IMPACT MALI I Analyse RRM

Author

Antsa RAJAONAH

Published

March 4, 2026

Cette analyse porte sur les données de la coordination RRM au Mali mises à jour le Jan 28, 2026.
Elle est complémentaire au tableau de bord Power BI disponible à l’adresse suivante :
Dashboard RRM Mali Coordination

Période d’analyse

La période d’analyse mensuelle va de 2025-11-30 à 2025-12-31 . La période d’analyse bimensuelle va de 2025-10-31 à 2025-12-31 .La période d’analyse trimensuelle va de 2025-09-30 à 2025-12-31 . La période d’analyse annuelle va de 2024-12-31 à 2025-12-31 .

L’analyse des réponses à la section 15, considère le mois de December du Bimestre 6 du Trimestre 4 de l’année 2025 comme référence pour les réponses en cours.

Alertes validées par mois

Code

summary_alert_by_month %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par mois",
               col.names = colnames(summary_alert_by_month)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par mois
annee_alerte	mois_alerte	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	11	2395	11625
2025	February	11	1779	8378
2025	March	9	2147	10729
2025	April	2	617	1740
2025	May	12	3483	18894
2025	June	4	1688	8343
2025	July	2	449	1694
2025	August	6	1094	6155
2025	September	7	1730	8201
2025	October	12	3490	16310
2025	November	6	810	4389
2025	December	4	1207	6686
2026	January	3	362	2170
2026	February	2	226	1687

Code

summary_alert_by_month %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par mois (Vivres)",
               col.names = colnames(summary_alert_by_month)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par mois (Vivres)
annee_alerte	mois_alerte	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	11	2395	11625
2025	February	10	1683	7802
2025	March	5	977	5843
2025	April	2	617	1740
2025	May	2	348	1810
2025	June	2	1228	5930
2025	July	1	194	1171
2025	August	5	811	4740
2025	September	3	261	1570
2025	October	5	1260	5821
2025	November	5	692	3761
2025	December	4	1207	6686
2026	January	1	190	1140
2026	February	1	126	1087

Code

summary_alert_by_month %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par mois (Nutrition)",
               col.names = colnames(summary_alert_by_month)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par mois (Nutrition)
annee_alerte	mois_alerte	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	October	2	223	1034
2025	November	5	692	3761

Code

summary_alert_by_month %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par mois (EHA)",
               col.names = colnames(summary_alert_by_month)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par mois (EHA)
annee_alerte	mois_alerte	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	April	1	110	660
2025	October	3	656	3712
2025	November	5	692	3761
2025	December	1	853	5118

Code

summary_alert_by_month %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par mois (Abris)",
               col.names = colnames(summary_alert_by_month)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par mois (Abris)
annee_alerte	mois_alerte	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	9	2096	9831
2025	February	9	1568	7226
2025	March	3	757	4542
2025	April	2	617	1740
2025	May	2	348	1810
2025	June	2	1228	5930
2025	July	1	194	1171
2025	August	2	560	3107
2025	October	5	1260	5821
2025	November	5	692	3761
2025	December	4	1207	6686
2026	January	1	190	1140
2026	February	1	126	1087

Code

summary_alert_by_month %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par mois (Abris)",
               col.names = colnames(summary_alert_by_month)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par mois (Abris)
annee_alerte	mois_alerte	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	11	2395	11625
2025	February	10	1683	7802
2025	March	5	977	5843
2025	April	1	507	1080
2025	May	1	278	1390
2025	June	1	367	1835
2025	July	1	194	1171
2025	August	5	811	4740
2025	September	3	261	1570
2025	October	1	118	628
2025	November	5	692	3761
2025	December	2	950	5700
2026	January	1	190	1140

Code

summary_alert_by_month %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par mois (Education)",
               col.names = colnames(summary_alert_by_month)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par mois (Education)
annee_alerte	mois_alerte	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	October	1	118	628
2025	November	5	692	3761

Code

summary_alert_by_month %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par mois (Santé)",
               col.names = colnames(summary_alert_by_month)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par mois (Santé)
annee_alerte	mois_alerte	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	5	661	3538
2025	March	1	97	600
2025	May	1	70	420
2025	June	1	861	4095
2025	October	3	669	3934
2025	November	5	692	3761
2025	December	2	257	986
2026	February	1	126	1087

Code

summary_alert_by_month %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par mois (Protection)",
               col.names = colnames(summary_alert_by_month)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par mois (Protection)
annee_alerte	mois_alerte	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	2	226	1316
2025	March	1	97	600
2025	October	2	411	2386
2025	November	5	692	3761
2026	February	1	126	1087

Code

summary_alert_by_month %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par mois (MHM)",
               col.names = colnames(summary_alert_by_month)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par mois (MHM)
annee_alerte	mois_alerte	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	November	2	322	1714

Analyse temporelle

Alertes validées par type

Code

summary_alert_by_type_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	mois	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Conflit	11	2395	11625
2025	February	Conflit	11	1779	8378
2025	March	Conflit	9	2147	10729
2025	April	Conflit	2	617	1740
2025	May	Conflit	12	3483	18894
2025	June	Conflit	4	1688	8343
2025	July	Conflit	2	449	1694
2025	August	Conflit	6	1094	6155
2025	September	Conflit	7	1730	8201
2025	October	Conflit	12	3490	16310
2025	November	Conflit	6	810	4389
2025	December	Conflit	4	1207	6686
2026	January	Conflit	3	362	2170
2026	February	Conflit	2	226	1687

Alertes validées par region

Code

summary_alert_by_region_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	mois	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Bandiagara	4	611	3433
2025	January	Gao	3	402	2217
2025	January	Ségou	2	273	1643
2025	January	Tombouctou	2	1109	4332
2025	February	Bandiagara	2	253	1334
2025	February	Gao	4	411	1962
2025	February	Mopti	1	74	444
2025	February	Ménaka	1	100	600
2025	February	San	1	135	814
2025	February	Tombouctou	2	806	3224
2025	March	Bandiagara	1	560	1218
2025	March	Gao	3	323	1912
2025	March	Mopti	2	177	1080
2025	March	Ségou	1	410	2457
2025	March	Tombouctou	2	677	4062
2025	April	Gao	1	507	1080
2025	April	Tombouctou	1	110	660
2025	May	Bandiagara	1	180	1080
2025	May	Douentza	1	60	1276
2025	May	Kidal	0	0	0
2025	May	Mopti	2	317	1927
2025	May	Tombouctou	8	2926	14611
2025	June	Gao	1	93	578
2025	June	San	1	861	4095
2025	June	Tombouctou	2	734	3670
2025	July	Ségou	1	194	1171
2025	July	Tombouctou	1	255	523
2025	August	Bandiagara	0	0	0
2025	August	Gao	4	388	2202
2025	August	Ségou	1	423	2538
2025	August	Tombouctou	1	283	1415
2025	September	Bandiagara	1	66	400
2025	September	Douentza	2	665	2968
2025	September	Gao	1	88	528
2025	September	Mopti	1	107	642
2025	September	Tombouctou	2	804	3663
2025	October	Bandiagara	1	220	1320
2025	October	Douentza	1	118	628
2025	October	Gao	1	105	406
2025	October	Ségou	1	258	1548
2025	October	Taoudenni	2	343	2058
2025	October	Tombouctou	6	2446	10350
2025	November	Bandiagara	3	518	2935
2025	November	Douentza	1	118	628
2025	November	Gao	2	174	826
2025	December	Gao	1	97	582
2025	December	San	1	174	748
2025	December	Sikasso	1	853	5118
2025	December	Ségou	1	83	238
2026	January	Bandiagara	1	190	1140
2026	January	Gao	1	65	390
2026	January	Tombouctou	1	107	640
2026	February	Bandiagara	1	100	600
2026	February	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite

Code

summary_reponse_by_modalite_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En nature	3	733	3303

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM

Code

summary_rrm_mois_encours_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, reponse_mensuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Reponse du mois en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Reponse du mois en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	January	0	4
2023	February	0	3
2023	March	0	1
2023	April	0	4
2023	May	0	9
2023	June	0	1
2023	July	0	6
2023	August	0	5
2023	September	0	2
2023	October	0	3
2023	November	0	5
2023	December	0	10
2024	January	0	9
2024	February	0	5
2024	March	0	5
2024	April	0	3
2024	May	0	3
2024	June	0	2
2024	July	0	6
2024	August	0	4
2024	September	0	4
2024	October	0	0
2024	November	0	2
2024	December	0	4
2025	January	0	2
2025	February	0	4
2025	March	0	6
2025	April	0	0
2025	May	0	9
2025	June	0	1
2025	July	0	1
2025	August	1	1
2025	September	0	3
2025	October	1	9
2025	November	0	1
2025	December	1	0
2026	January	0	1
2026	February	0	2

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées

Code

summary_alerte_rrm_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	January	21	4	4
2023	February	17	3	7
2023	March	10	1	8
2023	April	12	4	12
2023	May	17	9	21
2023	June	10	1	22
2023	July	17	6	28
2023	August	8	5	33
2023	September	11	2	35
2023	October	14	3	38
2023	November	25	5	43
2023	December	23	10	53
2024	January	14	9	62
2024	February	15	5	67
2024	March	5	5	72
2024	April	9	3	75
2024	May	8	3	78
2024	June	3	2	80
2024	July	14	6	86
2024	August	11	4	90
2024	September	16	4	94
2024	October	11	0	94
2024	November	15	2	96
2024	December	11	4	100
2025	January	9	2	102
2025	February	7	4	106
2025	March	3	6	112
2025	April	2	0	112
2025	May	3	9	121
2025	June	3	1	122
2025	July	1	1	123
2025	August	5	1	124
2025	September	4	3	127
2025	October	3	9	136
2025	November	5	1	137
2025	December	4	0	137
2026	January	2	1	138
2026	February	0	2	140

Temps de reponse median

Code

summary_response_time_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	mois	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	January	9	27	2	36
2023	February	9	20	2	29
2023	March	9	66	2	75
2023	April	9	34	1	43
2023	May	9	23	1	32
2023	June	9	22	0	31
2023	July	9	23	1	32
2023	August	9	15	2	24
2023	September	9	33	2	42
2023	October	9	16	2	25
2023	November	9	22	2	31
2023	December	9	29	2	38
2024	January	6	42	2	48
2024	February	9	29	1	38
2024	March	10	38	1	48
2024	April	12	68	3	80
2024	May	9	32	2	41
2024	June	14	34	2	48
2024	July	9	34	2	43
2024	August	10	25	3	35
2024	September	7	46	3	53
2024	October	9	19	3	28
2024	November	9	31	2	40
2024	December	9	23	0	32
2025	January	10	8	1	18
2025	February	9	19	1	28
2025	March	4	8	0	12
2025	April	18	16	2	34
2025	May	9	6	3	15
2025	June	9	28	4	37
2025	July	9	21	2	30
2025	August	9	7	2	16
2025	September	7	13	2	20
2025	October	16	5	2	21
2025	November	4	5	3	9
2025	December	7	21	2	28
2026	January	2	12	2	14
2026	February	6	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs

Code

summary_rrm_by_bailleurs_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ECHO	9	2009	7762
2025	January	FCDO	4	678	4236
2025	January	USAID	2	1745	5870
2025	February	ECHO	4	529	2276
2025	February	FCDO	6	841	4965
2025	February	USAID	1	644	3565
2025	March	ECHO	7	1150	5199
2025	March	FCDO	3	457	2175
2025	April	ECHO	1	85	292
2025	April	FCDO	2	274	1745
2025	May	ECHO	2	295	1247
2025	June	ECHO	3	172	969
2025	July	ECHO	2	332	1065
2025	August	ECHO	3	842	3299
2025	September	ECHO	3	662	2537
2025	September	FCDO	3	344	1834
2025	October	ECHO	5	1278	5693
2025	October	FCDO	4	479	2544
2025	October	USAID	1	33	196
2025	November	ECHO	4	219	1172
2025	November	FCDO	2	242	1159
2025	November	USAID	1	29	174
2025	December	ECHO	3	733	3303
2026	January	ECHO	2	232	1067
2026	January	NMFA	1	854	4422
2026	February	ECHO	3	657	3103

Reponses par acteurs

Code

summary_rrm_by_acteur_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	mois	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ACF	4	769	2998
2025	January	CRS	2	1745	5870
2025	January	DRC	4	678	4236
2025	January	IRC	1	175	667
2025	January	NRC	4	1065	4097
2025	February	ACF	1	214	986
2025	February	CRS	1	644	3565
2025	February	DRC	6	841	4965
2025	February	MDM	2	85	489
2025	February	NRC	1	230	801
2025	March	ACF	2	271	1240
2025	March	DRC	3	457	2175
2025	March	IRC	2	109	659
2025	March	NRC	3	770	3300
2025	April	DRC	2	274	1745
2025	April	MDM	1	85	292
2025	May	ACF	1	165	685
2025	May	NRC	1	130	562
2025	June	ACF	1	70	297
2025	June	MDM	1	70	481
2025	June	PUI	1	32	191
2025	July	MDM	1	93	306
2025	July	NRC	1	239	759
2025	August	ACF	1	104	485
2025	August	NRC	2	738	2814
2025	September	ACF	1	156	756
2025	September	DRC	3	344	1834
2025	September	MDM	1	137	374
2025	September	NRC	1	369	1407
2025	October	ACF	1	218	921
2025	October	AMSODE	1	252	1512
2025	October	DRC	4	479	2544
2025	October	MDM	1	88	488
2025	October	NRC	2	720	2772
2025	October	PUI	1	33	196
2025	November	ACF	1	93	419
2025	November	DRC	2	242	1159
2025	November	MDM	1	62	370
2025	November	PUI	3	93	557
2025	December	ACF	2	661	2871
2025	December	MDM	1	72	432
2026	January	ACF	1	139	510
2026	January	MDM	1	93	557
2026	January	NRC	1	854	4422
2026	February	ACF	2	459	1845
2026	February	AMSODE	1	198	1258

Alertes validées par type (Vivres)

Code

summary_alert_by_type_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	mois	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Conflit	11	2395	11625
2025	February	Conflit	10	1683	7802
2025	March	Conflit	5	977	5843
2025	April	Conflit	2	617	1740
2025	May	Conflit	2	348	1810
2025	June	Conflit	2	1228	5930
2025	July	Conflit	1	194	1171
2025	August	Conflit	5	811	4740
2025	September	Conflit	3	261	1570
2025	October	Conflit	5	1260	5821
2025	November	Conflit	5	692	3761
2025	December	Conflit	4	1207	6686
2026	January	Conflit	1	190	1140
2026	February	Conflit	1	126	1087

Alertes validées par region (Vivres)

Code

summary_alert_by_region_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	mois	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Bandiagara	4	611	3433
2025	January	Gao	3	402	2217
2025	January	Ségou	2	273	1643
2025	January	Tombouctou	2	1109	4332
2025	February	Bandiagara	2	253	1334
2025	February	Gao	3	315	1386
2025	February	Mopti	1	74	444
2025	February	Ménaka	1	100	600
2025	February	San	1	135	814
2025	February	Tombouctou	2	806	3224
2025	March	Gao	1	123	701
2025	March	Mopti	2	177	1080
2025	March	Tombouctou	2	677	4062
2025	April	Gao	1	507	1080
2025	April	Tombouctou	1	110	660
2025	May	Tombouctou	2	348	1810
2025	June	San	1	861	4095
2025	June	Tombouctou	1	367	1835
2025	July	Ségou	1	194	1171
2025	August	Gao	4	388	2202
2025	August	Ségou	1	423	2538
2025	September	Bandiagara	1	66	400
2025	September	Gao	1	88	528
2025	September	Mopti	1	107	642
2025	October	Douentza	1	118	628
2025	October	Gao	1	105	406
2025	October	Ségou	1	258	1548
2025	October	Tombouctou	2	779	3239
2025	November	Bandiagara	3	518	2935
2025	November	Gao	2	174	826
2025	December	Gao	1	97	582
2025	December	San	1	174	748
2025	December	Sikasso	1	853	5118
2025	December	Ségou	1	83	238
2026	January	Bandiagara	1	190	1140
2026	February	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Vivres)

Code

summary_reponse_by_modalite_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En nature	2	661	2871

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Vivres)

Code

summary_rrm_mois_encours_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, reponse_mensuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Reponse du mois en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Reponse du mois en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	April	0	1
2023	August	0	1
2023	December	0	5
2023	February	0	0
2023	January	0	1
2023	July	0	4
2023	June	0	2
2023	March	0	2
2023	May	0	3
2023	November	0	1
2023	October	0	1
2023	September	0	1
2024	April	0	0
2024	August	0	2
2024	December	0	3
2024	February	0	2
2024	January	0	5
2024	July	0	1
2024	June	0	0
2024	March	0	1
2024	May	0	0
2024	November	0	3
2024	October	0	1
2024	September	0	3
2025	April	0	0
2025	August	0	0
2025	December	1	0
2025	February	0	3
2025	January	0	3
2025	July	0	0
2025	June	0	1
2025	March	0	3
2025	May	0	0
2025	November	0	3
2025	October	1	3
2025	September	0	0
2026	February	0	1
2026	January	0	0

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Vivres)

Code

summary_alerte_rrm_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	April	12	1	1
2023	August	8	1	2
2023	December	23	5	7
2023	February	17	0	7
2023	January	20	1	8
2023	July	16	4	12
2023	June	9	2	14
2023	March	8	2	16
2023	May	16	3	19
2023	November	24	1	20
2023	October	14	1	21
2023	September	10	1	22
2024	April	7	0	22
2024	August	10	2	24
2024	December	11	3	27
2024	February	15	2	29
2024	January	14	5	34
2024	July	13	1	35
2024	June	3	0	35
2024	March	5	1	36
2024	May	7	0	36
2024	November	14	3	39
2024	October	9	1	40
2024	September	14	3	43
2025	April	2	0	43
2025	August	5	0	43
2025	December	4	0	43
2025	February	7	3	46
2025	January	8	3	49
2025	July	1	0	49
2025	June	1	1	50
2025	March	2	3	53
2025	May	2	0	53
2025	November	2	3	56
2025	October	2	3	59
2025	September	3	0	59
2026	February	0	1	60
2026	January	1	0	60

