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Enregistrement W3040897710 · doi:10.18192/potentia.v7i0.4425

Food Security and Climate Change in Sub-Saharan Africa

2016· article· en· W3040897710 sur OpenAlexaffvenue
Chase McGowan

Notice bibliographique

RevuePotentia Journal of International Affairs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityClimate changeAgriculturePolitical economy of climate changeBusinessFood systemsPolitical scienceNatural resource economicsEnvironmental resource managementDevelopment economicsEconomic growthGeographyEnvironmental planningEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is predicted to have a detrimental impact on food security throughout the world, but the poorest regions are likely to be the most affected. The Food and Agriculture Organization identifies four aspects of food security: availability, access, stability and utilization. This literature review examines the predicted impacts of climate change on food security in Sub-Saharan Africa. First, an analysis of the scientific literature was undertaken to investigate the potential impact of climate change on each of these four aspects. Second, policies relating to food security and climate change of key UN bodies, international non-profit organizations, and national governments in Sub-Saharan Africa were examined. Overall, there is extensive evidence that climate change will negatively impact each of the four aspects of food security in Sub-Saharan Africa. Until now, international organizations and national governments have failed to adopt comprehensive policies to adapt to climate change. To be effective, efforts to address the problem should combine social and development aspects.

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 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 enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,381

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,208 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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