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Enregistrement W3160673617 · doi:10.1596/1813-9450-9663

Polygyny and Farm Households' Resilience to Climate Shocks

2021· book· en· W3160673617 sur OpenAlexaff
Sylvain Dessy, Luca Tiberti, Marco Tiberti, David Zoundi

Notice bibliographique

RevueWorld Bank, Washington, DC eBooks · 2021
Typebook
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)PolygynyClimate resilienceGeographyClimate changeSociologyGeologyOceanographyDemographyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change and weather shocks pose
\n major challenges for household income security and
\n well-being, especially for smallholder farmers’ communities.
\n In such communities, imperfect risk insurance and labor
\n markets may induce households to use traditional
\n institutions such as polygyny to harness their size and
\n composition to their resilience strategies against these
\n shocks. This paper tests this hypothesis by analyzing how
\n polygyny’s interaction with droughts affects crop yields.
\n For identification, the paper relies on the spatial
\n variation in polygyny’s prevalence across Mali’s rural
\n communes and the randomness of drought episodes. The
\n findings show that polygynous communities are more resilient
\n to drought-induced crop failure. Exploration of the
\n mechanisms shows that polygynous communities diversify their
\n income sources more than monogamous ones, including via
\n child marriage—a phenomenon known to undermine women’s
\n outcomes. As the literature links polygyny to
\n underdevelopment, interventions to eliminate it should make
\n formal resilience and adaptation strategies available to
\n drought-prone communities. Failure to do so may entrench
\n political opposition to enforcing a ban on polygyny and
\n child marriage.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,201 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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