Temps de reponse median (Vivres)

Code

summary_response_time_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	mois_num	mois	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	1	January	9	26	2	35
2023	2	February	9	20	2	29
2023	3	March	9	44	2	53
2023	4	April	9	34	1	43
2023	5	May	9	22	1	31
2023	6	June	9	36	1	45
2023	7	July	9	26	1	35
2023	8	August	9	18	1	27
2023	9	September	9	33	2	42
2023	10	October	9	16	2	25
2023	11	November	9	22	2	31
2023	12	December	12	29	2	41
2024	1	January	5	42	2	47
2024	2	February	10	29	1	39
2024	3	March	8	38	1	46
2024	4	April	16	109	3	125
2024	5	May	9	38	1	47
2024	6	June	24	34	2	58
2024	7	July	10	35	2	45
2024	8	August	10	27	3	37
2024	9	September	7	46	3	53
2024	10	October	12	19	2	31
2024	11	November	11	30	2	41
2024	12	December	6	23	0	29
2025	1	January	10	8	1	18
2025	2	February	8	19	0	27
2025	3	March	3	12	0	15
2025	4	April	18	16	2	34
2025	5	May	10	22	2	32
2025	6	June	16	28	4	44
2025	7	July	6	21	2	27
2025	8	August	7	10	0	17
2025	9	September	6	11	0	17
2025	10	October	4	16	2	20
2025	11	November	4	6	0	10
2025	12	December	7	21	2	28
2026	1	January	2	20	1	22
2026	2	February	8	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Vivres)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ECHO	9	2009	7762
2025	January	FCDO	4	678	4236
2025	January	USAID	1	229	937
2025	February	ECHO	3	467	1904
2025	February	FCDO	6	841	4965
2025	February	USAID	1	644	3565
2025	March	ECHO	6	954	4412
2025	March	FCDO	3	457	2175
2025	April	FCDO	2	274	1745
2025	May	ECHO	2	295	1247
2025	June	ECHO	2	140	778
2025	July	ECHO	1	239	759
2025	August	ECHO	3	842	3299
2025	September	ECHO	3	662	2537
2025	September	FCDO	3	344	1834
2025	October	ECHO	5	1278	5693
2025	October	FCDO	4	479	2544
2025	October	USAID	1	33	196
2025	November	ECHO	2	155	789
2025	November	FCDO	2	242	1159
2025	December	ECHO	3	733	3303
2026	January	ECHO	2	232	1067
2026	January	NMFA	1	854	4422
2026	February	ECHO	3	657	3103

Reponses par acteurs (Vivres)

Code

summary_rrm_by_acteur_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	mois	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ACF	4	769	2998
2025	January	CRS	1	229	937
2025	January	DRC	4	678	4236
2025	January	IRC	1	175	667
2025	January	NRC	4	1065	4097
2025	February	ACF	1	214	986
2025	February	CRS	1	644	3565
2025	February	DRC	6	841	4965
2025	February	MDM	1	23	117
2025	February	NRC	1	230	801
2025	March	ACF	2	271	1240
2025	March	DRC	3	457	2175
2025	March	IRC	2	109	659
2025	March	NRC	2	574	2513
2025	April	DRC	2	274	1745
2025	May	ACF	1	165	685
2025	May	NRC	1	130	562
2025	June	ACF	1	70	297
2025	June	MDM	1	70	481
2025	July	NRC	1	239	759
2025	August	ACF	1	104	485
2025	August	NRC	2	738	2814
2025	September	ACF	1	156	756
2025	September	DRC	3	344	1834
2025	September	MDM	1	137	374
2025	September	NRC	1	369	1407
2025	October	ACF	1	218	921
2025	October	AMSODE	1	252	1512
2025	October	DRC	4	479	2544
2025	October	MDM	1	88	488
2025	October	NRC	2	720	2772
2025	October	PUI	1	33	196
2025	November	ACF	1	93	419
2025	November	DRC	2	242	1159
2025	November	MDM	1	62	370
2025	December	ACF	2	661	2871
2025	December	MDM	1	72	432
2026	January	ACF	1	139	510
2026	January	MDM	1	93	557
2026	January	NRC	1	854	4422
2026	February	ACF	2	459	1845
2026	February	AMSODE	1	198	1258

Alertes validées par type (Nutrition)

Code

summary_alert_by_type_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	mois	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	October	Conflit	2	223	1034
2025	November	Conflit	5	692	3761

Alertes validées par region (Nutrition)

Code

summary_alert_by_region_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	mois	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	October	Douentza	1	118	628
2025	October	Gao	1	105	406
2025	November	Bandiagara	3	518	2935
2025	November	Gao	2	174	826

Reponses par modalite (Nutrition)

Code

summary_reponse_by_modalite_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En nature	1	72	432

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Nutrition)

Code

summary_rrm_mois_encours_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, reponse_mensuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Reponse du mois en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Reponse du mois en cours	nombre d alertes sans réponse
2025	November	0	1
2025	October	0	2

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Nutrition)

Code

summary_alerte_rrm_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2025	November	4	1	1
2025	October	0	2	3

Temps de reponse median (Nutrition)

Code

summary_response_time_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	mois_num	mois	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2025	10	October	10	NA	NA	NA
2025	11	November	4	4	3	8

Reponses par bailleurs (Nutrition)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ECHO	6	1206	4774
2025	February	ECHO	4	529	2276
2025	February	FCDO	1	140	757
2025	March	ECHO	3	467	2027
2025	April	ECHO	1	85	292
2025	June	ECHO	3	172	969
2025	July	ECHO	2	332	1065
2025	August	ECHO	2	738	2814
2025	September	ECHO	3	662	2537
2025	September	FCDO	1	93	419
2025	October	ECHO	5	1278	5693
2025	October	FCDO	1	97	806
2025	October	USAID	1	33	196
2025	November	ECHO	4	219	1172
2025	November	FCDO	1	62	406
2025	November	USAID	1	29	174
2025	December	ECHO	1	72	432
2026	January	ECHO	1	93	557
2026	January	NMFA	1	854	4422
2026	February	ECHO	1	407	1595

Reponses par acteurs (Nutrition)

Code

summary_rrm_by_acteur_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	mois	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ACF	3	452	1680
2025	January	NRC	3	754	3094
2025	February	ACF	1	214	986
2025	February	DRC	1	140	757
2025	February	MDM	2	85	489
2025	February	NRC	1	230	801
2025	March	ACF	2	271	1240
2025	March	NRC	1	196	787
2025	April	MDM	1	85	292
2025	June	ACF	1	70	297
2025	June	MDM	1	70	481
2025	June	PUI	1	32	191
2025	July	MDM	1	93	306
2025	July	NRC	1	239	759
2025	August	NRC	2	738	2814
2025	September	ACF	1	156	756
2025	September	DRC	1	93	419
2025	September	MDM	1	137	374
2025	September	NRC	1	369	1407
2025	October	ACF	1	218	921
2025	October	AMSODE	1	252	1512
2025	October	DRC	1	97	806
2025	October	MDM	1	88	488
2025	October	NRC	2	720	2772
2025	October	PUI	1	33	196
2025	November	ACF	1	93	419
2025	November	DRC	1	62	406
2025	November	MDM	1	62	370
2025	November	PUI	3	93	557
2025	December	MDM	1	72	432
2026	January	MDM	1	93	557
2026	January	NRC	1	854	4422
2026	February	ACF	1	407	1595

Alertes validées par type (EHA)

Code

summary_alert_by_type_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	mois	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	April	Conflit	1	110	660
2025	October	Conflit	3	656	3712
2025	November	Conflit	5	692	3761
2025	December	Conflit	1	853	5118

Alertes validées par region (EHA)

Code

summary_alert_by_region_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	mois	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	April	Tombouctou	1	110	660
2025	October	Gao	1	105	406
2025	October	Ségou	1	258	1548
2025	October	Tombouctou	1	293	1758
2025	November	Bandiagara	3	518	2935
2025	November	Gao	2	174	826
2025	December	Sikasso	1	853	5118

Reponses par modalite (EHA)

Code

summary_reponse_by_modalite_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (EHA)

Code

summary_rrm_mois_encours_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, reponse_mensuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Reponse du mois en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	nombre d alertes sans réponse
2023	April	3
2023	August	0
2023	December	7
2023	February	1
2023	January	1
2023	July	4
2023	June	1
2023	March	4
2023	May	0
2023	November	3
2023	October	1
2023	September	0
2024	April	0
2024	August	2
2024	December	1
2024	February	1
2024	January	3
2024	July	3
2024	March	0
2024	May	1
2024	November	0
2024	October	0
2024	September	3
2025	April	1
2025	December	0
2025	November	5
2025	October	3

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (EHA)

Code

summary_alerte_rrm_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	April	4	3	3
2023	August	1	0	3
2023	December	3	7	10
2023	February	3	1	11
2023	January	6	1	12
2023	July	6	4	16
2023	June	2	1	17
2023	March	1	4	21
2023	May	5	0	21
2023	November	5	3	24
2023	October	3	1	25
2023	September	1	0	25
2024	April	1	0	25
2024	August	2	2	27
2024	December	0	1	28
2024	February	1	1	29
2024	January	0	3	32
2024	July	0	3	35
2024	March	1	0	35
2024	May	1	1	36
2024	November	1	0	36
2024	October	1	0	36
2024	September	3	3	39
2025	April	0	1	40
2025	December	1	0	40
2025	November	0	5	45
2025	October	0	3	48

Temps de reponse median (EHA)

Code

summary_response_time_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	mois_num	mois	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	1	January	9	26	2	35
2023	2	February	9	28	1	37
2023	3	March	9	84	2	93
2023	4	April	9	36	2	45
2023	5	May	9	23	1	32
2023	6	June	9	18	0	27
2023	7	July	9	22	1	31
2023	8	August	9	19	1	28
2023	9	September	9	16	2	25
2023	10	October	9	16	2	25
2023	11	November	9	20	1	29
2023	12	December	10	35	2	45
2024	1	January	10	NA	NA	NA
2024	2	February	6	19	4	25
2024	3	March	31	119	3	150
2024	4	April	14	109	2	123
2024	5	May	14	23	1	37
2024	7	July	5	NA	NA	NA
2024	8	August	4	40	3	44
2024	9	September	7	32	5	39
2024	10	October	0	8	3	8
2024	11	November	3	41	3	44
2024	12	December	3	NA	NA	NA
2025	4	April	19	NA	NA	NA
2025	10	October	4	NA	NA	NA
2025	11	November	4	NA	NA	NA
2025	12	December	0	18	33	18

Reponses par bailleurs (EHA)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ECHO	3	730	2752
2025	January	USAID	2	1745	5870
2025	February	ECHO	1	214	986
2025	February	USAID	1	644	3565
2025	March	ECHO	2	109	659
2025	July	ECHO	1	239	759
2025	August	ECHO	2	738	2814
2025	September	ECHO	1	369	1407
2025	October	ECHO	2	720	2772
2026	January	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (EHA)

Code

summary_rrm_by_acteur_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	mois	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ACF	2	555	2085
2025	January	CRS	2	1745	5870
2025	January	IRC	1	175	667
2025	February	ACF	1	214	986
2025	February	CRS	1	644	3565
2025	March	IRC	2	109	659
2025	July	NRC	1	239	759
2025	August	NRC	2	738	2814
2025	September	NRC	1	369	1407
2025	October	NRC	2	720	2772
2026	January	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Abris)

Code

summary_alert_by_type_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	mois	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Conflit	9	2096	9831
2025	February	Conflit	9	1568	7226
2025	March	Conflit	3	757	4542
2025	April	Conflit	2	617	1740
2025	May	Conflit	2	348	1810
2025	June	Conflit	2	1228	5930
2025	July	Conflit	1	194	1171
2025	August	Conflit	2	560	3107
2025	October	Conflit	5	1260	5821
2025	November	Conflit	5	692	3761
2025	December	Conflit	4	1207	6686
2026	January	Conflit	1	190	1140
2026	February	Conflit	1	126	1087

Alertes validées par region (Abris)

Code

summary_alert_by_region_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	mois	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Bandiagara	3	419	2281
2025	January	Gao	2	295	1575
2025	January	Ségou	2	273	1643
2025	January	Tombouctou	2	1109	4332
2025	February	Bandiagara	2	253	1334
2025	February	Gao	2	200	810
2025	February	Mopti	1	74	444
2025	February	Ménaka	1	100	600
2025	February	San	1	135	814
2025	February	Tombouctou	2	806	3224
2025	March	Mopti	1	80	480
2025	March	Tombouctou	2	677	4062
2025	April	Gao	1	507	1080
2025	April	Tombouctou	1	110	660
2025	May	Tombouctou	2	348	1810
2025	June	San	1	861	4095
2025	June	Tombouctou	1	367	1835
2025	July	Ségou	1	194	1171
2025	August	Gao	1	137	569
2025	August	Ségou	1	423	2538
2025	October	Douentza	1	118	628
2025	October	Gao	1	105	406
2025	October	Ségou	1	258	1548
2025	October	Tombouctou	2	779	3239
2025	November	Bandiagara	3	518	2935
2025	November	Gao	2	174	826
2025	December	Gao	1	97	582
2025	December	San	1	174	748
2025	December	Sikasso	1	853	5118
2025	December	Ségou	1	83	238
2026	January	Bandiagara	1	190	1140
2026	February	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Abris)

Code

summary_reponse_by_modalite_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Abris)

Code

summary_rrm_mois_encours_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, reponse_mensuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Reponse du mois en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	nombre d alertes sans réponse
2023	April	9
2023	August	5
2023	December	16
2023	February	7
2023	January	9
2023	July	13
2023	June	6
2023	March	4
2023	May	13
2023	November	9
2023	October	8
2023	September	9
2024	April	1
2024	August	4
2024	December	5
2024	February	5
2024	January	12
2024	July	3
2024	June	1
2024	March	5
2024	May	5
2024	November	9
2024	October	4
2024	September	6
2025	April	2
2025	August	1
2025	December	3
2025	February	8
2025	January	9
2025	July	1
2025	June	1
2025	March	2
2025	May	1
2025	November	5
2025	October	5
2026	February	1
2026	January	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Abris)

Code

summary_alerte_rrm_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	April	2	9	9
2023	August	4	5	14
2023	December	9	16	30
2023	February	7	7	37
2023	January	4	9	46
2023	July	4	13	59
2023	June	5	6	65
2023	March	3	4	69
2023	May	4	13	82
2023	November	14	9	91
2023	October	6	8	99
2023	September	2	9	108
2024	April	6	1	109
2024	August	6	4	113
2024	December	3	5	118
2024	February	9	5	123
2024	January	6	12	135
2024	July	6	3	138
2024	June	2	1	139
2024	March	1	5	144
2024	May	2	5	149
2024	November	4	9	158
2024	October	7	4	162
2024	September	10	6	168
2025	April	0	2	170
2025	August	1	1	171
2025	December	1	3	174
2025	February	1	8	182
2025	January	0	9	191
2025	July	0	1	192
2025	June	1	1	193
2025	March	1	2	195
2025	May	1	1	196
2025	November	0	5	201
2025	October	0	5	206
2026	February	0	1	207
2026	January	0	1	208

Temps de reponse median (Abris)

Code

summary_response_time_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	mois_num	mois	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	1	January	9	16	3	25
2023	2	February	9	20	3	29
2023	3	March	9	101	6	110
2023	4	April	9	36	2	45
2023	5	May	9	31	5	40
2023	6	June	9	37	3	46
2023	7	July	9	22	2	31
2023	8	August	9	18	2	27
2023	9	September	9	12	1	21
2023	10	October	9	16	2	25
2023	11	November	9	25	2	34
2023	12	December	12	35	2	47
2024	1	January	4	46	2	50
2024	2	February	10	30	2	40
2024	3	March	8	119	3	127
2024	4	April	16	110	2	126
2024	5	May	8	56	2	64
2024	6	June	24	46	2	70
2024	7	July	18	34	2	52
2024	8	August	12	22	2	34
2024	9	September	7	32	3	39
2024	10	October	11	16	3	27
2024	11	November	12	30	3	42
2024	12	December	3	30	4	33
2025	1	January	10	NA	NA	NA
2025	2	February	7	14	0	21
2025	3	March	3	17	0	20
2025	4	April	18	NA	NA	NA
2025	5	May	10	21	5	31
2025	6	June	16	28	4	44
2025	7	July	6	NA	NA	NA
2025	8	August	7	21	0	28
2025	10	October	4	NA	NA	NA
2025	11	November	4	NA	NA	NA
2025	12	December	7	18	33	25
2026	1	January	2	NA	NA	NA
2026	2	February	8	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Abris)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ECHO	3	686	2538
2025	January	USAID	2	1745	5870
2025	February	ECHO	1	230	801
2025	March	ECHO	2	109	659
2025	July	ECHO	1	239	759
2025	August	ECHO	2	738	2814
2025	September	ECHO	3	662	2537
2025	October	ECHO	2	720	2772
2026	January	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (Abris)

Code

summary_rrm_by_acteur_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	mois	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ACF	1	317	1318
2025	January	CRS	2	1745	5870
2025	January	IRC	1	175	667
2025	January	NRC	1	194	553
2025	February	NRC	1	230	801
2025	March	IRC	2	109	659
2025	July	NRC	1	239	759
2025	August	NRC	2	738	2814
2025	September	ACF	1	156	756
2025	September	MDM	1	137	374
2025	September	NRC	1	369	1407
2025	October	NRC	2	720	2772
2026	January	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (BNA)

Code

summary_alert_by_type_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	mois	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Conflit	11	2395	11625
2025	February	Conflit	10	1683	7802
2025	March	Conflit	5	977	5843
2025	April	Conflit	1	507	1080
2025	May	Conflit	1	278	1390
2025	June	Conflit	1	367	1835
2025	July	Conflit	1	194	1171
2025	August	Conflit	5	811	4740
2025	September	Conflit	3	261	1570
2025	October	Conflit	1	118	628
2025	November	Conflit	5	692	3761
2025	December	Conflit	2	950	5700
2026	January	Conflit	1	190	1140

