Centering community-based knowledge in food security response and climate resilience in southern Madagascar
Notice bibliographique
Résumé
Objective Increasingly unpredictable shifts in climate are triggering public health crises globally. Southern Madagascar is particularly vulnerable to climate impacts, despite contributing to only 0.2% of global emissions. Though endemic in Madagascar, climate impacts such as below average rainfall have increased the severity of droughts, putting over half of the population in southern regions at risk of being food insecure in 2022. The following review examines: How can interventions surrounding the current food emergency in southern Madagascar center community-based knowledge in their strategies? Through a social-ecological approach, this review aims to holistically discuss the complexity of the climate and food crises in this region, which is a topic that has not been widely covered in published review articles thus far. Methods We took a comprehensive and social-ecological approach by analyzing research pertaining to the impacts of colonial history, politics, economy, and culture on the current climate, ecology, and food systems of southern Madagascar. Main findings Many current strategies to mitigate climate impacts and food security fail to incorporate community-based knowledge, leading to inequitable and ineffective interventions. Researchers who prioritize historical and cultural context illustrate how local knowledge may serve as a protective factor against climate impacts. Conclusions As climate shifts exacerbate public health crises, aid organizations must center community perspectives in their interventions to foster equitable and sustainable outcomes.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».