Des communautés rurales s’organisent pour contrer les effets des changements climatiques au Burkina Faso
Bibliographic record
Abstract
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 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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".