Alertes validées par region (BNA)

Code

summary_alert_by_region_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	mois	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Bandiagara	4	611	3433
2025	January	Gao	3	402	2217
2025	January	Ségou	2	273	1643
2025	January	Tombouctou	2	1109	4332
2025	February	Bandiagara	2	253	1334
2025	February	Gao	3	315	1386
2025	February	Mopti	1	74	444
2025	February	Ménaka	1	100	600
2025	February	San	1	135	814
2025	February	Tombouctou	2	806	3224
2025	March	Gao	1	123	701
2025	March	Mopti	2	177	1080
2025	March	Tombouctou	2	677	4062
2025	April	Gao	1	507	1080
2025	May	Tombouctou	1	278	1390
2025	June	Tombouctou	1	367	1835
2025	July	Ségou	1	194	1171
2025	August	Gao	4	388	2202
2025	August	Ségou	1	423	2538
2025	September	Bandiagara	1	66	400
2025	September	Gao	1	88	528
2025	September	Mopti	1	107	642
2025	October	Douentza	1	118	628
2025	November	Bandiagara	3	518	2935
2025	November	Gao	2	174	826
2025	December	Gao	1	97	582
2025	December	Sikasso	1	853	5118
2026	January	Bandiagara	1	190	1140

Reponses par modalite (BNA)

Code

summary_reponse_by_modalite_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En nature	1	175	1390

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (BNA)

Code

summary_rrm_mois_encours_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, reponse_mensuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Reponse du mois en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Reponse du mois en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	April	0	2
2023	August	0	2
2023	December	0	9
2023	February	0	2
2023	January	0	2
2023	July	0	3
2023	June	0	1
2023	March	0	0
2023	May	0	3
2023	November	0	2
2023	October	0	3
2023	September	0	3
2024	April	0	1
2024	August	0	3
2024	December	0	5
2024	February	0	3
2024	January	0	7
2024	July	0	2
2024	June	0	0
2024	March	0	1
2024	May	0	0
2024	November	0	5
2024	October	0	2
2024	September	0	9
2025	April	0	0
2025	August	0	2
2025	December	1	0
2025	February	0	3
2025	January	0	2
2025	July	0	0
2025	June	0	0
2025	March	0	3
2025	May	0	0
2025	November	0	3
2025	October	0	1
2025	September	0	0
2026	January	0	0

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (BNA)

Code

summary_alerte_rrm_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	April	9	2	2
2023	August	5	2	4
2023	December	11	9	13
2023	February	15	2	15
2023	January	15	2	17
2023	July	15	3	20
2023	June	7	1	21
2023	March	6	0	21
2023	May	13	3	24
2023	November	19	2	26
2023	October	11	3	29
2023	September	6	3	32
2024	April	5	1	33
2024	August	6	3	36
2024	December	8	5	41
2024	February	12	3	44
2024	January	12	7	51
2024	July	10	2	53
2024	June	3	0	53
2024	March	4	1	54
2024	May	8	0	54
2024	November	12	5	59
2024	October	5	2	61
2024	September	4	9	70
2025	April	1	0	70
2025	August	3	2	72
2025	December	2	0	72
2025	February	7	3	75
2025	January	9	2	77
2025	July	1	0	77
2025	June	1	0	77
2025	March	2	3	80
2025	May	1	0	80
2025	November	2	3	83
2025	October	0	1	84
2025	September	3	0	84
2026	January	1	0	84

Temps de reponse median (BNA)

Code

summary_response_time_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	mois_num	mois	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	1	January	9	22	2	31
2023	2	February	9	20	3	29
2023	3	March	9	84	2	93
2023	4	April	9	39	2	48
2023	5	May	9	22	1	31
2023	6	June	9	36	0	45
2023	7	July	9	21	1	30
2023	8	August	9	14	2	23
2023	9	September	9	24	2	33
2023	10	October	9	18	2	27
2023	11	November	9	22	2	31
2023	12	December	12	17	2	29
2024	1	January	5	36	2	41
2024	2	February	11	23	2	34
2024	3	March	7	29	1	36
2024	4	April	18	109	3	127
2024	5	May	8	32	2	40
2024	6	June	24	34	2	58
2024	7	July	8	32	2	40
2024	8	August	15	27	3	42
2024	9	September	4	37	2	41
2024	10	October	14	16	3	30
2024	11	November	11	28	2	39
2024	12	December	7	14	0	21
2025	1	January	10	9	1	19
2025	2	February	8	19	0	27
2025	3	March	3	12	0	15
2025	4	April	18	17	0	35
2025	5	May	14	21	5	35
2025	6	June	11	28	4	39
2025	7	July	6	21	2	27
2025	8	August	7	9	0	16
2025	9	September	6	11	0	17
2025	10	October	17	NA	NA	NA
2025	11	November	4	6	0	10
2025	12	December	3	14	16	17
2026	1	January	2	20	1	22

Reponses par bailleurs (BNA)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ECHO	6	1402	5074
2025	January	FCDO	4	678	4236
2025	January	USAID	1	229	937
2025	February	ECHO	4	529	2276
2025	February	FCDO	6	841	4965
2025	March	ECHO	7	1150	5199
2025	March	FCDO	3	457	2175
2025	April	FCDO	2	274	1745
2025	May	ECHO	2	295	1247
2025	June	ECHO	2	140	778
2025	July	ECHO	1	239	759
2025	August	ECHO	2	473	1892
2025	September	FCDO	3	344	1834
2025	October	ECHO	2	340	2000
2025	October	FCDO	3	356	1780
2025	October	USAID	1	33	196
2025	November	ECHO	2	155	789
2025	November	FCDO	2	242	1159
2025	December	ECHO	2	247	1822
2026	January	ECHO	1	139	510
2026	January	NMFA	1	854	4422
2026	February	ECHO	1	198	1258

Reponses par acteurs (BNA)

Code

summary_rrm_by_acteur_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	mois	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ACF	2	555	2085
2025	January	CRS	1	229	937
2025	January	DRC	4	678	4236
2025	January	IRC	1	175	667
2025	January	NRC	3	672	2322
2025	February	ACF	1	214	986
2025	February	DRC	6	841	4965
2025	February	MDM	2	85	489
2025	February	NRC	1	230	801
2025	March	ACF	2	271	1240
2025	March	DRC	3	457	2175
2025	March	IRC	2	109	659
2025	March	NRC	3	770	3300
2025	April	DRC	2	274	1745
2025	May	ACF	1	165	685
2025	May	NRC	1	130	562
2025	June	ACF	1	70	297
2025	June	MDM	1	70	481
2025	July	NRC	1	239	759
2025	August	ACF	1	104	485
2025	August	NRC	1	369	1407
2025	September	DRC	3	344	1834
2025	October	AMSODE	1	252	1512
2025	October	DRC	3	356	1780
2025	October	MDM	1	88	488
2025	October	PUI	1	33	196
2025	November	ACF	1	93	419
2025	November	DRC	2	242	1159
2025	November	MDM	1	62	370
2025	December	ACF	1	175	1390
2025	December	MDM	1	72	432
2026	January	ACF	1	139	510
2026	January	NRC	1	854	4422
2026	February	AMSODE	1	198	1258

Alertes validées par type (Education)

Code

summary_alert_by_type_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	mois	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	October	Conflit	1	118	628
2025	November	Conflit	5	692	3761

Alertes validées par region (Education)

Code

summary_alert_by_region_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	mois	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	October	Douentza	1	118	628
2025	November	Bandiagara	3	518	2935
2025	November	Gao	2	174	826

Reponses par modalite (Education)

Code

summary_reponse_by_modalite_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Education)

Code

summary_rrm_mois_encours_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, reponse_mensuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Reponse du mois en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	nombre d alertes sans réponse
2023	April	1
2023	February	1
2023	March	1
2023	May	1
2023	November	1
2025	November	5
2025	October	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Education)

Code

summary_alerte_rrm_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	April	1	1
2023	February	1	2
2023	March	1	3
2023	May	1	4
2023	November	1	5
2025	November	5	10
2025	October	1	11

Temps de reponse median (Education)

Code

summary_response_time_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	mois_num	mois	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	2	February	9	NA	NA	NA
2023	3	March	9	NA	NA	NA
2023	4	April	9	NA	NA	NA
2023	5	May	9	NA	NA	NA
2023	11	November	9	NA	NA	NA
2025	10	October	17	NA	NA	NA
2025	11	November	4	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Education)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes

Reponses par acteurs (Education)

Code

summary_rrm_by_acteur_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	mois	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes

Alertes validées par type (Santé)

Code

summary_alert_by_type_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	mois	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Conflit	5	661	3538
2025	March	Conflit	1	97	600
2025	May	Conflit	1	70	420
2025	June	Conflit	1	861	4095
2025	October	Conflit	3	669	3934
2025	November	Conflit	5	692	3761
2025	December	Conflit	2	257	986
2026	February	Conflit	1	126	1087

Alertes validées par region (Santé)

Code

summary_alert_by_region_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	mois	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Bandiagara	3	419	2281
2025	January	Gao	2	242	1257
2025	March	Mopti	1	97	600
2025	May	Tombouctou	1	70	420
2025	June	San	1	861	4095
2025	October	Douentza	1	118	628
2025	October	Ségou	1	258	1548
2025	October	Tombouctou	1	293	1758
2025	November	Bandiagara	3	518	2935
2025	November	Gao	2	174	826
2025	December	San	1	174	748
2025	December	Ségou	1	83	238
2026	February	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Santé)

Code

summary_reponse_by_modalite_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En nature	1	72	432

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Santé)

Code

summary_rrm_mois_encours_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, reponse_mensuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Reponse du mois en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	nombre d alertes sans réponse
2023	April	2
2023	February	2
2023	January	4
2023	July	2
2023	June	1
2023	March	3
2023	May	2
2023	November	1
2023	October	1
2023	September	1
2024	February	1
2024	January	1
2025	December	2
2025	January	5
2025	June	1
2025	March	1
2025	May	0
2025	November	1
2025	October	3
2026	February	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Santé)

Code

summary_alerte_rrm_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	April	0	2	2
2023	February	0	2	4
2023	January	0	4	8
2023	July	0	2	10
2023	June	0	1	11
2023	March	0	3	14
2023	May	0	2	16
2023	November	0	1	17
2023	October	0	1	18
2023	September	0	1	19
2024	February	0	1	20
2024	January	0	1	21
2025	December	0	2	23
2025	January	0	5	28
2025	June	0	1	29
2025	March	0	1	30
2025	May	1	0	30
2025	November	4	1	31
2025	October	0	3	34
2026	February	0	1	35

Temps de reponse median (Santé)

Code

summary_response_time_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	mois_num	mois	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	1	January	9	NA	NA	NA
2023	2	February	9	NA	NA	NA
2023	3	March	9	NA	NA	NA
2023	4	April	9	NA	NA	NA
2023	5	May	9	NA	NA	NA
2023	6	June	9	NA	NA	NA
2023	7	July	9	NA	NA	NA
2023	9	September	9	NA	NA	NA
2023	10	October	9	NA	NA	NA
2023	11	November	9	NA	NA	NA
2024	1	January	53	NA	NA	NA
2024	2	February	12	NA	NA	NA
2025	1	January	8	NA	NA	NA
2025	3	March	4	NA	NA	NA
2025	5	May	5	0	2	5
2025	6	June	20	NA	NA	NA
2025	10	October	4	NA	NA	NA
2025	11	November	4	4	3	8
2025	12	December	13	NA	NA	NA
2026	2	February	8	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Santé)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	February	ECHO	2	85	489
2025	February	FCDO	1	140	757
2025	March	ECHO	1	196	787
2025	April	ECHO	1	85	292
2025	June	ECHO	3	172	969
2025	July	ECHO	1	93	306
2025	September	ECHO	2	293	1130
2025	September	FCDO	1	93	419
2025	October	ECHO	2	340	2000
2025	October	FCDO	1	97	806
2025	October	USAID	1	33	196
2025	November	ECHO	4	219	1172
2025	November	FCDO	1	62	406
2025	November	USAID	1	29	174
2025	December	ECHO	1	72	432
2026	January	ECHO	1	93	557
2026	February	ECHO	1	407	1595

Reponses par acteurs (Santé)

Code

summary_rrm_by_acteur_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	mois	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	February	DRC	1	140	757
2025	February	MDM	2	85	489
2025	March	NRC	1	196	787
2025	April	MDM	1	85	292
2025	June	ACF	1	70	297
2025	June	MDM	1	70	481
2025	June	PUI	1	32	191
2025	July	MDM	1	93	306
2025	September	ACF	1	156	756
2025	September	DRC	1	93	419
2025	September	MDM	1	137	374
2025	October	AMSODE	1	252	1512
2025	October	DRC	1	97	806
2025	October	MDM	1	88	488
2025	October	PUI	1	33	196
2025	November	ACF	1	93	419
2025	November	DRC	1	62	406
2025	November	MDM	1	62	370
2025	November	PUI	3	93	557
2025	December	MDM	1	72	432
2026	January	MDM	1	93	557
2026	February	ACF	1	407	1595

Alertes validées par type (Protection)

Code

summary_alert_by_type_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	mois	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Conflit	2	226	1316
2025	March	Conflit	1	97	600
2025	October	Conflit	2	411	2386
2025	November	Conflit	5	692	3761
2026	February	Conflit	1	126	1087

Alertes validées par region (Protection)

Code

summary_alert_by_region_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	mois	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	January	Bandiagara	2	226	1316
2025	March	Mopti	1	97	600
2025	October	Douentza	1	118	628
2025	October	Tombouctou	1	293	1758
2025	November	Bandiagara	3	518	2935
2025	November	Gao	2	174	826
2026	February	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Protection)

Code

summary_reponse_by_modalite_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En nature	1	72	432

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Protection)

Code

summary_rrm_mois_encours_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, reponse_mensuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Reponse du mois en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	nombre d alertes sans réponse
2023	April	1
2023	August	1
2023	December	1
2023	February	1
2023	May	1
2023	November	1
2024	February	1
2025	January	2
2025	March	1
2025	November	2
2025	October	2
2026	February	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Protection)

Code

summary_alerte_rrm_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	April	0	1	1
2023	August	0	1	2
2023	December	0	1	3
2023	February	0	1	4
2023	May	0	1	5
2023	November	0	1	6
2024	February	0	1	7
2025	January	0	2	9
2025	March	0	1	10
2025	November	3	2	12
2025	October	0	2	14
2026	February	0	1	15

Temps de reponse median (Protection)

Code

summary_response_time_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	mois_num	mois	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	2	February	9	NA	NA	NA
2023	4	April	9	NA	NA	NA
2023	5	May	9	NA	NA	NA
2023	8	August	9	NA	NA	NA
2023	11	November	9	NA	NA	NA
2023	12	December	45	NA	NA	NA
2024	2	February	2	NA	NA	NA
2025	1	January	6	NA	NA	NA
2025	3	March	4	NA	NA	NA
2025	10	October	10	NA	NA	NA
2025	11	November	4	4	3	8
2026	2	February	8	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Protection)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	February	ECHO	1	62	372
2025	March	ECHO	1	196	787
2025	April	ECHO	1	85	292
2025	June	ECHO	3	172	969
2025	July	ECHO	2	332	1065
2025	August	ECHO	1	369	1407
2025	September	ECHO	3	662	2537
2025	September	FCDO	1	93	419
2025	October	ECHO	3	972	4284
2025	October	USAID	1	33	196
2025	November	ECHO	3	157	802
2025	November	USAID	1	29	174
2025	December	ECHO	1	72	432
2026	January	ECHO	1	93	557
2026	February	ECHO	1	407	1595

Reponses par acteurs (Protection)

Code

summary_rrm_by_acteur_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	mois	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	February	MDM	1	62	372
2025	March	NRC	1	196	787
2025	April	MDM	1	85	292
2025	June	ACF	1	70	297
2025	June	MDM	1	70	481
2025	June	PUI	1	32	191
2025	July	MDM	1	93	306
2025	July	NRC	1	239	759
2025	August	NRC	1	369	1407
2025	September	ACF	1	156	756
2025	September	DRC	1	93	419
2025	September	MDM	1	137	374
2025	September	NRC	1	369	1407
2025	October	AMSODE	1	252	1512
2025	October	NRC	2	720	2772
2025	October	PUI	1	33	196
2025	November	ACF	1	93	419
2025	November	PUI	3	93	557
2025	December	MDM	1	72	432
2026	January	MDM	1	93	557
2026	February	ACF	1	407	1595

Alertes validées par type (MHM)

Code

summary_alert_by_type_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	mois	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	November	Conflit	2	322	1714

Alertes validées par region (MHM)

Code

summary_alert_by_region_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	mois	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	November	Bandiagara	1	224	1344
2025	November	Gao	1	98	370

Reponses par modalite (MHM)

Code

summary_reponse_by_modalite_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (MHM)

Code

summary_rrm_mois_encours_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, reponse_mensuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Reponse du mois en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Reponse du mois en cours	nombre d alertes sans réponse
2025	November	0	2

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (MHM)

Code

summary_alerte_rrm_mois %>%
  dplyr::select(annee_incident, mois_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "mois", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	mois	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2025	November	0	2	2

Temps de reponse median (MHM)

Code

summary_response_time_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
mois_num	annee	mois	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
11	2025	November	4	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (MHM)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ECHO	2	478	1769

Reponses par acteurs (MHM)

Code

summary_rrm_by_acteur_mois %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_mois)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	mois	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	January	ECHO	2	478	1769

Alertes validées par type

Code

summary_alert_by_type_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	bimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Conflit	22	4174	20003
2025	Bim 2	Conflit	11	2764	12469
2025	Bim 3	Conflit	16	5171	27237
2025	Bim 4	Conflit	8	1543	7849
2025	Bim 5	Conflit	19	5220	24511
2025	Bim 6	Conflit	10	2017	11075
2026	Bim 1	Conflit	5	588	3857

