Les changements climatiques : vulnérabilité, impacts et adaptation dans le monde de la médecine traditionnelle au Burkina Faso
Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières décennies, le Burkina Faso, pays du Sahel, a fait face à un enchaînement d'événements climatiques «extrêmes» d'une ampleur et d'une rapidité sans précédent. On peut penser notamment aux périodes de sécheresse des trois dernières décennies dont les années les plus touchées furent 1973-74 et 1983-84 et qui ont grandement affectés les écosystèmes ainsi que les systèmes de production burkinabés. (Burkina Faso, 1999a) La désertification que connaît le pays a de lourdes conséquences au niveau biophysique et socioéconomique. Au Burkina Faso, la médecine traditionnelle est un héritage millénaire. Tout un chacun a recours à cette médecine locale, fiable et adaptée à un moment ou à un autre. On compte au nombre des impacts des variations climatiques affectant le pays la perte de biodiversité ainsi que la migration vers le sud de certaines espèces végétales. Ces transformations de l'environnement ont des effets sur la pratique de la médecine traditionnelle, ainsi que sur le mode de vie des gens qui la pratiquent et l'utilisent. Ce travail, basé sur une étude qualitative menée auprès de praticiens de la médecine traditionnelle, expose les différents impacts de la variabilité et des changements climatiques, la vulnérabilité de la population à ces changements, ainsi que les stratégies d'adaptation privilégiées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".