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Enregistrement W4400829558 · doi:10.1139/facets-2023-0111

Did the COVID-19 pandemic disrupt food security in West African rural communities? Survey results from four regions of Senegal and Burkina Faso

2024· article· en· W4400829558 sur OpenAlexafffundvenue
Etienne Quillet, Isabelle Vandeplas, Katim Touré, Safiétou Sanfo, Fatoumata Lamarana Baldé, Liette Vasseur

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésFood securityConsumption (sociology)Market accessBusinessAgricultureGeographySocioeconomicsEconomic growthDevelopment economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transboundary rural communities in West Africa play an important role in the exchange of goods, mainly food, among countries. The COVID-19 pandemic restricted these activities due to the closure of the borders. Semi-structured interviews were conducted in two regions of Senegal and Burkina Faso to examine the impacts of these restrictions on the pillars (availability, access, utilization, and stability) of food security in rural areas on men and women. The data set included 230 interviews, and they were analyzed through thematic content analysis. The results showed a decrease in agricultural production in all the communities due to mainly lack of labor force, and limited access to inputs, resulting in increased post-harvest losses. The disruption of trade and border and market closures affected rural families engaged in transboundary trade. Farmers experienced a sharp loss of household income leading to debts and decapitalization. Availability and diversity of and access to food was also heavily affected. Food security greatly varied among the communities and between countries. Perceptions also varied between men and women in terms of production, mobility, and food consumption. The restriction measures have triggered a spiral of effects and responses seriously impacting long-term food security in already highly vulnerable countries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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