Alertes validées par region

Code

summary_alert_by_region_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	bimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Bandiagara	6	864	4767
2025	Bim 1	Gao	7	813	4179
2025	Bim 1	Mopti	1	74	444
2025	Bim 1	Ménaka	1	100	600
2025	Bim 1	San	1	135	814
2025	Bim 1	Ségou	2	273	1643
2025	Bim 1	Tombouctou	4	1915	7556
2025	Bim 2	Bandiagara	1	560	1218
2025	Bim 2	Gao	4	830	2992
2025	Bim 2	Mopti	2	177	1080
2025	Bim 2	Ségou	1	410	2457
2025	Bim 2	Tombouctou	3	787	4722
2025	Bim 3	Bandiagara	1	180	1080
2025	Bim 3	Douentza	1	60	1276
2025	Bim 3	Gao	1	93	578
2025	Bim 3	Kidal	0	0	0
2025	Bim 3	Mopti	2	317	1927
2025	Bim 3	San	1	861	4095
2025	Bim 3	Tombouctou	10	3660	18281
2025	Bim 4	Bandiagara	0	0	0
2025	Bim 4	Gao	4	388	2202
2025	Bim 4	Ségou	2	617	3709
2025	Bim 4	Tombouctou	2	538	1938
2025	Bim 5	Bandiagara	2	286	1720
2025	Bim 5	Douentza	3	783	3596
2025	Bim 5	Gao	2	193	934
2025	Bim 5	Mopti	1	107	642
2025	Bim 5	Ségou	1	258	1548
2025	Bim 5	Taoudenni	2	343	2058
2025	Bim 5	Tombouctou	8	3250	14013
2025	Bim 6	Bandiagara	3	518	2935
2025	Bim 6	Douentza	1	118	628
2025	Bim 6	Gao	3	271	1408
2025	Bim 6	San	1	174	748
2025	Bim 6	Sikasso	1	853	5118
2025	Bim 6	Ségou	1	83	238
2026	Bim 1	Bandiagara	2	290	1740
2026	Bim 1	Gao	1	65	390
2026	Bim 1	Mopti	1	126	1087
2026	Bim 1	Tombouctou	1	107	640

Reponses par modalite

Code

summary_reponse_by_modalite_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	2	720	2772
En espèces	2	242	1159
En nature	8	981	4649

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM

Code

summary_rrm_bimestre_encours_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, reponse_bimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Reponse du bimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Reponse du bimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	bimestre 1	0	7
2023	bimestre 2	0	5
2023	bimestre 3	0	10
2023	bimestre 4	0	11
2023	bimestre 5	0	5
2023	bimestre 6	0	15
2024	bimestre 1	0	14
2024	bimestre 2	0	8
2024	bimestre 3	0	5
2024	bimestre 4	0	10
2024	bimestre 5	0	4
2024	bimestre 6	0	6
2025	bimestre 1	0	6
2025	bimestre 2	0	6
2025	bimestre 3	0	10
2025	bimestre 4	1	2
2025	bimestre 5	1	12
2025	bimestre 6	6	1
2026	bimestre 1	0	3

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées

Code

summary_alerte_rrm_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	bimestre 1	38	7	7
2023	bimestre 2	22	5	12
2023	bimestre 3	27	10	22
2023	bimestre 4	25	11	33
2023	bimestre 5	25	5	38
2023	bimestre 6	48	15	53
2024	bimestre 1	29	14	67
2024	bimestre 2	14	8	75
2024	bimestre 3	11	5	80
2024	bimestre 4	25	10	90
2024	bimestre 5	27	4	94
2024	bimestre 6	26	6	100
2025	bimestre 1	16	6	106
2025	bimestre 2	5	6	112
2025	bimestre 3	6	10	122
2025	bimestre 4	6	2	124
2025	bimestre 5	7	12	136
2025	bimestre 6	9	1	137
2026	bimestre 1	2	3	140

Temps de reponse median

Code

summary_response_time_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	bimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Bim 1	9	22	2	31
2023	Bim 2	9	36	2	45
2023	Bim 3	9	23	1	32
2023	Bim 4	9	21	1	30
2023	Bim 5	9	18	2	27
2023	Bim 6	9	25	2	34
2024	Bim 1	9	32	2	41
2024	Bim 2	10	48	2	58
2024	Bim 3	9	34	2	43
2024	Bim 4	9	31	3	40
2024	Bim 5	8	32	3	40
2024	Bim 6	9	28	1	37
2025	Bim 1	9	9	1	18
2025	Bim 2	4	16	0	20
2025	Bim 3	9	14	4	23
2025	Bim 4	9	8	2	17
2025	Bim 5	13	11	2	24
2025	Bim 6	5	8	2	13
2026	Bim 1	4	12	2	16

Reponses par bailleurs

Code

summary_rrm_by_bailleurs_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ECHO	13	2538	10038
2025	Bim 1	FCDO	10	1519	9201
2025	Bim 1	USAID	3	2389	9435
2025	Bim 2	ECHO	8	1235	5491
2025	Bim 2	FCDO	5	731	3920
2025	Bim 3	ECHO	5	467	2216
2025	Bim 4	ECHO	5	1174	4364
2025	Bim 5	ECHO	8	1940	8230
2025	Bim 5	FCDO	7	823	4378
2025	Bim 5	USAID	1	33	196
2025	Bim 6	ECHO	7	952	4475
2025	Bim 6	FCDO	2	242	1159
2025	Bim 6	USAID	1	29	174
2026	Bim 1	ECHO	5	889	4170
2026	Bim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs

Code

summary_rrm_by_acteur_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	bimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ACF	5	983	3984
2025	Bim 1	CRS	3	2389	9435
2025	Bim 1	DRC	10	1519	9201
2025	Bim 1	IRC	1	175	667
2025	Bim 1	MDM	2	85	489
2025	Bim 1	NRC	5	1295	4898
2025	Bim 2	ACF	2	271	1240
2025	Bim 2	DRC	5	731	3920
2025	Bim 2	IRC	2	109	659
2025	Bim 2	MDM	1	85	292
2025	Bim 2	NRC	3	770	3300
2025	Bim 3	ACF	2	235	982
2025	Bim 3	MDM	1	70	481
2025	Bim 3	NRC	1	130	562
2025	Bim 3	PUI	1	32	191
2025	Bim 4	ACF	1	104	485
2025	Bim 4	MDM	1	93	306
2025	Bim 4	NRC	3	977	3573
2025	Bim 5	ACF	2	374	1677
2025	Bim 5	AMSODE	1	252	1512
2025	Bim 5	DRC	7	823	4378
2025	Bim 5	MDM	2	225	862
2025	Bim 5	NRC	3	1089	4179
2025	Bim 5	PUI	1	33	196
2025	Bim 6	ACF	3	754	3290
2025	Bim 6	DRC	2	242	1159
2025	Bim 6	MDM	2	134	802
2025	Bim 6	PUI	3	93	557
2026	Bim 1	ACF	3	598	2355
2026	Bim 1	AMSODE	1	198	1258
2026	Bim 1	MDM	1	93	557
2026	Bim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Vivres)

Code

summary_alert_by_type_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	bimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Conflit	21	4078	19427
2025	Bim 2	Conflit	7	1594	7583
2025	Bim 3	Conflit	4	1576	7740
2025	Bim 4	Conflit	6	1005	5911
2025	Bim 5	Conflit	8	1521	7391
2025	Bim 6	Conflit	9	1899	10447
2026	Bim 1	Conflit	2	316	2227

Alertes validées par region (Vivres)

Code

summary_alert_by_region_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	bimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Bandiagara	6	864	4767
2025	Bim 1	Gao	6	717	3603
2025	Bim 1	Mopti	1	74	444
2025	Bim 1	Ménaka	1	100	600
2025	Bim 1	San	1	135	814
2025	Bim 1	Ségou	2	273	1643
2025	Bim 1	Tombouctou	4	1915	7556
2025	Bim 2	Gao	2	630	1781
2025	Bim 2	Mopti	2	177	1080
2025	Bim 2	Tombouctou	3	787	4722
2025	Bim 3	San	1	861	4095
2025	Bim 3	Tombouctou	3	715	3645
2025	Bim 4	Gao	4	388	2202
2025	Bim 4	Ségou	2	617	3709
2025	Bim 5	Bandiagara	1	66	400
2025	Bim 5	Douentza	1	118	628
2025	Bim 5	Gao	2	193	934
2025	Bim 5	Mopti	1	107	642
2025	Bim 5	Ségou	1	258	1548
2025	Bim 5	Tombouctou	2	779	3239
2025	Bim 6	Bandiagara	3	518	2935
2025	Bim 6	Gao	3	271	1408
2025	Bim 6	San	1	174	748
2025	Bim 6	Sikasso	1	853	5118
2025	Bim 6	Ségou	1	83	238
2026	Bim 1	Bandiagara	1	190	1140
2026	Bim 1	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Vivres)

Code

summary_reponse_by_modalite_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	2	720	2772
En espèces	2	242	1159
En nature	3	754	3290

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Vivres)

Code

summary_rrm_bimestre_encours_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, reponse_bimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Reponse du bimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Reponse du bimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	bimestre 1	0	1
2023	bimestre 2	0	3
2023	bimestre 3	0	5
2023	bimestre 4	0	5
2023	bimestre 5	0	2
2023	bimestre 6	0	6
2024	bimestre 1	0	7
2024	bimestre 2	0	1
2024	bimestre 3	0	0
2024	bimestre 4	0	3
2024	bimestre 5	0	4
2024	bimestre 6	0	6
2025	bimestre 1	0	6
2025	bimestre 2	0	3
2025	bimestre 3	0	1
2025	bimestre 4	0	0
2025	bimestre 5	1	3
2025	bimestre 6	3	3
2026	bimestre 1	0	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Vivres)

Code

summary_alerte_rrm_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	bimestre 1	37	1	1
2023	bimestre 2	20	3	4
2023	bimestre 3	25	5	9
2023	bimestre 4	24	5	14
2023	bimestre 5	24	2	16
2023	bimestre 6	47	6	22
2024	bimestre 1	29	7	29
2024	bimestre 2	12	1	30
2024	bimestre 3	10	0	30
2024	bimestre 4	23	3	33
2024	bimestre 5	23	4	37
2024	bimestre 6	25	6	43
2025	bimestre 1	15	6	49
2025	bimestre 2	4	3	52
2025	bimestre 3	3	1	53
2025	bimestre 4	6	0	53
2025	bimestre 5	5	3	56
2025	bimestre 6	6	3	59
2026	bimestre 1	1	1	60

Temps de reponse median (Vivres)

Code

summary_response_time_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	bimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Bim 1	9	22	2	31
2023	Bim 2	9	34	1	43
2023	Bim 3	9	23	1	32
2023	Bim 4	9	22	1	31
2023	Bim 5	9	20	2	29
2023	Bim 6	9	27	2	36
2024	Bim 1	6	32	2	38
2024	Bim 2	14	88	2	102
2024	Bim 3	13	36	2	49
2024	Bim 4	10	31	3	41
2024	Bim 5	7	32	3	39
2024	Bim 6	9	27	1	36
2025	Bim 1	9	9	1	18
2025	Bim 2	4	16	0	20
2025	Bim 3	12	23	4	35
2025	Bim 4	6	16	0	22
2025	Bim 5	6	11	0	17
2025	Bim 6	5	14	0	19
2026	Bim 1	5	20	1	25

Reponses par bailleurs (Vivres)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ECHO	12	2476	9666
2025	Bim 1	FCDO	10	1519	9201
2025	Bim 1	USAID	2	873	4502
2025	Bim 2	ECHO	6	954	4412
2025	Bim 2	FCDO	5	731	3920
2025	Bim 3	ECHO	4	435	2025
2025	Bim 4	ECHO	4	1081	4058
2025	Bim 5	ECHO	8	1940	8230
2025	Bim 5	FCDO	7	823	4378
2025	Bim 5	USAID	1	33	196
2025	Bim 6	ECHO	5	888	4092
2025	Bim 6	FCDO	2	242	1159
2026	Bim 1	ECHO	5	889	4170
2026	Bim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (Vivres)

Code

summary_rrm_by_acteur_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	bimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ACF	5	983	3984
2025	Bim 1	CRS	2	873	4502
2025	Bim 1	DRC	10	1519	9201
2025	Bim 1	IRC	1	175	667
2025	Bim 1	MDM	1	23	117
2025	Bim 1	NRC	5	1295	4898
2025	Bim 2	ACF	2	271	1240
2025	Bim 2	DRC	5	731	3920
2025	Bim 2	IRC	2	109	659
2025	Bim 2	NRC	2	574	2513
2025	Bim 3	ACF	2	235	982
2025	Bim 3	MDM	1	70	481
2025	Bim 3	NRC	1	130	562
2025	Bim 4	ACF	1	104	485
2025	Bim 4	NRC	3	977	3573
2025	Bim 5	ACF	2	374	1677
2025	Bim 5	AMSODE	1	252	1512
2025	Bim 5	DRC	7	823	4378
2025	Bim 5	MDM	2	225	862
2025	Bim 5	NRC	3	1089	4179
2025	Bim 5	PUI	1	33	196
2025	Bim 6	ACF	3	754	3290
2025	Bim 6	DRC	2	242	1159
2025	Bim 6	MDM	2	134	802
2026	Bim 1	ACF	3	598	2355
2026	Bim 1	AMSODE	1	198	1258
2026	Bim 1	MDM	1	93	557
2026	Bim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Nutrition)

Code

summary_alert_by_type_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	bimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 5	Conflit	2	223	1034
2025	Bim 6	Conflit	5	692	3761

Alertes validées par region (Nutrition)

Code

summary_alert_by_region_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	bimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 5	Douentza	1	118	628
2025	Bim 5	Gao	1	105	406
2025	Bim 6	Bandiagara	3	518	2935
2025	Bim 6	Gao	2	174	826

Reponses par modalite (Nutrition)

Code

summary_reponse_by_modalite_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	2	720	2772
En nature	5	227	1359

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Nutrition)

Code

summary_rrm_bimestre_encours_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, reponse_bimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Reponse du bimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Reponse du bimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2025	bimestre 5	0	2
2025	bimestre 6	4	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Nutrition)

Code

summary_alerte_rrm_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2025	bimestre 5	0	2	2
2025	bimestre 6	4	1	3

Temps de reponse median (Nutrition)

Code

summary_response_time_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	bimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2025	Bim 5	10	NA	NA	NA
2025	Bim 6	4	4	3	8

Reponses par bailleurs (Nutrition)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ECHO	10	1735	7050
2025	Bim 1	FCDO	1	140	757
2025	Bim 2	ECHO	4	552	2319
2025	Bim 3	ECHO	3	172	969
2025	Bim 4	ECHO	4	1070	3879
2025	Bim 5	ECHO	8	1940	8230
2025	Bim 5	FCDO	2	190	1225
2025	Bim 5	USAID	1	33	196
2025	Bim 6	ECHO	5	291	1604
2025	Bim 6	FCDO	1	62	406
2025	Bim 6	USAID	1	29	174
2026	Bim 1	ECHO	2	500	2152
2026	Bim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (Nutrition)

Code

summary_rrm_by_acteur_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	bimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ACF	4	666	2666
2025	Bim 1	DRC	1	140	757
2025	Bim 1	MDM	2	85	489
2025	Bim 1	NRC	4	984	3895
2025	Bim 2	ACF	2	271	1240
2025	Bim 2	MDM	1	85	292
2025	Bim 2	NRC	1	196	787
2025	Bim 3	ACF	1	70	297
2025	Bim 3	MDM	1	70	481
2025	Bim 3	PUI	1	32	191
2025	Bim 4	MDM	1	93	306
2025	Bim 4	NRC	3	977	3573
2025	Bim 5	ACF	2	374	1677
2025	Bim 5	AMSODE	1	252	1512
2025	Bim 5	DRC	2	190	1225
2025	Bim 5	MDM	2	225	862
2025	Bim 5	NRC	3	1089	4179
2025	Bim 5	PUI	1	33	196
2025	Bim 6	ACF	1	93	419
2025	Bim 6	DRC	1	62	406
2025	Bim 6	MDM	2	134	802
2025	Bim 6	PUI	3	93	557
2026	Bim 1	ACF	1	407	1595
2026	Bim 1	MDM	1	93	557
2026	Bim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (EHA)

Code

summary_alert_by_type_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	bimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 2	Conflit	1	110	660
2025	Bim 5	Conflit	3	656	3712
2025	Bim 6	Conflit	6	1545	8879

Alertes validées par region (EHA)

Code

summary_alert_by_region_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	bimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 2	Tombouctou	1	110	660
2025	Bim 5	Gao	1	105	406
2025	Bim 5	Ségou	1	258	1548
2025	Bim 5	Tombouctou	1	293	1758
2025	Bim 6	Bandiagara	3	518	2935
2025	Bim 6	Gao	2	174	826
2025	Bim 6	Sikasso	1	853	5118

Reponses par modalite (EHA)

Code

summary_reponse_by_modalite_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	1	351	1365

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (EHA)

Code

summary_rrm_bimestre_encours_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, reponse_bimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Reponse du bimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	nombre d alertes sans réponse
2023	bimestre 1	2
2023	bimestre 2	7
2023	bimestre 3	1
2023	bimestre 4	4
2023	bimestre 5	1
2023	bimestre 6	10
2024	bimestre 1	4
2024	bimestre 2	0
2024	bimestre 3	1
2024	bimestre 4	5
2024	bimestre 5	3
2024	bimestre 6	1
2025	bimestre 2	1
2025	bimestre 5	3
2025	bimestre 6	5

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (EHA)

Code

summary_alerte_rrm_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	bimestre 1	9	2	2
2023	bimestre 2	5	7	9
2023	bimestre 3	7	1	10
2023	bimestre 4	7	4	14
2023	bimestre 5	4	1	15
2023	bimestre 6	8	10	25
2024	bimestre 1	1	4	29
2024	bimestre 2	2	0	29
2024	bimestre 3	1	1	30
2024	bimestre 4	2	5	35
2024	bimestre 5	4	3	38
2024	bimestre 6	1	1	39
2025	bimestre 2	0	1	40
2025	bimestre 5	0	3	43
2025	bimestre 6	1	5	48

