A Review of Land‐ and Water‐ Management Technologies for Resilient Agriculture in the Sahel: Insights from Climate Analogues in Sub‐Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
In sub-Saharan Africa, land degradation and climate change threaten food security by reducing soil productivity and water availability. Soil and water conservation (SWC) technologies can restore soil health, enhance moisture retention, and support crop growth under adverse conditions. This review identifies SWC technologies applied in climatically similar African regions with the aim of informing adoption in Senegal, particularly in Sédhiou and Tambacounda regions. Using K-means clustering on 19 WorldClim bioclimatic variables, 35 comparable countries were identified, of which 17 met inclusion criteria based on data availability and ≥60% climatic similarity. Around 85 technologies were reviewed, including water harvesting, soil-moisture conservation, and erosion control, assessed for their compatibility across rainfall patterns, and land gradients and uses. The review highlights 12 successful technologies across Africa with high potential for cross-border transfer and upscaling in Senegal’s agroecological context. While countries such as Burkina Faso, Kenya, and Malawi lead in technology adoption and diversity, Senegal lags behind due to institutional gaps, limited funding, and weak extension systems. The findings highlight the importance of site-specific water management for improving soil conservation, biodiversity protection, climate adaptation, and food security, and emphasize the need for policy integration, stakeholder empowerment, private-sector engagement, and cross-border learning to accelerate adoption.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».