情景叙事是最知名和最常用的方法（Dernat等人，参考文献Dernat, Grillot, Andreotti和Martel 2025；Ditzler等人，参考文献Ditzler, Klerkx, Chan-Dentoni, Posthumus, Krupnik, Ridaura, Andersson, Baudron和Groot 2018；Jeuffroy等人，参考文献Jeuffroy, Loyce, Lefeuvre, Valantin-Morison, Colnenne-David, Gauffreteau, Médiène, Pelzer, Reau, Salembier和Meynard 2022；Le Gal等人，参考文献Le Gal, Dugué, Faure和Novak 2011）。每个参与者都有特定的期望和限制；识别共同的意图是构建一个连贯、合法的项目的前提，使每个人都能为了团队的最佳利益行事，同时保持自我真实性（Leeuwis，参考文献Leeuwis 2000）。然而，利益相关者在共同设计中的参与主要讨论的是产生想法和创新设计。农业系统中的实验和实施往往被忽视（Prost等人，参考文献Prost, Reau, Paravano, Cerf和Jeuffroy 2018）。通过改变农业系统实现更大的可持续性取决于将设计过程与转型路径联系起来（Rossing等人，参考文献Rossing, Dogliotti和Martin 2023）。农业系统是复杂的社会生态系统，受到多重强烈压力以及重大风险和不确定性的影响，使其未来难以预测。因此，共同设计努力必须包括采用开放和不确定的设计过程，并利用由行动、评估和反馈循环驱动的渐进式学习（Meynard等人，参考文献Meynard, Cerf, Coquil, Durant, Le Bail, Lefèvre, Navarrete, Pernel, Périnelle, Perrin, Prost, Reau, Salembier, Scopel, Toffolini和Jeuffroy 2023；Rossing等人，参考文献Rossing, Albicette, Aguerre, Leoni, Ruggia和Dogliotti 2021）。虽然设计过程针对的是某种理想状态，但制定、探索和实验过程逐步揭示了新对象的本质、形态和属性。关于设计对象的必要知识和期望在设计过程开始之前无法完全定义。因此，“逐步设计”被提出，以承认和描述“改变动机与变革方式之间的强烈和动态联系，这种动机以进化目标的形式化，依赖于新技术探索与其实施中获得的经验之间的对话”（Meynard等人，参考文献Meynard, Cerf, Coquil, Durant, Le Bail, Lefèvre, Navarrete, Pernel, Périnelle, Perrin, Prost, Reau, Salembier, Scopel, Toffolini和Jeuffroy 2023）。在农业背景下，这意味着农场实验是想法与变革学习之间的纽带。本研究的总体目的是通过调查共同作者实施的项目，进一步阐明“协作式”农场实验的作用和方面，即嵌入在共同设计过程中的农场实验。共同作者隶属于一所法国农学工程学院的研究单位，该单位历史上一直通过农场实验进行研究。研究旨在发展与“农业生态实践”的可行性和性能相关的专业知识（Wezel等人，参考文献Wezel, Casagrande, Celette, Vian, Ferrer和Peigné 2014），特别是在多样化和低投入的农业情境中。过去十年中，共同设计的逐步使用进一步将单位的科学研究扩展到了非学术利益相关者。这符合促进该领域研究相关性和变革能力的愿望。然而，这种参与式的开放性加剧了与研究人员角色及其工作相关的挑战。值得注意的是，它加剧了在日常追求有效和公认的科学活动中的内在紧张关系，这些活动既要对农业及其从业者有用，又要符合其所在的学术和制度框架。实验和分析程序的适应和演变——这是基于科学和工程的方法理解生物物理系统的标志——特别反映了这些紧张关系，挑战了研究者的认识论和方法论准则。这些发展和挑战不仅限于少数情况；它们反映了农业研究的一般情况，并强烈呼吁研究人员反思自己的立场（Hazard等人，参考文献Hazard, Cerf, Lamine, Magda和Steyaert 2019；Rossing等人，参考文献Rossing, Dogliotti和Martin 2023）。研究立场被理解为“处理不确定情况的策略，并影响知识生产的所有步骤中的选择，例如以科学术语定义问题或选择方法”（Hazard等人，参考文献Hazard, Cerf, Lamine, Magda和Steyaert 2019）。为了阐明这一情况并更好地利用它，本文描述了共同作者以及我们研究单位实施的五个项目的比较性和反思性分析。关注认识论和方法论维度，共同作者旨在利用具体经验来描述共同设计在农场实验和与农民合作过程中出现的问题性关键方面。首先，我们进行了分析，以确定与协作农场实验相关的项目的大纲和形式。然后，我们评估了共同设计方法如何支持或更新农场实验在科学示范中的作用，并考察了这些类型项目的变革能力。所研究的项目主要涉及农学家和生态学家，涉及法国的种植和鱼塘养殖系统；它们在2013年至2024年间实施。

