Transfer of technology connects knowledge or a practice with its understanding, adaptation and use in another setting. It is more than moving a message. Local conditions, resources, risk and institutions affect application. Technology assessment asks whether it fits; refinement adapts it; demonstration makes a practice or result understandable. These functions support learning but are not interchangeable.

प्रौद्योगिकी हस्तांतरण ज्ञान या पद्धति को दूसरे संदर्भ में समझने, अनुकूलित करने और उपयोग से जोड़ता है। यह केवल संदेश भेजना नहीं। स्थानीय परिस्थिति, संसाधन, जोखिम और संस्थाएँ उपयोग प्रभावित करते हैं। आकलन उपयुक्तता, परिष्करण अनुकूलन और प्रदर्शन प्रक्रिया या परिणाम समझाता है। ये पूरक कार्य हैं, समान नहीं।

A linear model moves recommendations from research through extension to farmers; it can communicate clearly but may neglect local problem identification. A feedback model returns farmers’ responses to the system, though participation may remain limited if farmers only receive and comment. Describe who defines the problem, who tests alternatives and who decides whether an option is useful.

रैखिक मॉडल में अनुसंधान से प्रसार होकर किसान तक सिफारिश जाती है; संचार स्पष्ट हो सकता है, पर स्थानीय समस्या पहचान छूट सकती है। प्रतिक्रिया मॉडल किसान की प्रतिक्रिया लौटाता है, लेकिन केवल संदेश लेकर टिप्पणी करने तक भागीदारी सीमित रह सकती है। पूछें समस्या, विकल्प परीक्षण और उपयोगिता का निर्णय कौन करता है।

Farmer-back-to-farmer and farmer-first approaches begin with farmers’ problems, involve joint learning and return proposed options for local testing and evaluation. Farming-systems thinking considers interacting enterprises, household resources and constraints instead of a crop in isolation. Participation should include differing farm types and less visible voices. It does not remove the need for scientific verification or safety.

किसान-से-किसान लौटने और किसान-प्रथम दृष्टिकोण में किसान समस्या, संयुक्त सीखना, स्थानीय परीक्षण और मूल्यांकन प्रमुख हैं। कृषि-प्रणाली सोच में अकेली फसल के बजाय जुड़े उद्यम, परिवार संसाधन और बाधाएँ देखी जाती हैं। अलग खेती प्रकार और कम सुनी आवाजें शामिल हों। भागीदारी से वैज्ञानिक सत्यापन और सुरक्षा की जरूरत समाप्त नहीं होती।

Capacity includes knowledge, practical skill, facilitation, digital competence, problem analysis and organisational support. Identify needs, set performance objectives, choose pre-service, induction or in-service learning, practise with feedback and assess workplace use. Training alone may fail when equipment, supervision or time is missing. Build institutions and opportunities to apply skills alongside individual learning.

क्षमता में ज्ञान, कौशल, सुविधाकरण, डिजिटल दक्षता, समस्या विश्लेषण और संगठन सहयोग हैं। जरूरत, प्रदर्शन उद्देश्य, सेवा-पूर्व, प्रवेशकालीन या सेवाकालीन सीखना, अभ्यास-प्रतिक्रिया और कार्यस्थल उपयोग जाँचें। उपकरण, पर्यवेक्षण या समय न हो तो प्रशिक्षण अकेला असफल हो सकता है। व्यक्ति के साथ संस्था और कौशल उपयोग का अवसर भी विकसित करें।