Temps de reponse median (EHA)

Code

summary_response_time_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	bimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Bim 1	9	28	2	37
2023	Bim 2	9	39	2	48
2023	Bim 3	9	21	0	30
2023	Bim 4	9	21	1	30
2023	Bim 5	9	16	2	25
2023	Bim 6	9	26	2	35
2024	Bim 1	10	19	4	29
2024	Bim 2	22	114	2	136
2024	Bim 3	14	23	1	37
2024	Bim 4	5	40	3	45
2024	Bim 5	7	26	4	33
2024	Bim 6	3	41	3	44
2025	Bim 2	19	NA	NA	NA
2025	Bim 5	4	NA	NA	NA
2025	Bim 6	4	18	33	22

Reponses par bailleurs (EHA)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ECHO	4	944	3738
2025	Bim 1	USAID	3	2389	9435
2025	Bim 2	ECHO	2	109	659
2025	Bim 4	ECHO	3	977	3573
2025	Bim 5	ECHO	3	1089	4179
2026	Bim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (EHA)

Code

summary_rrm_by_acteur_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	bimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ACF	3	769	3071
2025	Bim 1	CRS	3	2389	9435
2025	Bim 1	IRC	1	175	667
2025	Bim 2	IRC	2	109	659
2025	Bim 4	NRC	3	977	3573
2025	Bim 5	NRC	3	1089	4179
2026	Bim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Abris)

Code

summary_alert_by_type_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	bimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Conflit	18	3664	17057
2025	Bim 2	Conflit	5	1374	6282
2025	Bim 3	Conflit	4	1576	7740
2025	Bim 4	Conflit	3	754	4278
2025	Bim 5	Conflit	5	1260	5821
2025	Bim 6	Conflit	9	1899	10447
2026	Bim 1	Conflit	2	316	2227

Alertes validées par region (Abris)

Code

summary_alert_by_region_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	bimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Bandiagara	5	672	3615
2025	Bim 1	Gao	4	495	2385
2025	Bim 1	Mopti	1	74	444
2025	Bim 1	Ménaka	1	100	600
2025	Bim 1	San	1	135	814
2025	Bim 1	Ségou	2	273	1643
2025	Bim 1	Tombouctou	4	1915	7556
2025	Bim 2	Gao	1	507	1080
2025	Bim 2	Mopti	1	80	480
2025	Bim 2	Tombouctou	3	787	4722
2025	Bim 3	San	1	861	4095
2025	Bim 3	Tombouctou	3	715	3645
2025	Bim 4	Gao	1	137	569
2025	Bim 4	Ségou	2	617	3709
2025	Bim 5	Douentza	1	118	628
2025	Bim 5	Gao	1	105	406
2025	Bim 5	Ségou	1	258	1548
2025	Bim 5	Tombouctou	2	779	3239
2025	Bim 6	Bandiagara	3	518	2935
2025	Bim 6	Gao	3	271	1408
2025	Bim 6	San	1	174	748
2025	Bim 6	Sikasso	1	853	5118
2025	Bim 6	Ségou	1	83	238
2026	Bim 1	Bandiagara	1	190	1140
2026	Bim 1	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Abris)

Code

summary_reponse_by_modalite_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	1	351	1365

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Abris)

Code

summary_rrm_bimestre_encours_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, reponse_bimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Reponse du bimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	nombre d alertes sans réponse
2023	bimestre 1	16
2023	bimestre 2	13
2023	bimestre 3	19
2023	bimestre 4	18
2023	bimestre 5	17
2023	bimestre 6	25
2024	bimestre 1	17
2024	bimestre 2	6
2024	bimestre 3	6
2024	bimestre 4	7
2024	bimestre 5	10
2024	bimestre 6	14
2025	bimestre 1	17
2025	bimestre 2	4
2025	bimestre 3	2
2025	bimestre 4	2
2025	bimestre 5	5
2025	bimestre 6	8
2026	bimestre 1	2

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Abris)

Code

summary_alerte_rrm_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	bimestre 1	11	16	16
2023	bimestre 2	5	13	29
2023	bimestre 3	9	19	48
2023	bimestre 4	8	18	66
2023	bimestre 5	8	17	83
2023	bimestre 6	23	25	108
2024	bimestre 1	15	17	125
2024	bimestre 2	7	6	131
2024	bimestre 3	4	6	137
2024	bimestre 4	12	7	144
2024	bimestre 5	17	10	154
2024	bimestre 6	7	14	168
2025	bimestre 1	1	17	185
2025	bimestre 2	1	4	189
2025	bimestre 3	2	2	191
2025	bimestre 4	1	2	193
2025	bimestre 5	0	5	198
2025	bimestre 6	1	8	206
2026	bimestre 1	0	2	208

Temps de reponse median (Abris)

Code

summary_response_time_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	bimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Bim 1	9	18	3	27
2023	Bim 2	9	48	4	57
2023	Bim 3	9	37	4	46
2023	Bim 4	9	20	2	29
2023	Bim 5	9	16	2	25
2023	Bim 6	9	31	2	40
2024	Bim 1	6	35	2	41
2024	Bim 2	14	111	3	125
2024	Bim 3	10	46	2	56
2024	Bim 4	15	31	2	46
2024	Bim 5	7	30	3	37
2024	Bim 6	7	30	3	37
2025	Bim 1	9	14	0	23
2025	Bim 2	4	17	0	21
2025	Bim 3	12	24	4	36
2025	Bim 4	6	21	0	27
2025	Bim 5	4	NA	NA	NA
2025	Bim 6	5	18	33	23
2026	Bim 1	5	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Abris)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ECHO	4	916	3339
2025	Bim 1	USAID	2	1745	5870
2025	Bim 2	ECHO	2	109	659
2025	Bim 4	ECHO	3	977	3573
2025	Bim 5	ECHO	5	1382	5309
2026	Bim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (Abris)

Code

summary_rrm_by_acteur_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	bimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ACF	1	317	1318
2025	Bim 1	CRS	2	1745	5870
2025	Bim 1	IRC	1	175	667
2025	Bim 1	NRC	2	424	1354
2025	Bim 2	IRC	2	109	659
2025	Bim 4	NRC	3	977	3573
2025	Bim 5	ACF	1	156	756
2025	Bim 5	MDM	1	137	374
2025	Bim 5	NRC	3	1089	4179
2026	Bim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (BNA)

Code

summary_alert_by_type_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	bimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Conflit	21	4078	19427
2025	Bim 2	Conflit	6	1484	6923
2025	Bim 3	Conflit	2	645	3225
2025	Bim 4	Conflit	6	1005	5911
2025	Bim 5	Conflit	4	379	2198
2025	Bim 6	Conflit	7	1642	9461
2026	Bim 1	Conflit	1	190	1140

Alertes validées par region (BNA)

Code

summary_alert_by_region_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	bimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Bandiagara	6	864	4767
2025	Bim 1	Gao	6	717	3603
2025	Bim 1	Mopti	1	74	444
2025	Bim 1	Ménaka	1	100	600
2025	Bim 1	San	1	135	814
2025	Bim 1	Ségou	2	273	1643
2025	Bim 1	Tombouctou	4	1915	7556
2025	Bim 2	Gao	2	630	1781
2025	Bim 2	Mopti	2	177	1080
2025	Bim 2	Tombouctou	2	677	4062
2025	Bim 3	Tombouctou	2	645	3225
2025	Bim 4	Gao	4	388	2202
2025	Bim 4	Ségou	2	617	3709
2025	Bim 5	Bandiagara	1	66	400
2025	Bim 5	Douentza	1	118	628
2025	Bim 5	Gao	1	88	528
2025	Bim 5	Mopti	1	107	642
2025	Bim 6	Bandiagara	3	518	2935
2025	Bim 6	Gao	3	271	1408
2025	Bim 6	Sikasso	1	853	5118
2026	Bim 1	Bandiagara	1	190	1140

Reponses par modalite (BNA)

Code

summary_reponse_by_modalite_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En espèces	2	242	1159
En nature	1	175	1390

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (BNA)

Code

summary_rrm_bimestre_encours_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, reponse_bimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Reponse du bimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Reponse du bimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	bimestre 1	0	4
2023	bimestre 2	0	2
2023	bimestre 3	0	4
2023	bimestre 4	0	5
2023	bimestre 5	0	6
2023	bimestre 6	0	11
2024	bimestre 1	0	10
2024	bimestre 2	0	2
2024	bimestre 3	0	0
2024	bimestre 4	0	5
2024	bimestre 5	0	11
2024	bimestre 6	0	10
2025	bimestre 1	0	5
2025	bimestre 2	0	3
2025	bimestre 3	0	0
2025	bimestre 4	0	2
2025	bimestre 5	0	1
2025	bimestre 6	3	3
2026	bimestre 1	0	0

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (BNA)

Code

summary_alerte_rrm_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	bimestre 1	30	4	4
2023	bimestre 2	15	2	6
2023	bimestre 3	20	4	10
2023	bimestre 4	20	5	15
2023	bimestre 5	17	6	21
2023	bimestre 6	30	11	32
2024	bimestre 1	24	10	42
2024	bimestre 2	9	2	44
2024	bimestre 3	11	0	44
2024	bimestre 4	16	5	49
2024	bimestre 5	9	11	60
2024	bimestre 6	20	10	70
2025	bimestre 1	16	5	75
2025	bimestre 2	3	3	78
2025	bimestre 3	2	0	78
2025	bimestre 4	4	2	80
2025	bimestre 5	3	1	81
2025	bimestre 6	4	3	84
2026	bimestre 1	1	0	84

Temps de reponse median (BNA)

Code

summary_response_time_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	bimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Bim 1	9	21	2	30
2023	Bim 2	9	45	2	54
2023	Bim 3	9	23	1	32
2023	Bim 4	9	21	1	30
2023	Bim 5	9	18	2	27
2023	Bim 6	9	22	2	31
2024	Bim 1	6	30	2	36
2024	Bim 2	10	39	2	49
2024	Bim 3	12	34	2	46
2024	Bim 4	11	31	3	42
2024	Bim 5	8	22	3	30
2024	Bim 6	9	24	1	33
2025	Bim 1	9	10	0	19
2025	Bim 2	4	17	0	21
2025	Bim 3	12	24	4	36
2025	Bim 4	6	10	0	16
2025	Bim 5	6	11	0	17
2025	Bim 6	4	9	0	13
2026	Bim 1	2	20	1	22

Reponses par bailleurs (BNA)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ECHO	10	1931	7350
2025	Bim 1	FCDO	10	1519	9201
2025	Bim 1	USAID	1	229	937
2025	Bim 2	ECHO	7	1150	5199
2025	Bim 2	FCDO	5	731	3920
2025	Bim 3	ECHO	4	435	2025
2025	Bim 4	ECHO	3	712	2651
2025	Bim 5	ECHO	2	340	2000
2025	Bim 5	FCDO	6	700	3614
2025	Bim 5	USAID	1	33	196
2025	Bim 6	ECHO	4	402	2611
2025	Bim 6	FCDO	2	242	1159
2026	Bim 1	ECHO	2	337	1768
2026	Bim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (BNA)

Code

summary_rrm_by_acteur_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	bimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ACF	3	769	3071
2025	Bim 1	CRS	1	229	937
2025	Bim 1	DRC	10	1519	9201
2025	Bim 1	IRC	1	175	667
2025	Bim 1	MDM	2	85	489
2025	Bim 1	NRC	4	902	3123
2025	Bim 2	ACF	2	271	1240
2025	Bim 2	DRC	5	731	3920
2025	Bim 2	IRC	2	109	659
2025	Bim 2	NRC	3	770	3300
2025	Bim 3	ACF	2	235	982
2025	Bim 3	MDM	1	70	481
2025	Bim 3	NRC	1	130	562
2025	Bim 4	ACF	1	104	485
2025	Bim 4	NRC	2	608	2166
2025	Bim 5	AMSODE	1	252	1512
2025	Bim 5	DRC	6	700	3614
2025	Bim 5	MDM	1	88	488
2025	Bim 5	PUI	1	33	196
2025	Bim 6	ACF	2	268	1809
2025	Bim 6	DRC	2	242	1159
2025	Bim 6	MDM	2	134	802
2026	Bim 1	ACF	1	139	510
2026	Bim 1	AMSODE	1	198	1258
2026	Bim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Education)

Code

summary_alert_by_type_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	bimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 5	Conflit	1	118	628
2025	Bim 6	Conflit	5	692	3761

Alertes validées par region (Education)

Code

summary_alert_by_region_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	bimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 5	Douentza	1	118	628
2025	Bim 6	Bandiagara	3	518	2935
2025	Bim 6	Gao	2	174	826

Reponses par modalite (Education)

Code

summary_reponse_by_modalite_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Education)

Code

summary_rrm_bimestre_encours_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, reponse_bimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Reponse du bimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	nombre d alertes sans réponse
2023	bimestre 1	1
2023	bimestre 2	2
2023	bimestre 3	1
2023	bimestre 6	1
2025	bimestre 5	1
2025	bimestre 6	5

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Education)

Code

summary_alerte_rrm_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	bimestre 1	1	1
2023	bimestre 2	2	3
2023	bimestre 3	1	4
2023	bimestre 6	1	5
2025	bimestre 5	1	6
2025	bimestre 6	5	11

Temps de reponse median (Education)

Code

summary_response_time_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	bimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Bim 1	9	NA	NA	NA
2023	Bim 2	9	NA	NA	NA
2023	Bim 3	9	NA	NA	NA
2023	Bim 6	9	NA	NA	NA
2025	Bim 5	17	NA	NA	NA
2025	Bim 6	4	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Education)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes

Reponses par acteurs (Education)

Code

summary_rrm_by_acteur_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	bimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes

Alertes validées par type (Santé)

Code

summary_alert_by_type_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	bimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Conflit	5	661	3538
2025	Bim 2	Conflit	1	97	600
2025	Bim 3	Conflit	2	931	4515
2025	Bim 5	Conflit	3	669	3934
2025	Bim 6	Conflit	7	949	4747
2026	Bim 1	Conflit	1	126	1087

Alertes validées par region (Santé)

Code

summary_alert_by_region_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	bimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Bandiagara	3	419	2281
2025	Bim 1	Gao	2	242	1257
2025	Bim 2	Mopti	1	97	600
2025	Bim 3	San	1	861	4095
2025	Bim 3	Tombouctou	1	70	420
2025	Bim 5	Douentza	1	118	628
2025	Bim 5	Ségou	1	258	1548
2025	Bim 5	Tombouctou	1	293	1758
2025	Bim 6	Bandiagara	3	518	2935
2025	Bim 6	Gao	2	174	826
2025	Bim 6	San	1	174	748
2025	Bim 6	Ségou	1	83	238
2026	Bim 1	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Santé)

Code

summary_reponse_by_modalite_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En nature	5	227	1359

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Santé)

Code

summary_rrm_bimestre_encours_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, reponse_bimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Reponse du bimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Reponse du bimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	bimestre 1	0	6
2023	bimestre 2	0	5
2023	bimestre 3	0	3
2023	bimestre 4	0	2
2023	bimestre 5	0	2
2023	bimestre 6	0	1
2024	bimestre 1	0	2
2025	bimestre 1	0	5
2025	bimestre 2	0	1
2025	bimestre 3	0	1
2025	bimestre 5	0	3
2025	bimestre 6	4	3
2026	bimestre 1	0	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Santé)

Code

summary_alerte_rrm_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	bimestre 1	0	6	6
2023	bimestre 2	0	5	11
2023	bimestre 3	0	3	14
2023	bimestre 4	0	2	16
2023	bimestre 5	0	2	18
2023	bimestre 6	0	1	19
2024	bimestre 1	0	2	21
2025	bimestre 1	0	5	26
2025	bimestre 2	0	1	27
2025	bimestre 3	1	1	28
2025	bimestre 5	0	3	31
2025	bimestre 6	4	3	34
2026	bimestre 1	0	1	35

Temps de reponse median (Santé)

Code

summary_response_time_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	bimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Bim 1	9	NA	NA	NA
2023	Bim 2	9	NA	NA	NA
2023	Bim 3	9	NA	NA	NA
2023	Bim 4	9	NA	NA	NA
2023	Bim 5	9	NA	NA	NA
2023	Bim 6	9	NA	NA	NA
2024	Bim 1	32	NA	NA	NA
2025	Bim 1	8	NA	NA	NA
2025	Bim 2	4	NA	NA	NA
2025	Bim 3	12	0	2	12
2025	Bim 5	4	NA	NA	NA
2025	Bim 6	5	4	3	9
2026	Bim 1	8	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Santé)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ECHO	2	85	489
2025	Bim 1	FCDO	1	140	757
2025	Bim 2	ECHO	2	281	1079
2025	Bim 3	ECHO	3	172	969
2025	Bim 4	ECHO	1	93	306
2025	Bim 5	ECHO	4	633	3130
2025	Bim 5	FCDO	2	190	1225
2025	Bim 5	USAID	1	33	196
2025	Bim 6	ECHO	5	291	1604
2025	Bim 6	FCDO	1	62	406
2025	Bim 6	USAID	1	29	174
2026	Bim 1	ECHO	2	500	2152

Reponses par acteurs (Santé)

Code

summary_rrm_by_acteur_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	bimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	DRC	1	140	757
2025	Bim 1	MDM	2	85	489
2025	Bim 2	MDM	1	85	292
2025	Bim 2	NRC	1	196	787
2025	Bim 3	ACF	1	70	297
2025	Bim 3	MDM	1	70	481
2025	Bim 3	PUI	1	32	191
2025	Bim 4	MDM	1	93	306
2025	Bim 5	ACF	1	156	756
2025	Bim 5	AMSODE	1	252	1512
2025	Bim 5	DRC	2	190	1225
2025	Bim 5	MDM	2	225	862
2025	Bim 5	PUI	1	33	196
2025	Bim 6	ACF	1	93	419
2025	Bim 6	DRC	1	62	406
2025	Bim 6	MDM	2	134	802
2025	Bim 6	PUI	3	93	557
2026	Bim 1	ACF	1	407	1595
2026	Bim 1	MDM	1	93	557