材料与方法：案例选择与描述 在选择案例之前，对参与涉及共同设计和农场实验实践的农业生态学项目的研究人员进行了九次半结构化访谈（每次持续20-60分钟）。这些探索性访谈旨在收集以下信息：i) 研究人员对共同设计的定义、背景和目标的看法；ii) 我们单位中涉及共同设计方法的项目的历史和背景；iii) 在农场实验中使用共同设计的优势、局限性和障碍；iv) 共同设计对项目目标和实现结果的相关性。这些信息用于在研究团队成员之间创建关于共同设计方法、它提出的问题以及它所传达的观点的概览和共同理解。然后，选择了五个研究项目作为案例研究（表1）。这些项目在过去10年中在我们的单位实施，涉及农场实验和研究人员认为是共同设计的方法。所有项目都聚焦于农生态实践，这些实践旨在确保农业系统的生产和盈利能力，同时促进有益的生态过程并防止环境退化。这些项目的具体内容以及参与实施的研究人员为本文的分析和反思工作提供了依据。表1列出了所研究的项目概览。项目选择并未考虑最初的农艺目标是否实现，以便不仅报告成功之处，也报告面临的挑战和障碍。这些项目直接针对农业活动和实践的重新设计，旨在减轻现有系统中使用的做法所带来的负面环境和社会经济影响。

在作物种植系统类别中，TERRAE项目通过结合管理措施和轮作来提高土壤肥力；CASTOR项目通过引入覆盖作物在间作中减少化肥和除草剂/杂草的使用；CERPET项目则通过引入一种原型多年生谷物作物来多样化轮作方式。在鱼塘养殖类别中，CARASSO项目旨在改进饲料补充和池塘施肥及石灰处理；SEPURE项目则致力于测试和推广多种鱼类在未充分利用的池塘中的混养模式。

本文的作者是所分析项目的负责人，因此也是跨案例分析的数据提供者。作者之间的讨论对于识别项目之间的共性和差异、就使用术语达成一致以及根据其他项目负责人的经验和反馈重新评估初步见解起到了关键作用。作为第一步，合著者们共同设计了一个描述性框架，详细记录了项目的背景、目标、利益相关者、活动及成果。该框架涵盖了四个维度的23个项目要素。第一个维度是项目的整体描述：背景和重要性、持续时间、系统类型（作物种植或鱼塘养殖）、研究规模、设计对象、涉及的利益相关者以及团队的组建方式。第二个维度涉及项目活动：问题的明确化、情况诊断、农民访谈、设计对象的确定、知识共享、设计研讨会、实验、数据分析、反馈、重新设计以及对象和方法的调整。活动描述包括负责人的详细信息以及这些活动发生的阶段。第三个维度描述了项目各个阶段的结果及其相互关系。最后一个维度专注于项目评估，包括预期的和实际取得的成果、研究人员进行的初步评估以及评估所依据的标准。项目负责人根据书面文件（如交付成果、工作文档、笔记）以及他们对项目的个人见解和初步反思，将数据录入描述性框架中。在后续的交流环节中，每位项目负责人向其他成员介绍了自己的项目并澄清了任何需要澄清的问题。基于描述性框架的数据，进行了内容分析，并采用比较方法来探讨项目之间的相似性和差异。在集体讨论并确定分析标准后，这种比较分析应用于四个维度下的18个项目要素（表2）：i) 项目活动的意图和顺序；ii) 团队组建和管理；iii) 设计对象；iv) 科学方法。

每个维度都提出了两到三个假设来指导分析，并对每个要素进行了进一步说明，以确保所有作者讨论的是相同的概念（表2）。随后，作者们根据确定的四个主要维度划分了比较分析的工作。所有合著者共同参与了一次会议，讨论并确定了主要的讨论点。

分析得出了三个主要主题：所研究项目的适应性、条件性和跨学科特性；所采用的不同实验方法及其与科学验证的关系；以及研究项目的变革能力。这些主题汇总了来自比较和反思分析的发现和启示。

**项目的适应性、条件性和跨学科特性**
Meynard等人（参考文献Meynard, Cerf, Coquil, Durant, Le Bail, Lefèvre, Navarrete, Pernel, Périnelle, Perrin, Prost, Reau, Salembier, Scopel, Toffolini和Jeuffroy 2023）指出，新农业系统的设计和转型是一个开放且迭代的过程，涉及个体和集体层面的互动，包括以下几个阶段：情况及其问题的诊断、可能解决方案的探索与设计、设计方案的实施，以及解决方案在实地表现和成功的评估。案例研究证实了所有这些阶段的存在及其互补性和过渡性特征，同时在方法、持续时间以及非学术利益相关者的参与方面表现出灵活性（图1）。这种灵活性反映了共同设计的深度适应性（Cardona等人，参考文献Cardona, Angeon, Bellon, Casagrande, Dufils, Lopez-Merino, Navarrete, Ollivier和Penvern 2024），这种适应性源于需要适应利益相关者之间的网络结构和权力动态（Fritz和Meinherz，参考文献Fritz和Meinherz 2020）。在本研究中考虑的所有项目中，研究人员制定的行政和学术框架显著影响了活动的时间安排以及项目时间框架内收集足够且可比数据的需求。研究对象由研究人员的自然工作范围以及农民的需求和兴趣决定。

