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Enregistrement W1970507013 · doi:10.1007/s10113-015-0761-x

Climate change, food security, and livelihoods in sub-Saharan Africa

2015· article· en· W1970507013 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueRegional Environmental Change · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésLivelihoodFood securityVulnerability (computing)Climate changeAdaptive capacityConceptualizationNatural resource economicsEnvironmental resource managementSustainabilityEnvironmental planningGeographyBusinessPolitical scienceDevelopment economicsAgricultureEconomicsEcologyBiologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sub-Saharan Africa is particularly vulnerable to climate change. Multiple biophysical, political, and socioeconomic stresses interact to increase the region’s susceptibility and constrain its adaptive capacity. Climate change is commonly recognized as a major issue likely to have negative consequences on food security and livelihoods in the region. This paper reviews three bodies of scholarship that have evolved somewhat separately, yet are inherently interconnected: climate change impacts, vulnerability and adaptation, food security, and sustainable livelihoods. The paper develops a conceptualization of the relationships among the three themes and shows how food security’s vulnerabilities are related to multiple stresses and adaptive capacities, reflecting access to assets. Food security represents one of several livelihood outcomes. The framework shows how several research paradigms relate to the issue of food security and climate change and provides a guide for empirical investigations. Recognizing these interconnections can help in the development of more effective policies and programs. The framework is applied here to synthesize findings from an array of studies in sub-Saharan Africa dealing with vulnerability to climate change, food security, and livelihoods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,114 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle