Ukraine Crisis Brief Series - No.09/FR
Bibliographic record
Abstract
Effets des perturbations du commerce mondial du blé sur le revenu et la sécurité alimentaireOusmane Badiane, Ismael Fofana et Leysa M. Sall 1 Une note de synthèse antérieure a estimé les niveaux d'exposition commerciale directe et indirecte des pays africains.https://akademiya2063.org/publications/Ukraine%20Crisis%20and%20African%20Countries/Brief-01-AKADEMIYA2063%20CRISE UKRAINIENNE ET ÉCONOMIES AFRICAINES L'Expertise que nous avons.L'Afrique que nous voulons..2Les résultats dans les zones rurales et urbaines sont désagrégés par groupes de revenus allant du quintile inférieur (les 20% les plus pauvres) au quintile supérieur (les 20% les plus riches).Lorsque les données nationales le permettent, les résultats sont également désagrégés entre ménages agricoles et ménages non agricoles.Les résultats suggèrent que les effets du commerce sont susceptibles de différer fortement entre ménages ruraux et ménages urbains en raison de leurs sources de revenus et de leurs modes de consommation différents.En outre, les impacts parmi les ménages ruraux varieront probablement entre ménages agricoles et ménages non agricoles.Enfin, les impacts devraient varier entre les ménages pauvres et les ménages non pauvres aussi bien dans les zones rurales et que dans les zones urbaines.2. Effets de la hausse des prix du blé sur les revenus des ménages -2.0 -2.0 -2.6 42.9 -15.6 -2.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.056 | 0.011 |
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".