**结果与讨论**
分析得出了三个主要结论：所研究项目的适应性、条件性和跨学科特性；所采用的不同实验方法及其与科学验证的关系；以及研究项目的变革能力。每个结论都整合了比较和反思分析得出的发现和教训。

**诊断-设计-实施-评估：互补且递进的阶段**
Meynard等人指出，新农业系统的设计和转型是一个开放且迭代的过程，包括诊断问题、探索解决方案、实施设计方案以及评估方案在实地的表现和成功。案例研究证实了所有这些阶段的存在及其互补性和灵活性，特别是在方法、持续时间和非学术利益相关者的参与方面。这种灵活性反映了共同设计的深度适应性（Cardona等人，参考文献Cardona, Angeon, Bellon, Casagrande, Dufils, Lopez-Merino, Navarrete, Ollivier和Penvern 2024），这种适应性源于需要适应利益相关者之间的网络结构和权力动态（Fritz和Meinherz，参考文献Fritz和Meinherz 2020）。在所有项目中，研究人员的行政和学术框架对活动的时间安排和数据收集起到了决定性作用。研究对象由研究人员的自然工作范围以及农民的需求和兴趣决定。

**团队组建和管理**
在所有项目中，研究人员通常会组建农民团队，这一过程得到了当地推广人员的支持。他们选择了对研究主题和总体目标感兴趣、具有创新和集体行动经验的农民，并愿意分享知识和专长的农民。除一个项目外，所有项目的团队成员都来自特定区域（如CARASSO和SEPURE项目中的多姆布地区池塘水产养殖）或特定的交流/物流网络（如CASTOR和TERRAE项目）。这些项目受益于长期的协作和/或地域性的支持。农民们往往彼此熟悉，有时已经共同面对过类似的社会技术问题，这有助于建立良好的沟通和信任关系。然而，单独调查的方法可能会延迟具有共同目标的团队形成。在CASTOR和SEPURE项目中，设计阶段是在没有农民直接参与的情况下进行的，但设计工作基于调查结果和农场创新的跟踪，最终的设计方案会提交给农民进行修改。在其他项目中，则根据具体目标、考虑的创新内容、主持人的习惯、参与者数量以及可用时间采用了多种方法（如概念-知识方法论、原型制作、设计研讨会等）。

**设计过程**
CARASSO项目的设计阶段分多次进行，为想法的探索和创意的培养提供了更多时间，然后再进行最终的设计和完善。与其他阶段相比，实施阶段（包括农场内的实验）通常较长，因为它主要涉及农民的个人操作和实验观察，研究人员会定期访问和监督实验过程。TERRAE项目的独特之处在于采用了集体实验方法，虽然并非所有农民都参与实验，但他们会聚在一起观察和讨论部分农民进行的实验。所有项目都表明，农场内的实验不仅仅是简单的“实施”，还包括讨论和经验积累，这有助于持续改进诊断、调整技术并对其进行评估，而这些并不局限于特定的正式时间。

**CERPET项目的独特性**
CERPET项目的独特之处在于其方法论的多样性，因为农场内的实验是诊断阶段的一个组成部分，而非共同设计解决方案的实施（图1）。这种做法是因为所涉及的创新具有高度颠覆性——一种未知的、部分驯化的多年生谷物的栽培。对于研究人员和农民来说，这既是一个“文化适应”过程，也是根据每个农民的意愿和方法进行栽培的过程，目的是产生尽可能多样的知识和观察结果。这些知识和观察结果有助于初步诊断作物的问题和需求，随后在研讨会上用于设计最佳的使用方法和实践。由于这种文化适应过程耗时较长，实施和评估阶段未能在项目时间框架内完成。

**结论**
总体而言，这些项目展示了灵活性、条件性和跨学科特性，以及不同的实验方法和科学验证的关系。它们还体现了研究项目的变革能力。项目之间的相似性和差异通过比较分析得以揭示。比较分析应用了四个维度（表2）的18个项目要素，包括项目活动的意图和顺序、团队组建和管理、设计对象以及科学方法。每个维度都提出了相应的假设来指导分析，确保所有作者讨论的是相同的内容。

