MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3112258090 · doi:10.1080/17565529.2020.1855097

Differential household vulnerability to climatic and non-climatic stressors in semi-arid areas of Mali, West Africa

2020· article· en· W3112258090 sur OpenAlexfundno aff
Alcade C. Segnon, Edmond Totin, Robert B. Zougmoré, Jourdain Lokossou, Mary Thompson-Hall, Benjamin O. Ofori, Enoch G. Achigan‐Dako, Christopher Gordon

Notice bibliographique

RevueClimate and Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésAdaptive capacityVulnerability (computing)LivelihoodMaladaptationGeographyClimate changeStressorFood securityPsychological resilienceEnvironmental resource managementSocioeconomicsEcologyAgricultureEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClimate and DevelopmentMême sujetClimate change impacts on agricultureTravaux en français237 207