Alertes validées par type (Protection)

Code

summary_alert_by_type_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	bimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Conflit	2	226	1316
2025	Bim 2	Conflit	1	97	600
2025	Bim 5	Conflit	2	411	2386
2025	Bim 6	Conflit	5	692	3761
2026	Bim 1	Conflit	1	126	1087

Alertes validées par region (Protection)

Code

summary_alert_by_region_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	bimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 1	Bandiagara	2	226	1316
2025	Bim 2	Mopti	1	97	600
2025	Bim 5	Douentza	1	118	628
2025	Bim 5	Tombouctou	1	293	1758
2025	Bim 6	Bandiagara	3	518	2935
2025	Bim 6	Gao	2	174	826
2026	Bim 1	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Protection)

Code

summary_reponse_by_modalite_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	1	351	1365
En nature	4	165	989

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Protection)

Code

summary_rrm_bimestre_encours_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, reponse_bimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Reponse du bimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Reponse du bimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	bimestre 1	0	1
2023	bimestre 2	0	1
2023	bimestre 3	0	1
2023	bimestre 4	0	1
2023	bimestre 6	0	2
2024	bimestre 1	0	1
2025	bimestre 1	0	2
2025	bimestre 2	0	1
2025	bimestre 5	0	2
2025	bimestre 6	3	2
2026	bimestre 1	0	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Protection)

Code

summary_alerte_rrm_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	bimestre 1	0	1	1
2023	bimestre 2	0	1	2
2023	bimestre 3	0	1	3
2023	bimestre 4	0	1	4
2023	bimestre 6	0	2	6
2024	bimestre 1	0	1	7
2025	bimestre 1	0	2	9
2025	bimestre 2	0	1	10
2025	bimestre 5	0	2	12
2025	bimestre 6	3	2	14
2026	bimestre 1	0	1	15

Temps de reponse median (Protection)

Code

summary_response_time_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	bimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Bim 1	9	NA	NA	NA
2023	Bim 2	9	NA	NA	NA
2023	Bim 3	9	NA	NA	NA
2023	Bim 4	9	NA	NA	NA
2023	Bim 6	27	NA	NA	NA
2024	Bim 1	2	NA	NA	NA
2025	Bim 1	6	NA	NA	NA
2025	Bim 2	4	NA	NA	NA
2025	Bim 5	10	NA	NA	NA
2025	Bim 6	4	4	3	8
2026	Bim 1	8	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Protection)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ECHO	1	62	372
2025	Bim 2	ECHO	2	281	1079
2025	Bim 3	ECHO	3	172	969
2025	Bim 4	ECHO	3	701	2472
2025	Bim 5	ECHO	6	1634	6821
2025	Bim 5	FCDO	1	93	419
2025	Bim 5	USAID	1	33	196
2025	Bim 6	ECHO	4	229	1234
2025	Bim 6	USAID	1	29	174
2026	Bim 1	ECHO	2	500	2152

Reponses par acteurs (Protection)

Code

summary_rrm_by_acteur_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	bimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	MDM	1	62	372
2025	Bim 2	MDM	1	85	292
2025	Bim 2	NRC	1	196	787
2025	Bim 3	ACF	1	70	297
2025	Bim 3	MDM	1	70	481
2025	Bim 3	PUI	1	32	191
2025	Bim 4	MDM	1	93	306
2025	Bim 4	NRC	2	608	2166
2025	Bim 5	ACF	1	156	756
2025	Bim 5	AMSODE	1	252	1512
2025	Bim 5	DRC	1	93	419
2025	Bim 5	MDM	1	137	374
2025	Bim 5	NRC	3	1089	4179
2025	Bim 5	PUI	1	33	196
2025	Bim 6	ACF	1	93	419
2025	Bim 6	MDM	1	72	432
2025	Bim 6	PUI	3	93	557
2026	Bim 1	ACF	1	407	1595
2026	Bim 1	MDM	1	93	557

Alertes validées par type (MHM)

Code

summary_alert_by_type_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	bimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 6	Conflit	2	322	1714

Alertes validées par region (MHM)

Code

summary_alert_by_region_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	bimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bim 6	Bandiagara	1	224	1344
2025	Bim 6	Gao	1	98	370

Reponses par modalite (MHM)

Code

summary_reponse_by_modalite_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (MHM)

Code

summary_rrm_bimestre_encours_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, reponse_bimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Reponse du bimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Reponse du bimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2025	bimestre 6	0	2

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (MHM)

Code

summary_alerte_rrm_bim %>%
  dplyr::select(annee_incident, bimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "bimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	bimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2025	bimestre 6	0	2	2

Temps de reponse median (MHM)

Code

summary_response_time_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	bimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2025	Bim 6	4	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (MHM)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	ECHO	2	478	1769

Reponses par acteurs (MHM)

Code

summary_rrm_by_acteur_bim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_bim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	bimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Bim 1	NRC	2	478	1769

Alertes validées par type

Code

summary_alert_by_type_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	trimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Conflit	31	6321	30732
2025	Trim 2	Conflit	18	5788	28977
2025	Trim 3	Conflit	15	3273	16050
2025	Trim 4	Conflit	22	5507	27385
2026	Trim 1	Conflit	5	588	3857

Alertes validées par region

Code

summary_alert_by_region_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	trimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Bandiagara	7	1424	5985
2025	Trim 1	Gao	10	1136	6091
2025	Trim 1	Mopti	3	251	1524
2025	Trim 1	Ménaka	1	100	600
2025	Trim 1	San	1	135	814
2025	Trim 1	Ségou	3	683	4100
2025	Trim 1	Tombouctou	6	2592	11618
2025	Trim 2	Bandiagara	1	180	1080
2025	Trim 2	Douentza	1	60	1276
2025	Trim 2	Gao	2	600	1658
2025	Trim 2	Kidal	0	0	0
2025	Trim 2	Mopti	2	317	1927
2025	Trim 2	San	1	861	4095
2025	Trim 2	Tombouctou	11	3770	18941
2025	Trim 3	Bandiagara	1	66	400
2025	Trim 3	Douentza	2	665	2968
2025	Trim 3	Gao	5	476	2730
2025	Trim 3	Mopti	1	107	642
2025	Trim 3	Ségou	2	617	3709
2025	Trim 3	Tombouctou	4	1342	5601
2025	Trim 4	Bandiagara	4	738	4255
2025	Trim 4	Douentza	2	236	1256
2025	Trim 4	Gao	4	376	1814
2025	Trim 4	San	1	174	748
2025	Trim 4	Sikasso	1	853	5118
2025	Trim 4	Ségou	2	341	1786
2025	Trim 4	Taoudenni	2	343	2058
2025	Trim 4	Tombouctou	6	2446	10350
2026	Trim 1	Bandiagara	2	290	1740
2026	Trim 1	Gao	1	65	390
2026	Trim 1	Mopti	1	126	1087
2026	Trim 1	Tombouctou	1	107	640

Reponses par modalite

Code

summary_reponse_by_modalite_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	2	720	2772
En espèces	7	973	5215
En nature	12	1476	7010

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM

Code

summary_rrm_trimestre_encours_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, reponse_trimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Reponse du trimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Reponse du trimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	trimestre 1	0	8
2023	trimestre 2	0	14
2023	trimestre 3	0	13
2023	trimestre 4	0	18
2024	trimestre 1	0	19
2024	trimestre 2	0	8
2024	trimestre 3	0	14
2024	trimestre 4	0	6
2025	trimestre 1	0	12
2025	trimestre 2	0	10
2025	trimestre 3	6	5
2025	trimestre 4	9	10
2026	trimestre 1	0	3

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées

Code

summary_alerte_rrm_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	trimestre 1	48	8	8
2023	trimestre 2	39	14	22
2023	trimestre 3	36	13	35
2023	trimestre 4	62	18	53
2024	trimestre 1	34	19	72
2024	trimestre 2	20	8	80
2024	trimestre 3	41	14	94
2024	trimestre 4	37	6	100
2025	trimestre 1	19	12	112
2025	trimestre 2	8	10	122
2025	trimestre 3	10	5	127
2025	trimestre 4	12	10	137
2026	trimestre 1	2	3	140

Temps de reponse median

Code

summary_response_time_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	trimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Trim 1	9	28	2	37
2023	Trim 2	9	27	1	36
2023	Trim 3	9	22	2	31
2023	Trim 4	9	22	2	31
2024	Trim 1	9	32	2	41
2024	Trim 2	9	44	2	53
2024	Trim 3	9	34	3	43
2024	Trim 4	9	27	2	36
2025	Trim 1	9	9	1	18
2025	Trim 2	9	16	3	25
2025	Trim 3	9	10	2	19
2025	Trim 4	6	6	2	12
2026	Trim 1	4	12	2	16

Reponses par bailleurs

Code

summary_rrm_by_bailleurs_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	trimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ECHO	20	3688	15237
2025	Trim 1	FCDO	13	1976	11376
2025	Trim 1	USAID	3	2389	9435
2025	Trim 2	ECHO	6	552	2508
2025	Trim 2	FCDO	2	274	1745
2025	Trim 3	ECHO	8	1836	6901
2025	Trim 3	FCDO	3	344	1834
2025	Trim 4	ECHO	12	2230	10168
2025	Trim 4	FCDO	6	721	3703
2025	Trim 4	USAID	2	62	370
2026	Trim 1	ECHO	5	889	4170
2026	Trim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs

Code

summary_rrm_by_acteur_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	trimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ACF	7	1254	5224
2025	Trim 1	CRS	3	2389	9435
2025	Trim 1	DRC	13	1976	11376
2025	Trim 1	IRC	3	284	1326
2025	Trim 1	MDM	2	85	489
2025	Trim 1	NRC	8	2065	8198
2025	Trim 2	ACF	2	235	982
2025	Trim 2	DRC	2	274	1745
2025	Trim 2	MDM	2	155	773
2025	Trim 2	NRC	1	130	562
2025	Trim 2	PUI	1	32	191
2025	Trim 3	ACF	2	260	1241
2025	Trim 3	DRC	3	344	1834
2025	Trim 3	MDM	2	230	680
2025	Trim 3	NRC	4	1346	4980
2025	Trim 4	ACF	4	972	4211
2025	Trim 4	AMSODE	1	252	1512
2025	Trim 4	DRC	6	721	3703
2025	Trim 4	MDM	3	222	1290
2025	Trim 4	NRC	2	720	2772
2025	Trim 4	PUI	4	126	753
2026	Trim 1	ACF	3	598	2355
2026	Trim 1	AMSODE	1	198	1258
2026	Trim 1	MDM	1	93	557
2026	Trim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Vivres)

Code

summary_alert_by_type_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	trimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Conflit	26	5055	25270
2025	Trim 2	Conflit	6	2193	9480
2025	Trim 3	Conflit	9	1266	7481
2025	Trim 4	Conflit	14	3159	16268
2026	Trim 1	Conflit	2	316	2227

Alertes validées par region (Vivres)

Code

summary_alert_by_region_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	trimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Bandiagara	6	864	4767
2025	Trim 1	Gao	7	840	4304
2025	Trim 1	Mopti	3	251	1524
2025	Trim 1	Ménaka	1	100	600
2025	Trim 1	San	1	135	814
2025	Trim 1	Ségou	2	273	1643
2025	Trim 1	Tombouctou	6	2592	11618
2025	Trim 2	Gao	1	507	1080
2025	Trim 2	San	1	861	4095
2025	Trim 2	Tombouctou	4	825	4305
2025	Trim 3	Bandiagara	1	66	400
2025	Trim 3	Gao	5	476	2730
2025	Trim 3	Mopti	1	107	642
2025	Trim 3	Ségou	2	617	3709
2025	Trim 4	Bandiagara	3	518	2935
2025	Trim 4	Douentza	1	118	628
2025	Trim 4	Gao	4	376	1814
2025	Trim 4	San	1	174	748
2025	Trim 4	Sikasso	1	853	5118
2025	Trim 4	Ségou	2	341	1786
2025	Trim 4	Tombouctou	2	779	3239
2026	Trim 1	Bandiagara	1	190	1140
2026	Trim 1	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Vivres)

Code

summary_reponse_by_modalite_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	2	720	2772
En espèces	7	973	5215
En nature	5	1128	4967

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Vivres)

Code

summary_rrm_trimestre_encours_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, reponse_trimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Reponse du trimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Reponse du trimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	trimestre 1	0	3
2023	trimestre 2	0	6
2023	trimestre 3	0	6
2023	trimestre 4	0	7
2024	trimestre 1	0	8
2024	trimestre 2	0	0
2024	trimestre 3	0	6
2024	trimestre 4	0	7
2025	trimestre 1	0	9
2025	trimestre 2	0	1
2025	trimestre 3	4	0
2025	trimestre 4	5	6
2026	trimestre 1	0	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Vivres)

Code

summary_alerte_rrm_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	trimestre 1	45	3	3
2023	trimestre 2	37	6	9
2023	trimestre 3	34	6	15
2023	trimestre 4	61	7	22
2024	trimestre 1	34	8	30
2024	trimestre 2	17	0	30
2024	trimestre 3	37	6	36
2024	trimestre 4	34	7	43
2025	trimestre 1	17	9	52
2025	trimestre 2	5	1	53
2025	trimestre 3	9	0	53
2025	trimestre 4	8	6	59
2026	trimestre 1	1	1	60

Temps de reponse median (Vivres)

Code

summary_response_time_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	trimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Trim 1	9	25	2	34
2023	Trim 2	9	28	1	37
2023	Trim 3	9	26	2	35
2023	Trim 4	9	22	2	31
2024	Trim 1	6	32	2	38
2024	Trim 2	14	53	2	67
2024	Trim 3	8	35	3	43
2024	Trim 4	9	26	2	35
2025	Trim 1	8	9	0	17
2025	Trim 2	16	21	3	37
2025	Trim 3	6	11	0	17
2025	Trim 4	4	14	1	18
2026	Trim 1	5	20	1	25

Reponses par bailleurs (Vivres)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	trimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ECHO	18	3430	14078
2025	Trim 1	FCDO	13	1976	11376
2025	Trim 1	USAID	2	873	4502
2025	Trim 2	ECHO	4	435	2025
2025	Trim 2	FCDO	2	274	1745
2025	Trim 3	ECHO	7	1743	6595
2025	Trim 3	FCDO	3	344	1834
2025	Trim 4	ECHO	10	2166	9785
2025	Trim 4	FCDO	6	721	3703
2025	Trim 4	USAID	1	33	196
2026	Trim 1	ECHO	5	889	4170
2026	Trim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (Vivres)

Code

summary_rrm_by_acteur_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	trimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ACF	7	1254	5224
2025	Trim 1	CRS	2	873	4502
2025	Trim 1	DRC	13	1976	11376
2025	Trim 1	IRC	3	284	1326
2025	Trim 1	MDM	1	23	117
2025	Trim 1	NRC	7	1869	7411
2025	Trim 2	ACF	2	235	982
2025	Trim 2	DRC	2	274	1745
2025	Trim 2	MDM	1	70	481
2025	Trim 2	NRC	1	130	562
2025	Trim 3	ACF	2	260	1241
2025	Trim 3	DRC	3	344	1834
2025	Trim 3	MDM	1	137	374
2025	Trim 3	NRC	4	1346	4980
2025	Trim 4	ACF	4	972	4211
2025	Trim 4	AMSODE	1	252	1512
2025	Trim 4	DRC	6	721	3703
2025	Trim 4	MDM	3	222	1290
2025	Trim 4	NRC	2	720	2772
2025	Trim 4	PUI	1	33	196
2026	Trim 1	ACF	3	598	2355
2026	Trim 1	AMSODE	1	198	1258
2026	Trim 1	MDM	1	93	557
2026	Trim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Nutrition)

Code

summary_alert_by_type_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	trimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 4	Conflit	7	915	4795

Alertes validées par region (Nutrition)

Code

summary_alert_by_region_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	trimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 4	Bandiagara	3	518	2935
2025	Trim 4	Douentza	1	118	628
2025	Trim 4	Gao	3	279	1232

Reponses par modalite (Nutrition)

Code

summary_reponse_by_modalite_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	2	720	2772
En nature	8	566	2964

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Nutrition)

Code

summary_rrm_trimestre_encours_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, reponse_trimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Reponse du trimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Reponse du trimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2025	trimestre 4	4	3

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Nutrition)

Code

summary_alerte_rrm_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2025	trimestre 4	4	3	3

Temps de reponse median (Nutrition)

Code

summary_response_time_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	trimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2025	Trim 4	4	4	3	8

Reponses par bailleurs (Nutrition)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	trimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ECHO	13	2202	9077
2025	Trim 1	FCDO	1	140	757
2025	Trim 2	ECHO	4	257	1261
2025	Trim 3	ECHO	7	1732	6416
2025	Trim 3	FCDO	1	93	419
2025	Trim 4	ECHO	10	1569	7297
2025	Trim 4	FCDO	2	159	1212
2025	Trim 4	USAID	2	62	370
2026	Trim 1	ECHO	2	500	2152
2026	Trim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (Nutrition)

Code

summary_rrm_by_acteur_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	trimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ACF	6	937	3906
2025	Trim 1	DRC	1	140	757
2025	Trim 1	MDM	2	85	489
2025	Trim 1	NRC	5	1180	4682
2025	Trim 2	ACF	1	70	297
2025	Trim 2	MDM	2	155	773
2025	Trim 2	PUI	1	32	191
2025	Trim 3	ACF	1	156	756
2025	Trim 3	DRC	1	93	419
2025	Trim 3	MDM	2	230	680
2025	Trim 3	NRC	4	1346	4980
2025	Trim 4	ACF	2	311	1340
2025	Trim 4	AMSODE	1	252	1512
2025	Trim 4	DRC	2	159	1212
2025	Trim 4	MDM	3	222	1290
2025	Trim 4	NRC	2	720	2772
2025	Trim 4	PUI	4	126	753
2026	Trim 1	ACF	1	407	1595
2026	Trim 1	MDM	1	93	557
2026	Trim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (EHA)

Code

summary_alert_by_type_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	trimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 2	Conflit	1	110	660
2025	Trim 4	Conflit	9	2201	12591

