How to establish dialogue between researchers and policymakers for climate change adaptation in Mali: Analysis of challenges, constraints and opportunities
Bibliographic record
Abstract
Le Mali est un pays sahélien à vocation agro-sylvo-pastorale dont l’économie repose essentiellement sur l’agriculture, un secteur toutefois tributaire de la variabilité et du changement climatique. En effet, le changement et la variabilité climatiques affectent l’agriculture, tout comme l’agriculture et la gestion des ressources naturelles affectent le système climatique. Au Mali, pays au climat semi-aride tropical, les changements climatiques constituent une menace sans précédent pour la sécurité alimentaire des populations, notamment celles dont les moyens de subsistance dépendent de l’agriculture à petite échelle. Afin de développer des solutions pratiques pour l’agriculture et la sécurité alimentaire, il faut désormais intégrer de manière innovante et compréhensible, les connaissances sur le changement climatique, l’agriculture et la sécurité alimentaire ; de sorte à inclure les questions climatiques dans les politiques et stratégies nationales pour des actions bénéfiques pour la résilience des populations rurales. Les échanges d’informations et de connaissances entre acteurs s’avèrent donc être primordiaux pour s’assurer que les décisions sur les politiques, stratégies et les actions de lutte contre le changement climatique soient fondées sur les meilleures données. Ce rapport d’étude réalisé dans le cadre des activités de la plateforme nationale de dialogue science-politique sur le changement climatique, l’agriculture et la sécurité alimentaire au Mali (C-CASA Mali), vient éclairer les différents acteurs sur l’état des lieux des institutions, les défis, contraintes et opportunités pour un dialogue opérationnel entre chercheurs et décideurs pour l’adaptation au changement climatique. Huit messages clés ont été tirés de l’étude et portent sur : (1) l’état des lieux du tissu institutionnel existant pour un dialogue fonctionnel ; (2) les difficultés d’organisation et de fonctionnement des institutions impliquées dans la lutte contre le changement climatique ; (3) le besoin de partenariat renforcé entre les institutions ; (4)la nécessité d’accompagnement par des financements adéquats ; (5) l’état des lieux du dialogue entre chercheurs et décideurs au Mali ; (6) les contraintes pour un dialogue opérationnel entre chercheurs et décideurs au Mali (7) les opportunités pour un dialogue opérationnel entre chercheurs et décideurs au Mali ; (8) le besoin d’espace de communication entre chercheurs et décideurs au Mali. La prise en compte et l’analyse de ces messages devrait déboucher sur des recommandations actionnables pour une amélioration du dialogue inter institutionnel et des prises de décision bien informées. Les décisions politiques qui pourraient en découler contribueront certainement à la promotion d’une agriculture intelligente face au climat pour l’amélioration de la résilience des exploitations agricoles au Mali. English version: http://hdl.handle.net/10568/56669
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 | 0.115 | 0.113 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.021 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.037 | 0.034 |
| Open science | 0.004 | 0.025 |
| Research integrity | 0.014 | 0.013 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".