The impact of sustainable organic agriculture on food security in sub-Saharan Africa: a mixed methods systematic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to undertake a comprehensive mixed methods systematic review to examine the effectiveness of sustainable organic agriculture (SOA) in improving food security in sub-Saharan Africa. Medline (Ovid), Embase, Web of Science, ProQuest, CINAHL, The Cochrane Library, and SCOPUS/ Elsevier were searched from January 2000 to July 2024. The impact of three types of SOA was evaluated: sustainable intensification practices (SIPs), climate-smart agriculture (CSA), and nutrition-sensitive agriculture (NSA). Weighted pooled mean differences (PMD) and 95% CIs were used to assess between-group differences using random effect models (I 2 > 50%). Seventy-eight studies were eligible for inclusion. Compared to non-adopters of SOA, adopters experienced a 16.33% lower prevalence of food insecurity (95%CI: − 21.62, − 11.03, p < 0.001) and a 5.24% lower prevalence of coping strategies (95%CI − 9.06, − 1.41; p < 0.01). They recorded an additional 1019 kg/ha in cereal yield equivalent (95%CI: 397.05, 1641.39, p < 0.01), USD 155.60 in per capita farm food yield revenue (95%CI 89.40, 221.81; p < 0.001), and USD 57 in per capita income (95%CI 17, 97; p < 0.01). They also reported USD 14 higher per capita food consumption expenditure per year (95%CI 6, 21; p < 0.001), a 10.4% increase in food and nutrient intake (95%CI 6.5, 14.3, p < 0.001), 687.4 kcal higher calorie intake (95%CI 302.0, 1072.9; p < 0.001), a 0.90-point increase in dietary diversity score (95%CI 0.62, 1.19, p < 0.001), a 0.14 standard deviation improvement in children’s height-for-age z-scores (95%CI 0.053, 0.225, p < 0.001), and a 0.28-point increase in women’s BMI (95%CI 0.272, 0.292; p < 0.001). Overall, results were significantly consistent across all sub-Saharan regions as well as SIPs and CSA. SOA practices significantly improve food security among smallholder farming households.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».