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Record W3133878779 · doi:10.46711/naaj.2019.1.1.9

Des communautés rurales s’organisent pour contrer les effets des changements climatiques au Burkina Faso

2019· article· fr· W3133878779 on OpenAlexaff
AFDR, APIL APIL, USCCPA BM, La Fondation Jules PAUL-ÉMILE LÉGER

Bibliographic record

VenueNAAJ Revue africaine sur les changements climatiques et les énergies renouvelables · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsWorld Federation of Science Journalists
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceHumanitiesAgricultural developmentGeographyForestryAgricultureArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent texte a pour objectif de donner la parole aux acteurs locaux ainsi qu’aux productrices et producteurs agricoles à petite échelle du Burkina Faso – qui pratiquent l’agriculture familiale durable (AFD) – dans le but de mieux faire comprendre quelles répercussions ont les changements climatiques sur leur vie quotidienne et quelles perspectives d’adaptation semblent les plus porteuses en fonction des réalités vécues. On y traitera des défis croissants pour l’agriculture à petite échelle qui ont une incidence sur la productivité agricole et sur la pression sur les ressources naturelles. On s’attardera aussi sur le fait que les changements climatiques n’affectent pas les femmes et les hommes de façon égale, en creusant encore plus le fossé des inégalités entre les genres. Enfin, on y présentera diverses stratégies d’adaptation aux changements climatiques. L’approche utilisée au sein du projet IMSA (Innovation et Mobilisation pour la Sécurité Alimentaire) s’inscrit dans un processus d’innovation qui prend sa source à l’intérieur de la communauté et repose sur l’amélioration et la diffusion des savoirs traditionnels et des techniques issues de l’expérience de plusieurs générations d’exploitants. Afin d’assurer la sécurité alimentaire des populations vulnérables, les techniques visant à adapter les systèmes de production et à accroître leur résilience s’accompagnent non seulement d’actions destinées à mieux contrôler la conservation et la commercialisation des récoltes, mais aussi d’un appui au renforcement des mécanismes financiers et non financiers de solidarité et de résilience par rapport aux chocs climatiques.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.444
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.001
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.002
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.281
Teacher spread0.230 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2019
Admission routes1
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