所有合著者共同参与了一次会议，讨论并确定了主要的讨论点。农民们是基于他们主动联系研究人员并尝试多年生谷物的决定而被识别出来的。在这种情况下，团队组建和管理的关键任务变得更加困难和耗时。在所有情况下，研究人员与农民之间的接近程度以及在整个项目实施过程中的持续交流都是确保团队凝聚力、个人参与度以及任务相关性和项目动态性的关键要素。在TERRAE项目中，由于缺乏与非实验参与者的定期交流，导致了一些人员流失，这对集体方法产生了负面影响。在CERPET项目中，维持频繁交流的难度，尤其是面对面交流的难度，使得个别农民的行为有时偏离了最初的意图和实地观察协议。在这两种情况下，集体动态的恶化加强了“自上而下”的研究过程的应用，偏离了最初的“自下而上”的目标。相反，正如Cardona等人（参考文献Cardona, Angeon, Bellon, Casagrande, Dufils, Lopez-Merino, Navarrete, Ollivier和Penvern 2024）所报告的，那些最大化交流和接近度的项目有利于“在出现偏差时重新调整既定方法”并“重新定向以实现初始目标”。因此，人际关系和技能的重要性得到了强调，以确保知识共创过程的顺利进行（参考文献Utter, White, Méndez和Morris 2021）。在所有研究的项目中，农场内的实验在维持与农民的交流方面发挥了关键作用。集体会议和个人调查提供了正式的交流机会，但研究人员在实验实施期间的监督访问系统地提供了额外的非正式交流机会，使研究人员能够与农民实验者进行交流。这加强了关于实验协议的讨论，并允许更好地利用超出正式指标和测量范围的实证观察结果。重要的是，它有助于缓解权力不对称，并在学者和非学者之间建立对农业生态系统的共同理解。这被认为是至关重要的，因为共享理解对于所有项目参与者在解释观察结果和结论时形成共同假设和陈述是必要的（参考文献Barreteau, Bousquet, étienne, Souchère, d’Aquino和étienne 2014；étienne 2014）。在整个实验过程中，个人交流的重要性和频率证实了Meynard等人（参考文献Meynard, Cerf, Coquil, Durant, Le Bail, Lefèvre, Navarrete, Pernel, Périnelle, Perrin, Prost, Reau, Salembier, Scopel, Toffolini和Jeuffroy 2023）对“逐步设计”的描述，即“设计动态源于以自我为中心的个人工作与集体工作之间的协调”。研究人员体现了多功能性、项目责任感以及对科学成果集体生产的开放性。正如在农业科学向可持续性转型过程中更广泛观察到的那样（参考文献Salembier, Segrestin, Berthet, Weil和Meynard 2018），参与项目的研究人员承担了多种角色。除了是他们所在领域的专家外，他们还担任了共同设计者、促进者和学习者的角色。他们还系统地负责整个项目，包括其组织、进展和结果。在集体讨论和设计阶段，研究人员的促进者和专家角色经常重叠，因为这些项目最初是基于他们自己的研究范围和活动的。相反，在调查和设计阶段，他们采取了学习者的角色，寻求并利用农民提供的关于选择、技术可行性和实践社会经济相关性的知识。这说明了农民与研究人员在知识共创过程中的横向学习和知识交流（参考文献Frank, Amoroso, Propedo和Kaufmann 2022）。这种研究人员角色的扩展需要充分的准备，并能够适应项目实施过程中不断变化的需求，平衡实现预定研究目标（例如，问题的形式化、诊断、设计和结果的产生）与思想自由、创造力和自发性的需求，以利用集体智慧、技能和经验（参考文献Quinio, Jeuffroy, Guichard, Salazar和Détienne 2022）。总体而言，协作实践和多地点农场实验要求研究人员处理和赋予异构数据和观点以共同的意义。在所有分析的案例中，研究人员都是科学过程“示范核心”（证据的产生和公正性）的保证者和执行者，将知识整合到更广泛、连贯的理论框架中仍然是他们的职责。然而，在示范之前和之后的阶段（例如，设计对象的定义、研究问题和假设的提出；解释；诊断；情境化；以及调整）不再完全是他们的职责。除了作为共同设计者（直接或通过调查阶段间接地），农民还以三种方式做出了贡献。首先，他们有助于理解农业生态系统的运作及其结果在他们所在情况下的解释，因为农民与其生产系统有着悠久的关系历史。其次，他们帮助选择了用于开发和评估设计的标准或参考，确保研究过程与农业活动相关，并提高了针对他们特定情况的解决方案的可行性和性能。最后，农民在讨论创新的技术和经济可行性方面发挥了关键作用，因为他们自然且系统地对其长期适用性进行了创造性和反思性的工作。无论研究人员最初是否考虑了这一维度，他们肯定都对此进行了处理。

不同的实验方法及其与科学示范的关系显示了农场实验方法的多样性，这与基于因子设计的重复实验的规范观点形成对比。在研究的案例中，实验被视为一个产生定量数据的阶段，为公正的农业环境评估提供了基础。然而，生成的结果并不一定是标准化的或可比较的。正如de Saint-Agathe（参考文献de Sainte Agathe, Loyce, Prost和Toffolini 2026）所指出的，实现集体实验和产生结果的方法多样性与实验目标和集体咨询方法及组织的差异有关。在这项跨案例分析中，我们确定了三种实验方法，这些方法区分并明确了科学示范程序的雄心和局限性：以实践为中心的方法、以生态系统服务为中心的方法和以产品为中心的方法（图2）。这三种方法代表了农业食品系统整合程度的增加，并反映了农民从操作性问题向战略性问题的转变（Cowan等人，参考文献Cowan, Kaine和Wright 2013）。它们的对象和创新水平与其他文献中描述的类型学相呼应，例如区分“共同创新”和“利基创新”的类型学（Lacombe等人，参考文献Lacombe, Couix和Hazard 2018）。前者旨在通过参与式行动研究产生“以实践为导向的创新”，而后者则在农场或市场层面产生“利基创新产品”。尽管如此，我们的类型学更为狭隘，严格关注实验方法和分析示范的差异，提供了基于农场实验的研究所涉及的认识论和方法论问题的专门视角。然而，它并没有涵盖设计对象、方法和规模的多样性。