Alertes validées par region (EHA)

Code

summary_alert_by_region_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	trimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 2	Tombouctou	1	110	660
2025	Trim 4	Bandiagara	3	518	2935
2025	Trim 4	Gao	3	279	1232
2025	Trim 4	Sikasso	1	853	5118
2025	Trim 4	Ségou	1	258	1548
2025	Trim 4	Tombouctou	1	293	1758

Reponses par modalite (EHA)

Code

summary_reponse_by_modalite_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	1	351	1365

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (EHA)

Code

summary_rrm_trimestre_encours_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, reponse_trimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Reponse du trimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	nombre d alertes sans réponse
2023	trimestre 1	6
2023	trimestre 2	4
2023	trimestre 3	4
2023	trimestre 4	11
2024	trimestre 1	4
2024	trimestre 2	1
2024	trimestre 3	8
2024	trimestre 4	1
2025	trimestre 2	1
2025	trimestre 4	8

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (EHA)

Code

summary_alerte_rrm_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	trimestre 1	10	6	6
2023	trimestre 2	11	4	10
2023	trimestre 3	8	4	14
2023	trimestre 4	11	11	25
2024	trimestre 1	2	4	29
2024	trimestre 2	2	1	30
2024	trimestre 3	5	8	38
2024	trimestre 4	2	1	39
2025	trimestre 2	0	1	40
2025	trimestre 4	1	8	48

Temps de reponse median (EHA)

Code

summary_response_time_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	trimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Trim 1	9	30	2	39
2023	Trim 2	9	23	1	32
2023	Trim 3	9	21	1	30
2023	Trim 4	9	20	2	29
2024	Trim 1	10	69	4	79
2024	Trim 2	14	66	2	80
2024	Trim 3	7	32	4	39
2024	Trim 4	3	24	3	27
2025	Trim 2	19	NA	NA	NA
2025	Trim 4	4	18	33	22

Reponses par bailleurs (EHA)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	trimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ECHO	6	1053	4397
2025	Trim 1	USAID	3	2389	9435
2025	Trim 3	ECHO	4	1346	4980
2025	Trim 4	ECHO	2	720	2772
2026	Trim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (EHA)

Code

summary_rrm_by_acteur_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	trimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ACF	3	769	3071
2025	Trim 1	CRS	3	2389	9435
2025	Trim 1	IRC	3	284	1326
2025	Trim 3	NRC	4	1346	4980
2025	Trim 4	NRC	2	720	2772
2026	Trim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Abris)

Code

summary_alert_by_type_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	trimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Conflit	21	4421	21599
2025	Trim 2	Conflit	6	2193	9480
2025	Trim 3	Conflit	3	754	4278
2025	Trim 4	Conflit	14	3159	16268
2026	Trim 1	Conflit	2	316	2227

Alertes validées par region (Abris)

Code

summary_alert_by_region_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	trimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Bandiagara	5	672	3615
2025	Trim 1	Gao	4	495	2385
2025	Trim 1	Mopti	2	154	924
2025	Trim 1	Ménaka	1	100	600
2025	Trim 1	San	1	135	814
2025	Trim 1	Ségou	2	273	1643
2025	Trim 1	Tombouctou	6	2592	11618
2025	Trim 2	Gao	1	507	1080
2025	Trim 2	San	1	861	4095
2025	Trim 2	Tombouctou	4	825	4305
2025	Trim 3	Gao	1	137	569
2025	Trim 3	Ségou	2	617	3709
2025	Trim 4	Bandiagara	3	518	2935
2025	Trim 4	Douentza	1	118	628
2025	Trim 4	Gao	4	376	1814
2025	Trim 4	San	1	174	748
2025	Trim 4	Sikasso	1	853	5118
2025	Trim 4	Ségou	2	341	1786
2025	Trim 4	Tombouctou	2	779	3239
2026	Trim 1	Bandiagara	1	190	1140
2026	Trim 1	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Abris)

Code

summary_reponse_by_modalite_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	1	351	1365
En nature	1	156	756

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Abris)

Code

summary_rrm_trimestre_encours_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, reponse_trimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Reponse du trimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	nombre d alertes sans réponse
2023	trimestre 1	20
2023	trimestre 2	28
2023	trimestre 3	27
2023	trimestre 4	33
2024	trimestre 1	22
2024	trimestre 2	7
2024	trimestre 3	13
2024	trimestre 4	18
2025	trimestre 1	19
2025	trimestre 2	4
2025	trimestre 3	2
2025	trimestre 4	13
2026	trimestre 1	2

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Abris)

Code

summary_alerte_rrm_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	trimestre 1	14	20	20
2023	trimestre 2	11	28	48
2023	trimestre 3	10	27	75
2023	trimestre 4	29	33	108
2024	trimestre 1	16	22	130
2024	trimestre 2	10	7	137
2024	trimestre 3	22	13	150
2024	trimestre 4	14	18	168
2025	trimestre 1	2	19	187
2025	trimestre 2	2	4	191
2025	trimestre 3	1	2	193
2025	trimestre 4	1	13	206
2026	trimestre 1	0	2	208

Temps de reponse median (Abris)

Code

summary_response_time_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	trimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Trim 1	9	20	3	29
2023	Trim 2	9	37	3	46
2023	Trim 3	9	18	2	27
2023	Trim 4	9	27	2	36
2024	Trim 1	6	38	2	44
2024	Trim 2	14	103	2	117
2024	Trim 3	8	31	3	39
2024	Trim 4	9	27	3	36
2025	Trim 1	8	16	0	24
2025	Trim 2	16	24	4	40
2025	Trim 3	6	21	0	27
2025	Trim 4	4	18	33	22
2026	Trim 1	5	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Abris)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	trimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ECHO	6	1025	3998
2025	Trim 1	USAID	2	1745	5870
2025	Trim 3	ECHO	6	1639	6110
2025	Trim 4	ECHO	2	720	2772
2026	Trim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (Abris)

Code

summary_rrm_by_acteur_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	trimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ACF	1	317	1318
2025	Trim 1	CRS	2	1745	5870
2025	Trim 1	IRC	3	284	1326
2025	Trim 1	NRC	2	424	1354
2025	Trim 3	ACF	1	156	756
2025	Trim 3	MDM	1	137	374
2025	Trim 3	NRC	4	1346	4980
2025	Trim 4	NRC	2	720	2772
2026	Trim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (BNA)

Code

summary_alert_by_type_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	trimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Conflit	26	5055	25270
2025	Trim 2	Conflit	3	1152	4305
2025	Trim 3	Conflit	9	1266	7481
2025	Trim 4	Conflit	8	1760	10089
2026	Trim 1	Conflit	1	190	1140

Alertes validées par region (BNA)

Code

summary_alert_by_region_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	trimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Bandiagara	6	864	4767
2025	Trim 1	Gao	7	840	4304
2025	Trim 1	Mopti	3	251	1524
2025	Trim 1	Ménaka	1	100	600
2025	Trim 1	San	1	135	814
2025	Trim 1	Ségou	2	273	1643
2025	Trim 1	Tombouctou	6	2592	11618
2025	Trim 2	Gao	1	507	1080
2025	Trim 2	Tombouctou	2	645	3225
2025	Trim 3	Bandiagara	1	66	400
2025	Trim 3	Gao	5	476	2730
2025	Trim 3	Mopti	1	107	642
2025	Trim 3	Ségou	2	617	3709
2025	Trim 4	Bandiagara	3	518	2935
2025	Trim 4	Douentza	1	118	628
2025	Trim 4	Gao	3	271	1408
2025	Trim 4	Sikasso	1	853	5118
2026	Trim 1	Bandiagara	1	190	1140

Reponses par modalite (BNA)

Code

summary_reponse_by_modalite_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En espèces	6	850	4451
En nature	1	175	1390

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (BNA)

Code

summary_rrm_trimestre_encours_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, reponse_trimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Reponse du trimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Reponse du trimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	trimestre 1	0	4
2023	trimestre 2	0	6
2023	trimestre 3	0	8
2023	trimestre 4	0	14
2024	trimestre 1	0	11
2024	trimestre 2	0	1
2024	trimestre 3	0	14
2024	trimestre 4	0	12
2025	trimestre 1	0	8
2025	trimestre 2	0	0
2025	trimestre 3	3	2
2025	trimestre 4	3	4
2026	trimestre 1	0	0

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (BNA)

Code

summary_alerte_rrm_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	trimestre 1	36	4	4
2023	trimestre 2	29	6	10
2023	trimestre 3	26	8	18
2023	trimestre 4	41	14	32
2024	trimestre 1	28	11	43
2024	trimestre 2	16	1	44
2024	trimestre 3	20	14	58
2024	trimestre 4	25	12	70
2025	trimestre 1	18	8	78
2025	trimestre 2	3	0	78
2025	trimestre 3	7	2	80
2025	trimestre 4	4	4	84
2026	trimestre 1	1	0	84

Temps de reponse median (BNA)

Code

summary_response_time_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	trimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Trim 1	9	22	2	31
2023	Trim 2	9	34	1	43
2023	Trim 3	9	21	1	30
2023	Trim 4	9	20	2	29
2024	Trim 1	6	30	2	36
2024	Trim 2	14	40	2	54
2024	Trim 3	8	31	3	39
2024	Trim 4	10	19	1	29
2025	Trim 1	8	10	0	18
2025	Trim 2	14	21	4	35
2025	Trim 3	6	10	0	16
2025	Trim 4	4	9	0	13
2026	Trim 1	2	20	1	22

Reponses par bailleurs (BNA)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	trimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ECHO	17	3081	12549
2025	Trim 1	FCDO	13	1976	11376
2025	Trim 1	USAID	1	229	937
2025	Trim 2	ECHO	4	435	2025
2025	Trim 2	FCDO	2	274	1745
2025	Trim 3	ECHO	3	712	2651
2025	Trim 3	FCDO	3	344	1834
2025	Trim 4	ECHO	6	742	4611
2025	Trim 4	FCDO	5	598	2939
2025	Trim 4	USAID	1	33	196
2026	Trim 1	ECHO	2	337	1768
2026	Trim 1	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (BNA)

Code

summary_rrm_by_acteur_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	trimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ACF	5	1040	4311
2025	Trim 1	CRS	1	229	937
2025	Trim 1	DRC	13	1976	11376
2025	Trim 1	IRC	3	284	1326
2025	Trim 1	MDM	2	85	489
2025	Trim 1	NRC	7	1672	6423
2025	Trim 2	ACF	2	235	982
2025	Trim 2	DRC	2	274	1745
2025	Trim 2	MDM	1	70	481
2025	Trim 2	NRC	1	130	562
2025	Trim 3	ACF	1	104	485
2025	Trim 3	DRC	3	344	1834
2025	Trim 3	NRC	2	608	2166
2025	Trim 4	ACF	2	268	1809
2025	Trim 4	AMSODE	1	252	1512
2025	Trim 4	DRC	5	598	2939
2025	Trim 4	MDM	3	222	1290
2025	Trim 4	PUI	1	33	196
2026	Trim 1	ACF	1	139	510
2026	Trim 1	AMSODE	1	198	1258
2026	Trim 1	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Education)

Code

summary_alert_by_type_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	trimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 4	Conflit	6	810	4389

Alertes validées par region (Education)

Code

summary_alert_by_region_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	trimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 4	Bandiagara	3	518	2935
2025	Trim 4	Douentza	1	118	628
2025	Trim 4	Gao	2	174	826

Reponses par modalite (Education)

Code

summary_reponse_by_modalite_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Education)

Code

summary_rrm_trimestre_encours_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, reponse_trimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Reponse du trimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	nombre d alertes sans réponse
2023	trimestre 1	2
2023	trimestre 2	2
2023	trimestre 4	1
2025	trimestre 4	6

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Education)

Code

summary_alerte_rrm_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	trimestre 1	2	2
2023	trimestre 2	2	4
2023	trimestre 4	1	5
2025	trimestre 4	6	11

Temps de reponse median (Education)

Code

summary_response_time_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	trimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Trim 1	9	NA	NA	NA
2023	Trim 2	9	NA	NA	NA
2023	Trim 4	9	NA	NA	NA
2025	Trim 4	4	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Education)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	trimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes

Reponses par acteurs (Education)

Code

summary_rrm_by_acteur_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	trimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes

Alertes validées par type (Santé)

Code

summary_alert_by_type_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	trimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Conflit	6	758	4138
2025	Trim 2	Conflit	2	931	4515
2025	Trim 4	Conflit	10	1618	8681
2026	Trim 1	Conflit	1	126	1087

Alertes validées par region (Santé)

Code

summary_alert_by_region_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	trimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Bandiagara	3	419	2281
2025	Trim 1	Gao	2	242	1257
2025	Trim 1	Mopti	1	97	600
2025	Trim 2	San	1	861	4095
2025	Trim 2	Tombouctou	1	70	420
2025	Trim 4	Bandiagara	3	518	2935
2025	Trim 4	Douentza	1	118	628
2025	Trim 4	Gao	2	174	826
2025	Trim 4	San	1	174	748
2025	Trim 4	Ségou	2	341	1786
2025	Trim 4	Tombouctou	1	293	1758
2026	Trim 1	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Santé)

Code

summary_reponse_by_modalite_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En nature	7	348	2043

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Santé)

Code

summary_rrm_trimestre_encours_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, reponse_trimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Reponse du trimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Reponse du trimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	trimestre 1	0	9
2023	trimestre 2	0	5
2023	trimestre 3	0	3
2023	trimestre 4	0	2
2024	trimestre 1	0	2
2025	trimestre 1	0	6
2025	trimestre 2	0	1
2025	trimestre 4	4	6
2026	trimestre 1	0	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Santé)

Code

summary_alerte_rrm_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	trimestre 1	0	9	9
2023	trimestre 2	0	5	14
2023	trimestre 3	0	3	17
2023	trimestre 4	0	2	19
2024	trimestre 1	0	2	21
2025	trimestre 1	0	6	27
2025	trimestre 2	1	1	28
2025	trimestre 4	4	6	34
2026	trimestre 1	0	1	35

Temps de reponse median (Santé)

Code

summary_response_time_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	trimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Trim 1	9	NA	NA	NA
2023	Trim 2	9	NA	NA	NA
2023	Trim 3	9	NA	NA	NA
2023	Trim 4	9	NA	NA	NA
2024	Trim 1	32	NA	NA	NA
2025	Trim 1	7	NA	NA	NA
2025	Trim 2	12	0	2	12
2025	Trim 4	4	4	3	8
2026	Trim 1	8	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Santé)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	trimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ECHO	3	281	1276
2025	Trim 1	FCDO	1	140	757
2025	Trim 2	ECHO	4	257	1261
2025	Trim 3	ECHO	3	386	1436
2025	Trim 3	FCDO	1	93	419
2025	Trim 4	ECHO	7	631	3604
2025	Trim 4	FCDO	2	159	1212
2025	Trim 4	USAID	2	62	370
2026	Trim 1	ECHO	2	500	2152

Reponses par acteurs (Santé)

Code

summary_rrm_by_acteur_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	trimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	DRC	1	140	757
2025	Trim 1	MDM	2	85	489
2025	Trim 1	NRC	1	196	787
2025	Trim 2	ACF	1	70	297
2025	Trim 2	MDM	2	155	773
2025	Trim 2	PUI	1	32	191
2025	Trim 3	ACF	1	156	756
2025	Trim 3	DRC	1	93	419
2025	Trim 3	MDM	2	230	680
2025	Trim 4	ACF	1	93	419
2025	Trim 4	AMSODE	1	252	1512
2025	Trim 4	DRC	2	159	1212
2025	Trim 4	MDM	3	222	1290
2025	Trim 4	PUI	4	126	753
2026	Trim 1	ACF	1	407	1595
2026	Trim 1	MDM	1	93	557

Alertes validées par type (Protection)

Code

summary_alert_by_type_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	trimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Conflit	3	323	1916
2025	Trim 4	Conflit	7	1103	6147
2026	Trim 1	Conflit	1	126	1087

Alertes validées par region (Protection)

Code

summary_alert_by_region_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	trimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 1	Bandiagara	2	226	1316
2025	Trim 1	Mopti	1	97	600
2025	Trim 4	Bandiagara	3	518	2935
2025	Trim 4	Douentza	1	118	628
2025	Trim 4	Gao	2	174	826
2025	Trim 4	Tombouctou	1	293	1758
2026	Trim 1	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Protection)

Code

summary_reponse_by_modalite_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	1	351	1365
En nature	5	198	1185

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Protection)

Code

summary_rrm_trimestre_encours_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, reponse_trimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Reponse du trimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Reponse du trimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	trimestre 1	0	1
2023	trimestre 2	0	2
2023	trimestre 3	0	1
2023	trimestre 4	0	2
2024	trimestre 1	0	1
2025	trimestre 1	0	3
2025	trimestre 4	3	4
2026	trimestre 1	0	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Protection)

Code

summary_alerte_rrm_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	trimestre 1	0	1	1
2023	trimestre 2	0	2	3
2023	trimestre 3	0	1	4
2023	trimestre 4	0	2	6
2024	trimestre 1	0	1	7
2025	trimestre 1	0	3	10
2025	trimestre 4	3	4	14
2026	trimestre 1	0	1	15

Temps de reponse median (Protection)

Code

summary_response_time_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	trimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	Trim 1	9	NA	NA	NA
2023	Trim 2	9	NA	NA	NA
2023	Trim 3	9	NA	NA	NA
2023	Trim 4	27	NA	NA	NA
2024	Trim 1	2	NA	NA	NA
2025	Trim 1	4	NA	NA	NA
2025	Trim 4	4	4	3	8
2026	Trim 1	8	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Protection)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	trimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ECHO	2	258	1159
2025	Trim 2	ECHO	4	257	1261
2025	Trim 3	ECHO	6	1363	5009
2025	Trim 3	FCDO	1	93	419
2025	Trim 4	ECHO	7	1201	5518
2025	Trim 4	USAID	2	62	370
2026	Trim 1	ECHO	2	500	2152

Reponses par acteurs (Protection)

