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Enregistrement W7116788596 · doi:10.1016/j.lanplh.2025.101344

Physical effort during labour and behavioural adaptations in response to heat stress among subsistence farmers in Burkina Faso: a gender-specific longitudinal observational study

2025· article· en· W7116788596 sur OpenAlexfundno aff
EE Eggert, Hanns-Christian Gunga, A.B. Sie, Lucienne Ouèrmi, Windpanga Aristide Ouédraogo, Daniel Kwaro, Rainer Sauerborn, Aditi Bunker, Sandra Barteit, Till Bärnighausen, Martina Anna Maggioni

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSubsistence agricultureObservational studyHeat stressLongitudinal dataLongitudinal studyStress (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Climate change-related heat stress disproportionately affects people in sub-Saharan Africa, impairing physical performance and increasing the risk of heat-related illnesses. Despite subsistence farming's key role in food security, scarce studies have measured farmers' physical effort during labour and the impact of behavioural adaptations to heat stress in real-life settings. This long-term, empirical study in Burkina Faso, one of the world's resource-poorest countries, aimed to measure the heat stress-labour effort relationships among subsistence farmers, accounting for gender-related differences in labour roles. METHODS: We conducted a 1-year observational study using the Nouna Health and Demographic Surveillance System in Burkina Faso. We included participants who were healthy, actively practising farmers aged 20-45 years who were neither overweight nor underweight, had no chronic illnesses, no planned pregnancy or breastfeeding status, and resided within a 10-km radius of the weather station. Using research-grade wearables, we collected time-series data on environmental conditions, tracking indoor and outdoor wet-bulb globe temperature (WBGT) and physiological responses such as daily activity, estimated core body temperature, heart rate, and GPS-tracked movements. To operationalise physical effort during labour, we evaluated the physiological strain index (PSI; 0-10 scale with 10 being highest strain) and activity intensity during fieldwork, measured as functions of WBGT. Behavioural adaptations were measured using working patterns including work duration, break times, and seasonal work distribution. The main outcomes are compared across genders and complemented by analyses of monthly vital sign assessments and heat impact surveys. FINDINGS: Between Aug 9, 2021, and Aug 30, 2022, we recruited 39 subsistence farmer households (39 women, 39 men). One household dropped out of follow-up, and 38 households (76 participants [38 men, 38 women]) were included in the analysis. During fieldwork, PSI decreased as WBGT increased (-0·04 [95% CI -0·07 to -0·01], p=0·0056), suggesting adaptive pacing. Men reduced their average activity intensity once WBGT exceeded 27°C. By contrast, women experienced a higher PSI and activity intensity during fieldwork than men (PSI: 0·47 [0·07-0·87], p=0·025). Each 1°C WBGT rise extended daily working time by 12·3 min (95% CI 2·75-21·89, p=0·013) and participants shifted work patterns in response to heat stress by increasing break duration and shifting work to cooler times. INTERPRETATION: Heat stress significantly reduces the physical effort during labour. Self-employed subsistence farmers appear to adapt to heat stress by lowering labour intensity, redistributing tasks throughout the day, and shifting work to cooler months. As climate change worsens, these adaptations could become inadequate. Women, who often balance household chores and fieldwork, have limited pacing strategies, heightening their vulnerability to increasing heat stress. Our findings highlight the urgent need for targeted adaptation strategies to sustain physical effort during labour and protect vulnerable groups, especially women, from escalating heat stress. FUNDING: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG-German Research Foundation).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,176 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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