图2. 农场实验方法的主要特征，包括农民做出决策的层次、他们希望拥有的知识类型（通用性与情境性）以及标志性方法。以下部分将描述这三种实验方法在所传递的知识及其相对于特定分析方法和它们试图实现的诊断和评估目的方面的优势和劣势。这些方法不是相互排斥的，也没有等级顺序。它们可以依次或联合使用。然而，它们在我们的研究中的独特性反映了这样一个现实：鉴于分配给这类项目的人力、技术和时间资源，只有有限的数量的方面可以在方法论上得到处理。

以实践为中心的方法
CARASSO和CASTOR项目中使用了以实践为中心的方法。这些项目旨在表征已知与农业生态系统中的功能和服务相关的特定管理实践的效果，尽管这些联系的性质、条件和强度尚不清楚。在这两个项目中，共同设计的管理实践在田地（覆盖作物）和池塘（施肥、石灰处理和喂养）中得到实施，仅对设计进行了少量调整以适应每个农民的设备和技术能力。这些多地点实验是历史上的因子（还原论）农场实验方法的直接延续。然而，随机化和基于复制的设计并未强加给农民，尽管在其他集体农场实验中是可能且被使用的（de Sainte Agathe等人，参考文献de Sainte Agathe, Loyce, Prost和Toffolini 2026）。这使我们尽可能接近农民实际使用的管理实践，并通过限制相关的技术约束来鼓励实验。每个田地或池塘作为一个固定因素（随机效应），当在一个实验实践中实现多个测量点时，它们被视为伪重复，这受到空间自相关性的影响（Alesso等人，参考文献Alesso, Cipriotti, Bollero和Martin 2019）。通过分析平均值或将残差空间结构整合到统计模型中来解决这个问题。当可能时，将变异来源（例如土壤梯度）纳入统计模型也有助于分析伪重复（Alesso等人，参考文献Alesso, Cipriotti, Bollero和Martin 2019）。在CASTOR项目中，使用了条带设计。作为协作研究过程的一部分，农民可以决定实施额外的实验实践，例如不同的覆盖作物，除了所有田地实验中常见的系统实践之外。在池塘中无法同时测试不同的实践（CARASSO），因为池塘不能被划分为子单元。但农民可以在多年内尝试不同的实践。由此产生的实验设计往往不平衡，因为并非所有农民或年份都提供了所有处理，且某些处理并不成功。此外，应用条件的多样性增加了观察方差的幅度和异方差性。因此，使用混合和广义统计模型（Gbur等人，参考文献Gbur, Stroup, McCarter, Durham, Young, Christman, West和Kramer 2020）、非参数检验以及带有残差诊断的模型假设检验（Hartig和Hartig，参考文献Hartig和Hartig 2017）与这些实验方法密不可分，并已成为常规统计程序。图3显示了CARASSO项目中的一个方差分析图示例。该图结合了一组池塘情况和多年的实验数据。分析的统计群体很少是同质的，每种模式都需要大量的观察数据来表达有意义的方差。