Code

summary_rrm_by_acteur_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	trimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	MDM	1	62	372
2025	Trim 1	NRC	1	196	787
2025	Trim 2	ACF	1	70	297
2025	Trim 2	MDM	2	155	773
2025	Trim 2	PUI	1	32	191
2025	Trim 3	ACF	1	156	756
2025	Trim 3	DRC	1	93	419
2025	Trim 3	MDM	2	230	680
2025	Trim 3	NRC	3	977	3573
2025	Trim 4	ACF	1	93	419
2025	Trim 4	AMSODE	1	252	1512
2025	Trim 4	MDM	1	72	432
2025	Trim 4	NRC	2	720	2772
2025	Trim 4	PUI	4	126	753
2026	Trim 1	ACF	1	407	1595
2026	Trim 1	MDM	1	93	557

Alertes validées par type (MHM)

Code

summary_alert_by_type_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	trimestre	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 4	Conflit	2	322	1714

Alertes validées par region (MHM)

Code

summary_alert_by_region_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	trimestre	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Trim 4	Bandiagara	1	224	1344
2025	Trim 4	Gao	1	98	370

Reponses par modalite (MHM)

Code

summary_reponse_by_modalite_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (MHM)

Code

summary_rrm_trimestre_encours_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, reponse_trimestrielle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Reponse du trimestre en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Reponse du trimestre en cours	nombre d alertes sans réponse
2025	trimestre 4	0	2

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (MHM)

Code

summary_alerte_rrm_trim %>%
  dplyr::select(annee_incident, trimestre_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "trimestre", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	trimestre	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2025	trimestre 4	0	2	2

Temps de reponse median (MHM)

Code

summary_response_time_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	trimestre	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2025	Trim 4	4	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (MHM)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	trimestre	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	ECHO	2	478	1769

Reponses par acteurs (MHM)

Code

summary_rrm_by_acteur_trim %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_trim)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	trimestre	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	Trim 1	NRC	2	478	1769

Alertes validées par type

Code

summary_alert_by_type_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Conflit	86	20889	103144
2026	Conflit	5	588	3857

Alertes validées par region

Code

summary_alert_by_region_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bandiagara	13	2408	11720
2025	Douentza	5	961	5500
2025	Gao	21	2588	12293
2025	Kidal	0	0	0
2025	Mopti	6	675	4093
2025	Ménaka	1	100	600
2025	San	3	1170	5657
2025	Sikasso	1	853	5118
2025	Ségou	7	1641	9595
2025	Taoudenni	2	343	2058
2025	Tombouctou	27	10150	46510
2026	Bandiagara	2	290	1740
2026	Gao	1	65	390
2026	Mopti	1	126	1087
2026	Tombouctou	1	107	640

Reponses par modalite

Code

summary_reponse_by_modalite_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	11	4816	18506
En espèces	34	5374	27934
En nature	30	3882	16837

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM

Code

summary_rrm_annee_encours_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, reponse_annuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Reponse du annee en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Reponse du annee en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	0	53
2024	17	47
2025	46	37
2026	0	3

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées

Code

summary_alerte_rrm_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	185	53	53
2024	132	47	100
2025	49	37	137
2026	2	3	140

Temps de reponse median

Code

summary_response_time_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	9	24	2	33
2024	9	32	2	41
2025	9	9	2	18
2026	4	12	2	16

Reponses par bailleurs

Code

summary_rrm_by_bailleurs_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ECHO	46	8306	34814
2025	FCDO	24	3315	18658
2025	USAID	5	2451	9805
2026	ECHO	5	889	4170
2026	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs

Code

summary_rrm_by_acteur_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ACF	15	2721	11658
2025	AMSODE	1	252	1512
2025	CRS	3	2389	9435
2025	DRC	24	3315	18658
2025	IRC	3	284	1326
2025	MDM	9	692	3232
2025	NRC	15	4261	16512
2025	PUI	5	158	944
2026	ACF	3	598	2355
2026	AMSODE	1	198	1258
2026	MDM	1	93	557
2026	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Vivres)

Code

summary_alert_by_type_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Conflit	55	11673	58499
2026	Conflit	2	316	2227

Alertes validées par region (Vivres)

Code

summary_alert_by_region_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bandiagara	10	1448	8102
2025	Douentza	1	118	628
2025	Gao	17	2199	9928
2025	Mopti	4	358	2166
2025	Ménaka	1	100	600
2025	San	3	1170	5657
2025	Sikasso	1	853	5118
2025	Ségou	6	1231	7138
2025	Tombouctou	12	4196	19162
2026	Bandiagara	1	190	1140
2026	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Vivres)

Code

summary_reponse_by_modalite_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	10	3300	13573
En espèces	33	5178	27147
En nature	16	3032	12661

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Vivres)

Code

summary_rrm_annee_encours_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, reponse_annuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Reponse du annee en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Reponse du annee en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	0	22
2024	16	21
2025	36	16
2026	0	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Vivres)

Code

summary_alerte_rrm_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	177	22	22
2024	122	21	43
2025	39	16	59
2026	1	1	60

Temps de reponse median (Vivres)

Code

summary_response_time_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	9	25	2	34
2024	8	32	2	40
2025	6	14	0	20
2026	5	20	1	25

Reponses par bailleurs (Vivres)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ECHO	39	7774	32483
2025	FCDO	24	3315	18658
2025	USAID	3	906	4698
2026	ECHO	5	889	4170
2026	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (Vivres)

Code

summary_rrm_by_acteur_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ACF	15	2721	11658
2025	AMSODE	1	252	1512
2025	CRS	2	873	4502
2025	DRC	24	3315	18658
2025	IRC	3	284	1326
2025	MDM	6	452	2262
2025	NRC	14	4065	15725
2025	PUI	1	33	196
2026	ACF	3	598	2355
2026	AMSODE	1	198	1258
2026	MDM	1	93	557
2026	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Nutrition)

Code

summary_alert_by_type_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Conflit	7	915	4795

Alertes validées par region (Nutrition)

Code

summary_alert_by_region_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bandiagara	3	518	2935
2025	Douentza	1	118	628
2025	Gao	3	279	1232

Reponses par modalite (Nutrition)

Code

summary_reponse_by_modalite_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	8	2427	9071
En espèces	2	623	2576
En nature	21	2005	9003

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Nutrition)

Code

summary_rrm_annee_encours_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, reponse_annuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Reponse du annee en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Reponse du annee en cours	nombre d alertes sans réponse
2025	4	3

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Nutrition)

Code

summary_alerte_rrm_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2025	4	3	3

Temps de reponse median (Nutrition)

Code

summary_response_time_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2025	4	4	3	8

Reponses par bailleurs (Nutrition)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ECHO	34	5760	24051
2025	FCDO	4	392	2388
2025	USAID	2	62	370
2026	ECHO	2	500	2152
2026	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (Nutrition)

Code

summary_rrm_by_acteur_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ACF	10	1474	6299
2025	AMSODE	1	252	1512
2025	DRC	4	392	2388
2025	MDM	9	692	3232
2025	NRC	11	3246	12434
2025	PUI	5	158	944
2026	ACF	1	407	1595
2026	MDM	1	93	557
2026	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (EHA)

Code

summary_alert_by_type_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Conflit	10	2311	13251

Alertes validées par region (EHA)

Code

summary_alert_by_region_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bandiagara	3	518	2935
2025	Gao	3	279	1232
2025	Sikasso	1	853	5118
2025	Ségou	1	258	1548
2025	Tombouctou	2	403	2418

Reponses par modalite (EHA)

Code

summary_reponse_by_modalite_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	7	3717	14373
En espèces	3	284	1326
En nature	2	452	1753

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (EHA)

Code

summary_rrm_annee_encours_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, reponse_annuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Reponse du annee en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Reponse du annee en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	0	25
2024	1	14
2025	0	9

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (EHA)

Code

summary_alerte_rrm_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	40	25	25
2024	11	14	39
2025	1	9	48

Temps de reponse median (EHA)

Code

summary_response_time_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	9	22	1	31
2024	7	32	3	39
2025	4	18	33	22

Reponses par bailleurs (EHA)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ECHO	12	3119	12149
2025	USAID	3	2389	9435
2026	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (EHA)

Code

summary_rrm_by_acteur_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ACF	3	769	3071
2025	CRS	3	2389	9435
2025	IRC	3	284	1326
2025	NRC	6	2066	7752
2026	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Abris)

Code

summary_alert_by_type_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Conflit	44	10527	51625
2026	Conflit	2	316	2227

Alertes validées par region (Abris)

Code

summary_alert_by_region_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bandiagara	8	1190	6550
2025	Douentza	1	118	628
2025	Gao	10	1515	5848
2025	Mopti	2	154	924
2025	Ménaka	1	100	600
2025	San	3	1170	5657
2025	Sikasso	1	853	5118
2025	Ségou	6	1231	7138
2025	Tombouctou	12	4196	19162
2026	Bandiagara	1	190	1140
2026	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Abris)

Code

summary_reponse_by_modalite_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	7	3267	11361
En espèces	4	514	2127
En nature	1	156	756

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Abris)

Code

summary_rrm_annee_encours_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, reponse_annuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Reponse du annee en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Reponse du annee en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	0	108
2024	4	60
2025	5	38
2026	0	2

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Abris)

Code

summary_alerte_rrm_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	64	108	108
2024	62	60	168
2025	6	38	206
2026	0	2	208

Temps de reponse median (Abris)

Code

summary_response_time_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	9	24	2	33
2024	8	32	3	40
2025	6	20	2	26
2026	5	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Abris)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ECHO	14	3384	12880
2025	USAID	2	1745	5870
2026	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (Abris)

Code

summary_rrm_by_acteur_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ACF	2	473	2074
2025	CRS	2	1745	5870
2025	IRC	3	284	1326
2025	MDM	1	137	374
2025	NRC	8	2490	9106
2026	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (BNA)

Code

summary_alert_by_type_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Conflit	46	9233	47145
2026	Conflit	1	190	1140

Alertes validées par region (BNA)

Code

summary_alert_by_region_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bandiagara	10	1448	8102
2025	Douentza	1	118	628
2025	Gao	16	2094	9522
2025	Mopti	4	358	2166
2025	Ménaka	1	100	600
2025	San	1	135	814
2025	Sikasso	1	853	5118
2025	Ségou	4	890	5352
2025	Tombouctou	8	3237	14843
2026	Bandiagara	1	190	1140

Reponses par modalite (BNA)

Code

summary_reponse_by_modalite_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	5	1198	4422
En espèces	32	4858	25395
En nature	9	1548	6853

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (BNA)

Code

summary_rrm_annee_encours_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, reponse_annuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Reponse du annee en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Reponse du annee en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	0	32
2024	11	38
2025	31	14
2026	0	0

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (BNA)

Code

summary_alerte_rrm_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	132	32	32
2024	89	38	70
2025	32	14	84
2026	1	0	84

Temps de reponse median (BNA)

Code

summary_response_time_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	9	22	2	31
2024	8	29	2	37
2025	6	10	0	16
2026	2	20	1	22

Reponses par bailleurs (BNA)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ECHO	30	4970	21836
2025	FCDO	23	3192	17894
2025	USAID	2	262	1133
2026	ECHO	2	337	1768
2026	NMFA	1	854	4422

Reponses par acteurs (BNA)

Code

summary_rrm_by_acteur_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ACF	10	1647	7587
2025	AMSODE	1	252	1512
2025	CRS	1	229	937
2025	DRC	23	3192	17894
2025	IRC	3	284	1326
2025	MDM	6	377	2260
2025	NRC	10	2410	9151
2025	PUI	1	33	196
2026	ACF	1	139	510
2026	AMSODE	1	198	1258
2026	NRC	1	854	4422

Alertes validées par type (Education)

Code

summary_alert_by_type_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Conflit	6	810	4389

Alertes validées par region (Education)

Code

summary_alert_by_region_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bandiagara	3	518	2935
2025	Douentza	1	118	628
2025	Gao	2	174	826

Reponses par modalite (Education)

Code

summary_reponse_by_modalite_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Education)

Code

summary_rrm_annee_encours_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, reponse_annuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Reponse du annee en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Reponse du annee en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	0	5
2025	0	6

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Education)

Code

summary_alerte_rrm_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	0	5	5
2025	0	6	11

Temps de reponse median (Education)

Code

summary_response_time_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	9	NA	NA	NA
2025	4	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Education)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes

Reponses par acteurs (Education)

Code

summary_rrm_by_acteur_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes

Alertes validées par type (Santé)

Code

summary_alert_by_type_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Conflit	18	3307	17334
2026	Conflit	1	126	1087

Alertes validées par region (Santé)

Code

summary_alert_by_region_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bandiagara	6	937	5216
2025	Douentza	1	118	628
2025	Gao	4	416	2083
2025	Mopti	1	97	600
2025	San	2	1035	4843
2025	Ségou	2	341	1786
2025	Tombouctou	2	363	2178
2026	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Santé)

Code

summary_reponse_by_modalite_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
En nature	14	850	4176

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Santé)

Code

summary_rrm_annee_encours_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, reponse_annuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Reponse du annee en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Reponse du annee en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	0	19
2024	0	2
2025	5	13
2026	0	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Santé)

Code

summary_alerte_rrm_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	0	19	19
2024	0	2	21
2025	5	13	34
2026	0	1	35

Temps de reponse median (Santé)

Code

summary_response_time_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	9	NA	NA	NA
2024	32	NA	NA	NA
2025	5	4	3	9
2026	8	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Santé)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ECHO	17	1555	7577
2025	FCDO	4	392	2388
2025	USAID	2	62	370
2026	ECHO	2	500	2152

Reponses par acteurs (Santé)

Code

summary_rrm_by_acteur_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ACF	3	319	1472
2025	AMSODE	1	252	1512
2025	DRC	4	392	2388
2025	MDM	9	692	3232
2025	NRC	1	196	787
2025	PUI	5	158	944
2026	ACF	1	407	1595
2026	MDM	1	93	557

Alertes validées par type (Protection)

Code

summary_alert_by_type_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Conflit	10	1426	8063
2026	Conflit	1	126	1087

Alertes validées par region (Protection)

Code

summary_alert_by_region_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bandiagara	5	744	4251
2025	Douentza	1	118	628
2025	Gao	2	174	826
2025	Mopti	1	97	600
2025	Tombouctou	1	293	1758
2026	Mopti	1	126	1087

Reponses par modalite (Protection)

Code

summary_reponse_by_modalite_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	3	959	3531
En nature	11	677	3201

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (Protection)

Code

summary_rrm_annee_encours_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, reponse_annuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Reponse du annee en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Reponse du annee en cours	nombre d alertes sans réponse
2023	0	6
2024	0	1
2025	3	7
2026	0	1

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (Protection)

Code

summary_alerte_rrm_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2023	0	6	6
2024	0	1	7
2025	3	7	14
2026	0	1	15

Temps de reponse median (Protection)

Code

summary_response_time_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2023	9	NA	NA	NA
2024	2	NA	NA	NA
2025	4	4	3	8
2026	8	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (Protection)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ECHO	19	3079	12947
2025	FCDO	1	93	419
2025	USAID	2	62	370
2026	ECHO	2	500	2152

Reponses par acteurs (Protection)

Code

summary_rrm_by_acteur_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ACF	3	319	1472
2025	AMSODE	1	252	1512
2025	DRC	1	93	419
2025	MDM	6	519	2257
2025	NRC	6	1893	7132
2025	PUI	5	158	944
2026	ACF	1	407	1595
2026	MDM	1	93	557

Alertes validées par type (MHM)

Code

summary_alert_by_type_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par type",
               col.names = colnames(summary_alert_by_type_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par type
annee_alerte	type_crise	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Conflit	2	322	1714

Alertes validées par region (MHM)

Code

summary_alert_by_region_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes par région",
               col.names = colnames(summary_alert_by_region_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes par région
annee_alerte	region_arrivee	nb_alerts	nb_menages	nb_personnes
2025	Bandiagara	1	224	1344
2025	Gao	1	98	370

Reponses par modalite (MHM)

Code

summary_reponse_by_modalite_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des réponses par modalité",
               col.names = colnames(summary_reponse_by_modalite_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des réponses par modalité
modalites_reponse	nb_reponses	nb_menages	nb_personnes
Combinée	1	167	766
En nature	1	311	1003

15. Les alerts qui nécessitent une réponse RRM, et les réponses RRM (MHM)

Code

summary_rrm_annee_encours_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, reponse_annuelle_encours,
                nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Reponse du annee en cours",
                             "nombre d alertes sans réponse")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Reponse du annee en cours	nombre d alertes sans réponse
2025	0	2

16. Les alertes qui nécessitent une réponse RRM, cumulées (MHM)

Code

summary_alerte_rrm_ann %>%
  dplyr::select(annee_incident, alert_with_atleast_one_rrm,
                nb_alerte_sans_rrm, cumul_nb_alerte_sans_rrm) %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des alertes RRM",
               col.names = c("Année", "Alertes avec RRM",
                             "Alertes sans RRM", "Cumul alertes sans RRM")) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des alertes RRM
Année	Alertes avec RRM	Alertes sans RRM	Cumul alertes sans RRM
2025	0	2	2

Temps de reponse median (MHM)

Code

summary_response_time_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des délais de réponse",
               col.names = colnames(summary_response_time_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des délais de réponse
annee	ecart_alerte_validation	ecart_validation_rrm	ecart_debut_fin_rrm	ecart_alerte_rrm
2025	4	NA	NA	NA

Reponses par bailleurs (MHM)

Code

summary_rrm_by_bailleurs_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par bailleurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_bailleurs_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par bailleurs
annee_alerte	bailleur_reponse	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	ECHO	2	478	1769

Reponses par acteurs (MHM)

Code

summary_rrm_by_acteur_ann %>%
  knitr::kable(format = "html",
               caption = "Résumé des reponses par acteurs",
               col.names = colnames(summary_rrm_by_acteur_ann)) %>%
  kableExtra::kable_styling("striped", full_width = FALSE, position = "center")

Résumé des reponses par acteurs
annee_alerte	Acteur	nb_alerts	nb_menage	nb_personnes
2025	NRC	2	478	1769