Plateforme ClimMob

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La science citoyenne expérimentale propose de nouvelles façons d'organiser les essais sur le terrain de variétés de cultures et d'autres options agronomiques. Sa mise en œuvre à grande échelle nécessite un logiciel qui rationalise le processus de conception expérimentale, de collecte et d'analyse des données, permettant ainsi à différentes organisations de soutenir les essais. Cet article traite du logiciel ClimMob, développé pour faciliter la mise en œuvre de la science citoyenne expérimentale en agriculture.

Nous décrivons le processus de conception du logiciel, y compris nos choix initiaux, l'architecture et les fonctionnalités de ClimMob, ainsi que la méthodologie utilisée pour intégrer les retours des utilisateurs. Les choix de conception initiaux ont été guidés par la nécessité de créer un flux de travail réalisable et pertinent pour les agriculteurs, les sélectionneurs et les autres décideurs. Les concepts de flux de travail et de logiciel ont été développés simultanément.

L'approche résultante, soutenue par ClimMob, est celle des comparaisons triadiques des options technologiques (tricot), qui permet aux agriculteurs de faire des comparaisons simples entre des variétés de cultures ou d'autres technologies agricoles testées sur le terrain. Le logiciel a été développé en utilisant l'ingénierie logicielle basée sur les composants (Component-Based Software Engineering - CBSE), permettant une conception modulaire et flexible, facile à maintenir. ClimMob est open-source et construit sur des composants existants qui bénéficient généralement d'une large communauté d'utilisateurs, garantissant leur continuité à l'avenir.

Les composants clés incluent Open Data Kit, ODK Tools et PyUtilib Component Architecture. La conception des expériences et l'analyse des données se font via des packages R, tous disponibles sur CRAN. Les retours constants des utilisateurs et des lignes de communication courtes entre les équipes de développement et les utilisateurs ont été cruciaux dans le processus de développement. Le développement continuera pour améliorer l'expérience utilisateur, élargir les méthodes de collecte de données et les canaux médias, assurer l'intégration avec d'autres systèmes et renforcer le soutien à la prise de décision basée sur les données.