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Cartographie des Hotspots Démographiques et du Changement Climatique: Kenya
Kenya - Besoin de planification familiale non satisfait, 2008-2009
Au Kenya, une femme mariée sur quatre présente un besoin de planification familiale non
satisfait; cette proportion est inchangée depuis 2003. Les taux de besoin les plus élevés sont
observés dans les régions de Nyanza et de la vallée du Rift ; ils demeurent élevés dans les
milieux ruraux (27 pour cent), parmi les femmes non scolarisées (26 pour cent) et parmi les plus
pauvres (38 pour cent).
L'investissement dans des programmes de santé qui répondent aux besoins de planification
familiale permettrait d’endiguer la croissance démographique, d’améliorer la santé et le bienêtre des femmes et des familles et de réduire la vulnérabilité aux impacts du changement
climatique. Les décideurs politiques du Kenya sont de plus en plus conscients de l’importance
que représente la revitalisation des programmes de planification familiale si le pays veut
atteindre les objectifs de sa stratégie de développement national, Vision 2030.
Définition:
Le besoin de planification familiale non satisfait est déterminé dans les enquêtes sur les
ménages de grande envergure. Sur la base d’un échantillon national représentatif, les femmes
mariées qui ne désirent pas avoir d’enfant durant les deux prochaines années et qui ne
pratiquent pas de méthode contraceptive sont considérées avoir un besoin de planification
familiale non satisfait. Les femmes qui ne désirent plus avoir d’enfants du tout sont incluses
dans cette catégorie. Les enquêtes sont effectuées dans le cadre du projet d’Enquêtes
démographiques et de santé de MEASURE DHS. Pour plus de détails sur la méthodologie
employée, voir :
http://www.measuredhs.com/aboutsurveys/dhs/methodology.cfm
Source:
Kenya National Bureau of Statistics (KNBS) et ICF Macro. 2010. Kenya Demographic and Health
Survey 2008-09. Calverton, Maryland: KNBS et ICF Macro.
Government of the Republic of Kenya. 2007. Kenya Vision 2030: The Popular Version. Nairobi:
The National Economic and Social Council of Kenya.
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Kenya – Taux de prévalence contraceptive, 2008-2009
La pratique des méthodes contraceptives modernes est en hausse depuis quelques années,
passant de 33 pour cent des femmes mariées en 2003 à 39 pour cent en 2008-09. Le taux de
prévalence contraceptive est extrêmement faible dans la province du Nord-est, où seulement
3,5 pour cent des femmes mariées pratiquent une méthode moderne et où les femmes ont en
moyenne six enfants. La besoin de programmes de santé aptes à délivrer efficacement la
contraception dans tout le Kenya reste important, au sein de certains groupes en particulier : 17
pour cent des femmes pauvres seulement, et 12 pour cent de celles sans éducation formelle,
pratiquent la contraception moderne.
Définition:
Le niveau courant de la pratique contraceptive est déterminé dans les enquêtes sur les
ménages de grande envergure ; il représente une mesure de la pratique contraceptive effective
au moment de l’enquête. Cette mesure concerne les femmes mariées qui pratiquent la
contraception moderne. Les méthodes modernes incluent le préservatif, la pilule contraceptive,
le stérilet/DIU, les injectables, les implants, le diaphragme, la mousse et la gelée contraceptive,
la méthode de l’allaitement maternel et de l’aménorrhée, la stérilisation féminine, la stérilisation
masculine, les méthodes modernes propres au pays et les autres méthodes contraceptives
modernes citées par les répondantes.
Source :
Kenya National Bureau of Statistics (KNBS) et ICF Macro. 2010. Kenya Demographic and Health
Survey 2008-09. Calverton, Maryland: KNBS et ICF Macro.
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Kenya – Indice de fécondité, 2008-2009
Vers la fin des années 1970, l’indice synthétique de fécondité du Kenya était d’environ huit
enfants par femme. Cet indice a enregistré une baisse régulière jusqu’à ce qu’il atteigne
environ cinq enfants par femme dans les années 1990, où il sembla alors atteint un plateau. En
2008-09, le nombre moyen d’enfants par femme s’est remis à baisser légèrement pour tomber à
4,6. Les moyennes nationales masquent d’importantes différences entre différents groupes.
En moyenne, les femmes des milieux ruraux ont 2,3 enfants de plus que celles des milieux
urbains, comme en témoignent les différences de fécondité interprovinciales : les habitantes de
Nairobi ont en moyenne 2,8 enfants, alors que celles de la province du Nord-est en ont en
moyenne 5,9. Le niveau d’éducation et la richesse affectent aussi la fécondité : les mères non
scolarisées ont deux fois plus d’enfants que celles dotées pour le moins d’une certaine
éducation de niveau secondaire ; de même, les femmes pauvres ont en moyenne quatre
enfants de plus que celles du quintile de richesse le plus élevé.
Définition:
L’indice synthétique de fécondité est le nombre total de naissances qu’aurait une femme à la fin
de sa vie féconde si elle avait durant ces années une fécondité conforme aux taux actuellement
observés à chaque âge.
Source:
Kenya National Bureau of Statistics (KNBS) et ICF Macro. 2010. Kenya Demographic and Health
Survey 2008-09. Calverton, Maryland: KNBS et ICF Macro.
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Kenya – Facteurs de risques climatiques
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Les catastrophes liées au climat telles que sécheresses, inondations et glissements de terrain
représentent un risque considérable, surtout en ce qui concerne les populations les plus
pauvres et les plus vulnérables du Kenya. Comprendre où ces risques se posent les uns par
rapport aux autres et face aux populations grandissantes sera essentiel à l’élaboration de plans
d’adaptation et de développement aptes à minimiser la vulnérabilité aux conditions climatiques
changeantes.
Définitions :
Glissement de terrain :
Les données relatives aux glissements de terrain reflètent la tendance naturelle du sol au
glissement ou à l’avalanche. L’indice de risque repose sur un modèle développé par l’Institut
géotechnique norvégien (IGN) ; il incorpore des données de pente, d’humidité du sol, de
précipitation, de sismicité, de température et d’élévation.
Sécheresse :
Fréquence et répartition des sécheresses de 1980 à 2000. Pour identifier les sécheresses, les
chercheurs associés au Center for Hazards and Risk Research ont comparé les précipitations
mensuelles moyennes de ces 20 années à une mesure standardisée de déficit ou d’excédent
pluviométrique représentant la variation saisonnière des précipitations durant la même période.
Une sécheresse est considérée avoir eu lieu lorsqu’un déficit pluviométrique mensuel est
inférieur ou égal à 50 pour cent de sa valeur médiane à long terme pendant au moins trois mois
consécutifs. Les déserts et les périodes sèches sont exclus de l’ensemble de données et ne sont
dès lors pas considérés en termes de fréquence ou de répartition des sécheresses.
Inondations :
Fréquence et répartition des inondations de 1985 à 2003. Les données d’une liste mondiale
d’événements d’inondation extrêmes ont été converties en grille de 2,5 x 2,5 minutes. Le
nombre d’événements tombés dans chaque cellule a été enregistré pour obtenir une fréquence
d’événements par cellule.
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Classification des données :
Les chercheurs associés au Center for Hazards and Risk Research ont classifié les ensembles de
données mondiales des fréquences de sécheresse et d’inondation en déciles, formant ainsi 10
classes contenant chacune un nombre à peu près égal de cellules. Ils ont classifié les données
de glissement de terrain en zones classées de un à neuf, la valeur neuf représentant le plus haut
risque de glissement. Ils ont ensuite éliminé toutes les valeurs à indice quatre ou inférieur,
jugeant ces risques négligeables. Pour rendre la surface des données compatible avec les
autres ensembles de données de risques, les classes restantes (cinq à neuf) ont été augmentées
d’une unité de sorte que les données de glissement de terrain aient une étendue de six à dix.
Les cartes dressées pour chaque facteur de risque groupent les données selon les catégories
de risque faible, moyen et élevé. La première comprend les valeurs de un à trois ; la seconde,
celles de quatre à sept et la troisième, celles de huit à dix. La carte de risque climatique finale
présente chacun des facteurs sur une même carte, mais est limitée aux valeurs de données
considérées élevées (huit à dix).
Source :
Landslide, Drought and Flood Frequency and Distribution Datasets, 2005. Palisades, NY: Center
for Hazards and Risk Research, Columbia University.