Livelihood Strategies Shape Vulnerability of Households' Food Security to Climate in Senegal
Notice bibliographique
Résumé
We integrate long-term observations of rainfall and repeat, large-scale, nationwide household surveys of nutrition and socio-economic status to assess the vulnerability of food security to climate in Senegal. We use a mixed methods approach and a vulnerability framework to explain how it is that food security is on average lower, and more variable year-to-year, in the climatologically wetter south and east of the country than in the drier western center and north. We find that it is sensitivity to climate that explains the spatial variation in food security, while exposure explains its temporal variation, but only where sensitivity is high. While households in the western center and north, geographically closer to the political and economic center of action, are less dependent on livelihoods based on climate-sensitive activities, notably agriculture, these activities still dominate in the more remote, landlocked and at times conflict-ridden south and east, where sensitivity to the vagaries of rainfall persists. As they work to strengthen the resilience of climate-sensitive activities, food security and climate-risk management projects and policies should move beyond simplistic, deterministic assumptions about how climate affects food security outcomes, and invest in livelihood diversification to increase rural income and reduce vulnerability of food security to climate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».