农民也在为研究提供数据，目的是分析和了解在新的农业生态系统中提供生态系统服务的生物过程。卡奎特等人。（2020 年）提倡“将研究人员进行的实验与其他数据源的部署相结合 […]”的新策略，包括农场实验（Cook 等人，2013 年）。许多作者将此领域视为农学研究的新途径（Reckling 等人，2020 年），通过了解过程重新设计作物系统（Falconnier 等人，2016 年），在现实生活条件下进行品种测试（Schmidt 等人，2018 年）并展示新的生产系统（Leclère 等人，2018 年）。自动监测和测量系统 (Piepho et al., 2011) 和精准农业 (Adams and Cook, 1997; Panten et al., 2010) 使在农场进行实验变得更加容易，这两者都减少了与采样和人工相关的不确定性测量。

农民采用这些策略来收集用于研究或环境文件的数据，但遇到了许多科学和技术障碍（例如要测量哪些变量？在哪里？以什么频率？应该采用哪些数据和知识共享基础设施?) 和社会经济障碍（共享数据的动机、数据的价值、专业的变化、数据治理等）。

4.5 全球第三世界国家面临的具体挑战

大多数国际组织（FAO，2020）和发展基金（World Bank，2019）认为数字农业将显著改变和改善全球南方国家（第三世界国家）的农业部门、粮食系统和贸易（Lixi 和 Dahan , 2014)。在非洲，发展数字农业的原因如下：

• 数字技术将有助于服务经济多样化，并为创造就业提供合适的条件：良好的 IT 培训水平、数据科学和地理信息学的应用研究以及熟悉手机的人群（2014 年占人口的 72%） 62;

• 这可能会影响到许多类别的农业和农户；通过促进妇女和年轻人的融入（El Hassane Abdellaoui 等人，2015 年），数字农业将抵消农村人口外流；

• 非洲是农业机遇之地，拥有大片土地，农业综合企业部门具有在一系列农业部门提供就业机会的潜力（Pesche 等人，2016 年）。

数字化必须涵盖非洲农业的具体背景：

• 生产系统远比温带国家多样化：国家间和国家内的多样性；农业气候区之间的多样性，导致农业生态系统（热带和地中海、干旱和潮湿地区）之间的显著差异；农村地区、结构和土地使用制度的广泛背景；不同的社会经济结构并存，家庭从事自给农业的比例很高——无论是商业上还是与其他形式的工作相结合（世界上 75% 的耕地；Lowder 等人，2016 年），与单一栽培的一系列方法和实践以及专业结构，通常用于出口目的；