图3. 分析了喂养实践（FD）、施肥（FT）和石灰处理（LI）组合对CARASSO项目中水生植物多样性（右侧面板）、鱼类生产力（中间面板）和藻类生物量[叶绿素-a（CHL）代理指标（左侧面板）的影响。n表示参与的池塘数量。数据来自Vanacker（参考文献Vanacker 2016）。这种以实践为中心的方法使研究人员能够识别出在不同实验情况下实践的一致（中性、正面或负面）效果，并确定其普遍性程度。使用这种方法时，挑战在于找到具有足够相似性的情况（即允许比较的情况），以便在不受未控制使用条件影响的情况下检测到测试实践的平均效果。相反，农民可以从与其同行具体的实践、情境和生产系统的比较中受益，而无需管理一个复杂的实验计划，该计划将局限于特定的地点-年份背景。正如Compagnone等人（参考文献Compagnone, Lamine和Dupré 2018）所解释的，结果的普遍化因给定实践的“实用性”而变得困难，因为这种实用性与其使用经验相关。实践的成功往往源于每个案例的特定性和在其中进行的小调整，这些调整无法以原则或技术标准的形式表达。因此，以实践为中心的方法将情境性和系统性观点置于科学示范的分析核心之外。这些观点在事后分析和解释性讨论中被采纳，并依赖于诊断和了解研究实践应用和有效条件的能力。尽管在展示生物物理过程的机制方面存在不足，但这种方法促进了项目中农民之间的“实践社区”（Wenger，参考文献Wenger 1999）的形成。这些社区可以影响实践的接受度和可取性，并促进知识和经验的交流。在CASTOR项目中，当农民将覆盖作物不仅仅视为一种应对杂草或土壤肥力的管理手段，而是将其视为其种植系统不可或缺的一部分，并需要像其他经济作物一样进行管理和保障时，实验方法从以实践为中心转向了以产品为中心（见“以产品为中心的方法”部分）。这种转变说明了农民的决策层次（从操作层面，例如在特定种植系统中使用覆盖作物，到战略层面，例如调整种植系统以种植覆盖作物）与所选择的实验方法之间的联系。在TERRAE项目中，我们确定了一种以生态系统服务为中心的实验方法。该项目关注土壤功能和性质（例如肥力和水分储备）的问题（表1）。由于许多过程和实践在不同时间尺度上影响土壤功能和性质，因此放弃了因子分析和简化分析方法，转而采用“系统”实验。通过条带设计，评估了各种实践和完整轮作组合的效果。在每个参与农场，现有的种植系统（“参考系统”）与一个特别设计的（即适应农场经济、技术、土壤和气候条件的）种植系统进行比较，后者被称为“创新系统”。因此，各个农场测试的种植系统并不完全相同，但它们共享一些特定的特征和管理策略，如轮作多样化、使用覆盖作物、减少耕作以及不将生物质外运。这种以生态系统服务为中心的方法涉及根据各种预定义的标准来评估种植系统（无论是创新的还是参考的）。系统之间是逐点比较的，没有分析方差。对于简单且易于获取的指标（例如土壤氮含量），使用伪重复设计可以验证指标在田块内的稳定性。评估标准的选择基于对相关生物物理过程的先验知识以及测量的可行性。这也考虑了不同利益相关者对土壤质量的期望，以及持续需要将“生态”指标与社会经济指标进行比较的需求。在TERRAE项目中，关于土壤肥力的问题促使研究人员使用了一系列指标来衡量土壤的物理、化学和生物性质及功能（如粘土和有机物含量；微生物、线虫和蚯蚓的群落；以及碳和氮的矿化潜力）。作物系统建模也经常被用来获取在田间难以获得的变量和指标。在这方面，模型起着关键作用，因为它们根据模型的能力和局限性指导指标的选择。例如，在TERRAE项目中，使用了“SYSTERRE”模型（Estienne等人，参考文献Estienne, Casal, Cadoux和Clotilde 2021）来估算各种作物系统的温室气体排放量以及运营成本。图4展示了在TERRAE项目的一次集体展示中使用的图表示例，它说明了如何使用一个被认为成本过高而无法进行伪重复设计的指标来比较种植系统（创新系统和参考系统）和实验情况（不同农场）。在多标准方法中，可以根据聚合选择和所使用指标的科学相关性，以及社会政治因素，在多标准决策辅助工具中汇总标准（Sadok等人，参考文献Sadok, Angevin, Bergez, Bockstaller, Colomb, Guichard, Reau和Doré 2008）。在数据集足够大且重复次数足够多的情况下，可以进行多变量排序和聚类分析，以评估变量之间的协方差和关系。这种分析有助于理解系统功能，而不涉及规范性或基于价值的评估。图4显示了2023年TERRAE项目集体展示中使用的图表，它基于土壤中碳矿化潜力，比较了每位农民测试的“参考”和“创新”种植系统（使用的第一年和第二年）。该图表支持了研究人员和农民关于不同实践如何影响土壤质量和过程的讨论和解释。指标的选择和测量协议的选择利用了研究人员对农业系统中“普遍”生物物理过程（例如有机物的循环和动态）及其监测和报告方式的知识。这使得尽管存在差异，仍能构建一个共同的框架来评估和比较种植系统。这使研究人员能够保持与自然科学实证主义框架一致的方法，这些框架旨在发展对自然运作方式的普遍客观理解。然而，这种立场与另一种互补的、临床性的立场形成了辩证关系（Kockmann等人，参考文献Kockmann, Pouzet, Omon, Paravano和Cerf 2019）。结果的解释结合了研究人员和农民的知识，包括与类似农业背景下的过去或平行经验的比较。这种方法以最富有信息量和合理性的方式描述了社会生态系统状态、功能和权衡。测量的一致性和各种可用指标的收敛意义对于确保对创新种植系统对期望生态系统服务影响的解释的信心至关重要。例如，在TERRAE项目中，减少耕作和增加有机物含量通常与更多的蚯蚓数量和活动相关，但粘土质和碳酸盐质土壤的指标表现更为不稳定。有趣的是，这种解释上的不确定性具有启发性，因为它激发了新的理解和假设（Ison等人，参考文献Ison, Blackmore和Iaquinto 2013）。以生态系统服务为中心的方法的另一个特点是强调跨越1年或2年以上的长期评估。由于某些过程的显著惯性，以及为了提高评估的可靠性而依赖于时间上的重复而非空间上的重复（如因子实验），因此需要更长的时间框架。在这方面，TERRAE项目是持续时间最长的项目，实验期为6年，而其他项目的最长实验期仅为2年或3年。

