Politiques agricoles, emploi et revenu des femmes au Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
L’économie burkinabè est essentiellement basée sur l’agriculture qui occupe environ 70 % de la population active. Sa contribution au PIB est estimée à 35 % en moyenne au cours des dernières années. Dans ce secteur, 83 % des femmes (Ministère de la Promotion de la Femme, 2016) y travaillent et, par leur production, assurent 75 % de la consommation alimentaire des ménages (profil genre Burkina Faso, 2016). Cependant, elles font face à de nombreux obstacles parmi lesquels un accès limité à la terre et aux ressources productives. Face à ces contraintes, le gouvernement a développé une stratégie et mis en place des politiques visant à créer les bases d’une amélioration des conditions de vie des femmes agricoles. Parmi elles, on peut citer l’amélioration de l’accès des femmes à la terre et aux intrants agricoles (équipements, engrais…). Notre étude évalue, à l’aide d’un modèle d’équilibre général calculable statique, les effets macroéconomiques et sectoriels de ces politiques sur l’emploi et le revenu des femmes. D’après nos résultats, l’accroissement de l’offre de terre, la réduction du coût de l’engrais et l’accroissement de l’offre d’équipement agricole au profit des femmes contribuent à la sécurité alimentaire, à une croissance économique et à l’amélioration des conditions de vie des femmes par le biais de la création d’emploi et l’amélioration du revenu des ménages. Codes JEL: Q18, Q15, C68, J16.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».