Nexus between food insecurity, poverty, and climate change: a cross-regional multifactorial analysis
Notice bibliographique
Résumé
Climate change, by exacerbating poverty and food insecurity, creates complex dynamics that threaten global food security. This study aims to examine the complex interactions between these phenomena (climate change, poverty and food security), adopting a multidimensional approach to understand their direct and indirect relationships. The study focused on eight countries representing the African, Asian, American and European continents, selected according to their Human Development Index (HDI). Data is collected for the period 1990–2020 from platforms such as FAO, World Bank, UNDP and Our World in Data, based on indicators of poverty, climate change and food insecurity (qualitative approach). Data analysis is based on time series (temporal evolutions in climate and poverty variables) as well as thematic content analysis. Analysis of evolutions in poverty indicators and the HDI reveals marked disparities between regions, with notable progress in Asia and Europe, but persistent challenges in Africa and Yemen. Similarly, these disparities are also observed for climate evolutions and changes in land, particularly in Africa and Asia. Regarding food insecurity evolutions, there is a considerable increase with marked regional disparities, where Africa and Latin America are the most affected. Direct arable effects include reduced agricultural productivity, crop and livestock yield, increased undernourishment, reduced livelihoods and producer incomes. Indirectly, these changes reduce crop quality, disrupt ecosystem services, exacerbate resource conflicts and increase production costs. These findings provide guidance for policymakers and researchers in developing integrated strategies that address not only food security and poverty, but also climate change.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».