在CERPET和SEPURE项目中，我们确定了一种以产品（商品）选择为中心的实验方法。这两个项目都涉及使用非标准的、非专门的植物或动物物种进行实验，以促进和多样化那些对生产系统中的生物物理调节有益的物种。虽然选择一种物种而非另一种可以被视为一种“实践”，但在这里我们将其与上述的管理实践区分开来。选择替代作物或鱼类进行生产需要调整整个管理策略和销售渠道。这种区别表明农民决策层次的转变，因为它涉及农业系统的战略层面（即农产品选择）（Cowan等人，参考文献Cowan, Kaine和Wright 2013；Robert等人，参考文献Robert, Thomas和Bergez 2016）。在操作和战术层面（即在一个或多个时间和空间上实施的管理实践），农民在给定的“参考框架”内行动（Flichy，参考文献Flichy 2007；即一种生产类型）。然而，在战略层面，他们修改了参考框架并在其中做出新的战术和操作选择。在分析的项目中，研究人员对新考虑用于生产的物种拥有专业和一般的知识。他们通过农场内的实验来验证或改进这些知识。通常使用方差分析或多标准框架来考虑新物种融入生产的多个方面。然而，以产品为中心的方法与其他方法不同，因为实验结果主要用于讨论障碍、条件、生产成功的频率以及与新经济渠道相关的风险和机会。尽管生产过程可能具有（社会、经济和生态）优势，但其不确定性是一个障碍。这一点在一篇关于CERPET项目的技术文章中得到了明确体现，其中报告的第一个也是最重要的结果是：“在超过一半的情况下，作物在春季要么消失（或几乎消失），要么需要多次刈割才能去除杂草，因此无法产粮。这些情况表明作物在建立阶段非常脆弱”（Bathellier等人，参考文献Bathellier, Duchene, Celette和David 2022）。同样，SEPURE项目的主要成果之一是从最初共同设计的10种方案中识别出四种具有有限物流（供应商）和经济（生产和销售）约束的、令人信服的多物种鱼类放养方案。在这种以产品为中心的方法中，研究人员的作用需要对社会科学有极大的开放性，不仅是在外围，而是在科学论证过程中。研究人员需要更深入地理解系统创新的动态（Midgley和Lindhult，参考文献Midgley和Lindhult 2017），这也被称为“耦合创新”（Meynard等人，参考文献Meynard, Jeuffroy, Le Bail, Lefèvre, Magrini和Michon 2017），以及农业食品系统和商品化过程，并诊断变化的锁定因素和促进因素（Meynard等人，参考文献Meynard, Charrier, Fares, Le Bail, Magrini, Charlier和Messéan 2018）。他们的立场更接近于“社会技术探究”（Casagrande等人，参考文献Casagrande, Navarrete, Belmin, Boulestreau, Magrini和Meynard 2024），并且更加强调定性分析和农民决策过程的讨论（例如，参见Ginot等人，参考文献Ginot, Bathellier, David, Rossing, Celette和Duchene 2024）在CERPET项目中的研究）。

