Modèle explicatif et interprétatifde l'anémie sévère(«Gbébile»)chezlessénoufodeKorhogo (Côte d'Ivoire)
Notice bibliographique
Résumé
La santé mentale des agriculteurs semble être déterminante dans l’adaptation aux effets des changements climatiques. Cet article fait la synthèse des écrits existant sur la santé mentale, les facteurs qui y sont associés et l’adaptation des populations face aux effets des variabilités pluviométriques. Il vise à analyser la santé mentale avec ses déterminants pouvant influencer l’adaptation des producteurs aux chocs climatiques. Ce travail a été réalisé grâce à une recherche documentaire à l’aide des moteurs de recherche scopus, Google Scholar, Refseek, BASE, et Pubmed. Une série de documents scientifiques traitant des différentes thématiques en lien avec le sujet a été sélectionnée et fait objet de lecture et d’analyse minutieuse selon la méthode PRISMA 2020 statement et a permis de dégager les documents pertinents. Il a été également question de rechercher des approches théoriques qui ont permis de construire un cadre d’analyse théorique pouvant décrire les stratégies d’adaptation des agriculteurs dans un contexte de climat changeant. D’après cette recherche, des travaux ont été plus réalisés dans les pays à hauts revenus comme le Canada, les Etats Unis et le Royaume Unis que dans les pays à revenus intermédiaires et faibles. Le cadre d’analyse théorique a été inspiré de l’approche d’analyse de la perception de Ban et al. (1994), du modèle Transactionnel Stress-Coping de Lazarus et Folkman (1984) et l’approche des Moyens d’Existences Durables du Département du Développement International (1999). La démarche méthodologique utilisée pour ce travail reste théorique et ne peut être infirmée ou confirmée que par des enquêtes de terrain.Farmers' mental health is a determining factor in adaptation to the effects of climate change. This article summarizes the existing literature on mental health, the factors associated with it and the adaptation of populations to the effects of rainfall variability. It aims to analyze mental health and its determinants, which may influence producers' adaptation to climatic shocks. This work was conducted through a literature search using search engines such as scopus, Google Scholar, Refseek, BASE and Pubmed. A series of scientific documents dealing with various themes related to the subject was selected and subjected to careful reading and analysis, using the PRISMA method, to identify relevant documents. Theoretical approaches were also researched, enabling the construction of a theoretical analysis framework that could describe farmers' adaptation strategies in a changing climate context. According to this research, more work has been done in high-income countries such as Canada, the United States, and the United Kingdom than in middle- and low-income countries. The theoretical framework of analysis was inspired by Ban et al.'s (1994) perception analysis approach, Lazarus and Folkman's (1984) Transactional Stress-Coping model and the Sustainable Livelihoods approach of the Department for International Development (1999). The methodological approach used for this work remains theoretical and can only be confirmed or invalidated by field surveys.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».