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Enregistrement W4410959226 · doi:10.3390/geographies5020023

Progress of the Malabo Declaration as a Regional Agenda Towards Addressing Hunger in Africa

2025· article· en· W4410959226 sur OpenAlexafffund
Chibuzor Charles Ubah, Nidhi Nagabhatla

Notice bibliographique

RevueGeographies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesVlaamse regeringMcMaster University
Mots-clésDeclarationPolitical scienceDevelopment economicsEconomic growthEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Malabo Declaration commits African Union member states to eliminating hunger by 2025. Progress toward this target has been uneven and poorly understood. While some countries have recorded gains in non-hunger thematic areas such as finance, trade, resilience to climate variability, and governance and accountability mechanisms, the extent to which these improvements contribute to hunger reduction remains unclear. This study investigates whether performance in non-hunger areas, as measured through the Comprehensive Africa Agriculture Development Programme Biennial Review C-scores, is statistically associated with outcomes under Commitment 3, which focuses on hunger reduction. We used random effects panel regression model covering 55 African countries from 2017 to 2023, the analysis identifies five significant predictors: agricultural GDP and poverty reduction (PC 4.1), foreign private investment (PC 2.3), multi stakeholder coordination (PC 1.2), inclusive public–private partnerships (PC 4.2), and trade policies (PC 5.2). Investment in resilience (PC 6.2) and capacity for planning and monitoring (PC 7.1) showed marginal associations. Our findings suggest that institutional presence alone does not drive hunger outcomes. We reflect that what matters is the structure, inclusiveness, and functionality of these mechanisms, including whether investments reach food-insecure populations, coordination platforms influence decisions, and policies adapt to local conditions. This study concludes that some high-performing categories fail to deliver tangible hunger reduction benefits when implementation is fragmented or disconnected from context. These findings challenge how progress is currently measured and interpreted at the regional level. Finally, we reiterate that as the region prepares for the post-2025 agenda, future strategies must directly link agricultural transformation to hunger reduction through targeted interventions and accountable institutions.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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