尽管管理实践是农民采取行动的主要手段，但它们位于决策过程的最低层次，因此受到上层决策的强烈影响（Cowan等人，参考文献Cowan, Kaine和Wright 2013）。在分析的项目中，转型能力主要与三个相互关联的变量相关：1）技术可行性与预期经济或非经济利益之间的平衡；2）新实践对整个种植/鱼塘养殖系统的系统影响；3）感知到的风险。这些变量对种植和鱼塘养殖系统的影响不同，因为前者涉及更多种类的管理操作，时间跨度也更长，而后者则涉及在静水环境中发展更高的营养级，管理操作较少。可行性与利益之间的平衡是创新采纳文献中一个众所周知且长期存在的变量，基于创新扩散模型（Rogers，参考文献Rogers 1962）。这里分析的项目证实，技术可行性和预期利益是农民采纳的重要因素。设备的可用性（CASTOR和CERPET项目）、预期的植物或鱼类供应商（SEPURE和CERPET项目）以及价值链（SEPURE和CERPET项目）都是采纳行为的关键驱动因素。此外，如果修改实践显著改变了他们的养殖系统销售渠道，或者由于依赖生物过程而增加了不确定性，农民会认为这些修改具有风险（SEPURE和CERPET项目），或者如果修改增加了生产成本而不带来额外的经济效益，他们也会认为这些修改具有风险且难以评估（CASTOR和TERRAE项目）。CARASSO和SEPURE项目是特别有说服力的例子，因为它们都涉及法国Dombes地区的鱼塘养殖，但它们在时间框架内展示了不同的转型能力。CARASSO项目体现了一种“共同创新”过程（Dogliotti等人，参考文献Dogliotti, García, Peluffo, Dieste, Pedemonte, Bacigalupe, Scarlato, Alliaume, Alvarez, Chiappe和Rossing 2014；Rossing等人，参考文献Rossing, Dogliotti, Bacigalupe, Cittadini, Mundet, Aguayo, Douthwaite, álvarez, Cordoba, Lundy, Tehelen和Almekinders 2010），该过程涉及一个集体来支持和协调多个利益相关者的共同和同时变化。项目结束时，所有参与者都改变了他们的施肥做法。这种新的施肥方法简化了管理并减少了劳动力，提供了有前景且令人信服的好处，同时没有危及现有的池塘管理实践。这一成就得益于研究人员的长期参与和承诺，他们建立了一个由管理特定鱼塘养殖系统的利益相关者组成的网络，这些利益相关者可能有非常相似的问题和行动方式。相比之下，SEPURE项目通过改变鱼类品种组合，深刻挑战了现有的鱼类养殖模式，这需要系统性的创新和全面的管理实践调整。由于对这些物种及其经济价值的了解和专业知识有限，这引入了不确定性。因此，农民认为实施这些项目风险很高且更为复杂，并非所有农民都愿意进行尝试。尽管在所有涉及调整种植/渔业系统的项目中都观察到了挑战，无论是在操作层面还是战略层面，农民们都对项目动态表现出了兴趣和投入。无论对变革的渴望和效果如何，这些项目和实验方法都让利益相关者参与了关于种植/渔业系统的学习。研究者认为，知识和技能的发展以及学习社区的建立比实验的农学成功更为重要。正如Toffolini（参考文献Toffoloni2016）在讨论农业转型时所解释的那样，“重新设计自己种植系统的农民，其知识获取方式与其对系统的改造方式密不可分”。这与系统学文献中的普遍发现一致，即实验管理被视为一项技术，通过轻微干扰系统来引发无害的反应，从而深入了解系统的运作机制（Walters，参考文献Walters1986）。这种学习过程赋予了利益相关者能力，并与可操作知识的产生紧密相连（Rossing等人，参考文献Rossing, Colombo, Koole和Messéan2022）。这种学习过程是“逐步设计”框架的基础。逐步设计过程与创新扩散模型（Geels，参考文献Geels2002；Rogers，参考文献Rogers1962）不同，因为它将设计更贴近实际应用，并通过学习加强了两者之间的迭代循环（Meynard等人，参考文献Meynard, Cerf, Coquil, Durant, Le Bail, Lefèvre, Navarrete, Pernel, Périnelle, Perrin, Prost, Reau, Salembier, Scopel, Toffolini和Jeuffroy2023）。在这一过程中选择和评估的技术最初是未知且不可预测的；因此，无法预测改进后的农业系统版本。用户在实践中不断重新解释、重新使用、调整和/或改造技术，因为“行动会遇到阻力，从而推动初始想法的实现”（Béguin，参考文献Béguin2007）。然而，这些累积并利用学习过程的迭代循环是在长时间内形成的，而这在我们研究的项目中并未得到充分考虑或采纳。因此，在所研究的情况下，评估项目的变革能力是困难的，CARASSO项目除外（见前一节）。然而，在研究项目结束后几年与农民的交流显示，他们持续进行学习和实验，直到完善出令人满意的实践。例如，参与CASTOR项目的农民在项目结束后三年将覆盖作物引入了他的谷物种植系统中。他继续进行实验，以确定能够最大化该实践成功和对农场有益的覆盖作物种类和小麦播种密度。我们将其称为“采纳”过程，而不是被动接受创新的过程，而是学习和本地适应的过程，最终导致了定期和自主的使用，即“appropriation”。然而，在我们的案例中，超出项目持续时间范围的农业实践变化记录不足。未来项目应改进这一点，以便报告研究活动对农场的影响，并促进对最初计划与实际发生情况的比较。这呼应了Prost等人（参考文献Prost, Reau, Paravano, Cerf和Jeuffroy2018）的观点：“从长远来看，允许与实际情况进行对话对于研究农学家应提供的输入具有重要意义，以帮助那些参与设计过程的人”。结论：这里描述的反思性和比较性案例分析表明，研究者必须理解其实验方法在认识论和方法论上的挑战，以便适应和指导高度适应性的共同设计过程。我们发现了基于可重复性和普遍性标准进行知识评估与知识在独特和特殊情境中产生之间的显著矛盾。那些真正希望推动农业生态议程并改造农业系统的人必须充分理解知识在实践中的情境性质。这鼓励了证词和定性分析结果的产生，特别是为了识别、记录和利用在特定行动情境中逐渐形成的解决方案。然而，这并不意味着知识的孤立和分割。研究者仍然是评估实证描述和过程如何共享共同要素并服务于理论框架的主要责任人。这项研究是由同一实验室内的研究者团队进行的，他们希望澄清和完善他们的方法。因此，其他研究小组的补充性和批判性研究是必要且受欢迎的。在我们研究的所有项目中，都没有正式讨论非学术利益相关者的满意度问题。这一因素应在项目进行中或结束后系统化处理。此外，所有研究项目都由研究者亲自监督；我们计划在有机会时进一步探索由农民主导的项目。许多集体项目是由农民领导和推动的，研究者了解他们如何能够为这些集体做出贡献将是有益的。数据可用性声明：数据将在合理请求下提供。致谢：本研究未获得任何外部资金支持，但我们分析的研究项目由不同来源资助。CARASSO项目由Daniel和Nina Carasso基金会资助。SEPURE项目得到了欧洲水产养殖和渔业基金（FEAMP）通过France Agrimer的支持。Castor项目由TERRA ISARA捐赠基金和CNR资助。TERRAE项目由TERRA ISARA基金和Auvergne-Rhone Alpes地区（PEPIT计划Risc’Inn）资助。CERPET项目由CASDAR法国拨款资助。作者贡献：在Jacques-Aristide Perrin进行了初步的探索性访谈后，所有合作者都参与了项目的概念化和比较分析。Olivier Duchene负责撰写过程，所有合作者都参与了编辑工作。利益冲突声明：作者声明没有利益冲突。人工智能使用声明：我们在研究或写作过程中没有使用人工智能工具。