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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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,125
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 tête enseignante, 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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