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Enregistrement W4412710174 · doi:10.1016/j.ijdrr.2025.105732

Unpacking drought impacts and adaptive strategies in Morocco – perspectives from small-scale farmers

2025· article· en· W4412710174 sur OpenAlexaff
Elisabeth Shrimpton, Tanaya Sarmah, Nazmiye Balta‐Ozkan, Sanaa Malki, Ahmed Jelloul, Mohammed Ouikhalfan, Abdelaziz Nilahyane, Lamfeddal Kouisni, Da Huo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Disaster Risk Reduction · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Resources and Sustainability
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversidade de São PauloGlobal Challenges Research FundUK Research and InnovationUniversité Mohammed VI PolytechniqueInstitut National de la Recherche AgronomiqueNewton Fund
Mots-clésUnpackingScale (ratio)Environmental resource managementEnvironmental scienceGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Droughts in North Africa are increasing in frequency and severity. The most vulnerable include small-scale farming communities and the associated small businesses with wide-ranging impacts and demands on local communities, food production, water allocation, and energy requirements. Our solution-orientated study supports the mitigation of impacts and the management of droughts in two case study areas within Morocco. A 2-day workshop was conducted to engage with local farmers in Settat and El Jadida to better understand the drought impacts and associated adaptive strategies. A Fuzzy Cognitive Mapping (FCM) approach was used to actively engage and interact with the farmers and to gain an understanding of the interconnections between drought, coping mechanisms, adaptation strategies, and issues to their livelihood and as seen through their experiences. The perspectives give new insights into where the policy interventions for the most impact in the system might be.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,240 · 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'admission1
Résumé présentoui

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