Perceptions du changement climatique, impacts environnementaux et stratégies endogènes d’adaptation par les producteurs du Centre-nord du Burkina Faso
Bibliographic record
Abstract
Le changement climatique représente une menace potentielle majeure pour la viabilité des ménages ruraux d’Afrique subsaharienne qui vivent principalement de l’exploitation des ressources naturelles. Cette étude a pour but d’analyser les perceptions des producteurs agricoles du changement climatique, ses impacts sur l’environnement, les stratégies d’adaptation et les relations qui existent entre ces différents aspects. Des enquêtes ont été réalisées au travers de discussions de groupes et d’un questionnaire individuel administré à 300 ménages dans le Centre-nord du Burkina Faso. Un modèle Logit binaire a permis d’identifier les facteurs qui influencent les perceptions locales du changement climatique et le choix des stratégies d’adaptation. L’étude montre que les producteurs perçoivent une baisse des pluies (76,7 %), une hausse des températures (97 %) et des vents violents (98,7 %). Le niveau d’éducation du chef de ménage, la taille, l’appartenance à une organisation paysanne et le nombre de bovins déterminent cette perception. La dégradation des terres se traduit essentiellement par des sols dénudés, la réduction des ligneux et la faiblesse des rendements agricoles. Les principales stratégies d’adaptation sont l’adoption des techniques de conservation des eaux et des sols (CES), la possession de fosses fumières, l’irrigation et l’adaptation variétale. Les facteurs déterminants de cette adaptation sont la possession de pioches et de pelles, l’appartenance à une organisation paysanne, la formation en technologies agricoles et l’accès au crédit. L’adoption d’une stratégie d’adaptation par un producteur dépend de sa perception du changement climatique et de ses causes, ses impacts négatifs sur l’environnement et des moyens disponibles pour apporter des solutions.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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".