Differential household vulnerability to climatic and non-climatic stressors in semi-arid areas of Mali, West Africa
Notice bibliographique
Résumé
Semi-Arid Regions (SARs) of West Africa are considered climate change “hotspots” where strong ecological, economic and social impacts converge to make socio-ecological systems particularly vulnerable. While both climatic and non-climatic drivers interact across scales to influence vulnerability, traditionally, this inter-connectedness has received little attention in vulnerability assessments in the region. This study adopted the vulnerability patterns framework, operationalized using the Multidimensional Livelihood Vulnerability approach to include both climatic and non-climatic stressors to analyze differential household vulnerability in SARs of Mali. Findings showed that while drought was the most mentioned climate-related stressor, households were also exposed to a diversity of environmental and socio-economic stressors, including food scarcity, livestock disease, labour unavailability, crop damage, and erratic rainfall patterns. The typology revealed three vulnerability archetypes differentiated by adaptive capacity and sensitivity. Availability of productive household members, household resource endowments, livelihood diversification and social networks were the main discriminant factors of household adaptive capacity, while challenges relating to food and water security make households more sensitive to stressors. The analysis highlighted the heterogeneity in household vulnerability patterns within and across communities. Failing to account for this heterogeneity in adaptation planning might result in a mismatch between adaptation needs and interventions, and potentially in maladaptation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».