Security in Uncertainty: Analysis of Climate Risks and Household Response to Food Insecurity in Northern Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Ghana represents an important case study for food insecurity research because of the high concentration of hungry populations in the country’s north relative to the south. While the increasing climate change and weather variabilities in north Ghana explain the region’s widespread hunger, there are also non-climatic factors that undermine households’ vulnerability. This dissertation explores smallholder farming households’ experiences with climate hazard events by emphasizing their vulnerabilities and response behaviours to climate and seasonality-induced food insecurities. It adopts a micro-level food systems lens integrated with livelihoods, vulnerability, and disaster risk theories. It is also informed by fieldwork and engagement with farming households in northern Ghana. A key argument of this dissertation is that food insecurity in northern Ghana is influenced by not only the climate-dependency of food system activities in the region but also the vulnerability in how food is produced, harvested, stored, and marketed. The findings reveal that climate change events lead to food crop productivity losses, cause damage to stored grain, and disrupt food prices, which affects food security. It also shows how households’ and food systems’ vulnerabilities intensify these climatic impacts and the concomitant variations in yearly food availability and access. The study further finds that poor households are not passive victims; they strategically adopt various actions to manage climate-induced food insecurity risks. In particular, the households’ responses follow a sequential order to preserve critical assets for current consumption needs and for the sustainability of agricultural livelihood. However, some of the response actions are associated with excruciating costs that could rebound and erode efforts for sustainable food security, especially for women and youth. Overall, the research provides evidence-based knowledge to address climate-related challenges for food security in the northern part of the country and to minimize regional disparities, which have long-term political implications. It also makes a strong case to draw attention to the diversity, sequence, and gendered nature of household responses to food crises.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».