Building resilience in Africa’s smallholder farming systems: contributions from agricultural development interventions—a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we use a scoping review to examine how the concept of resilience is framed and empirically applied with respect to agricultural development interventions in smallholder farming systems in Africa. We reviewed a total of 50 studies and found that most focused on two major strategies for building resilience. The first approach prioritized matching solutions, like Climate Smart Agriculture (CSA), to the biophysical attributes of problems, such as the stresses and shocks associated with climate change. The second approach focused on advancing social equity goals to improve resiliency, while also integrating climate-related adaptation measures. Among such measures were co-created innovations that sought to affect social change on issues related to human agency, power relations, and equity considerations in resource access and use. The different conceptions and responses to climate and non-climate related risks and vulnerability in the reviewed literature also revealed growing tensions. There are especially strong critiques concerning resilience building interventions that prioritize technical solutions adapted to the bio-physical aspects of climate change. We argue for more constructive dialogue around what each of the two approaches might offer to contribute to improving resilience on a range of adverse social-ecological changes in Africa’s smallholder farming systems. Specifically, we emphasize the importance of valuing the complementarity contributions that both technocratic-focused and social equity-centered approaches offer as none of the different approaches on their own is up to the task.
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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 | 0,017 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».