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Enregistrement W1994541226 · doi:10.4000/vertigo.3899

Impacts du barrage des Trois Gorges sur le développement durable de la Chine

2003· article· fr· W1994541226 sur OpenAlexaffvenue
Philippe Savoie

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2003
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHydropower, Displacement, Environmental Impact
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGeographyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’eau douce, ressource que nous pensions inépuisable, est rare et souvent difficile à prélever. Selon les plus récentes données, moins de 1 % de toute l’eau douce sur la planète est facilement accessible à l’être humain. Mais cette faible proportion pourrait suffire si la répartition géographique de cette ressource était mieux équilibrée sur la planète. Actuellement, 1,2 milliard d’habitants, soit un sur cinq, n’a pas accès à cette eau douce si vitale. Le manque d’eau est également lié à la croissance démographique et à la pollution. Cette réalité est particulièrement vraie dans le cas de la République populaire de Chine. Avec une population de plus d’un milliard et une augmentation de douze millions de personnes par année, la Chine ne peut fournir de l’eau douce de qualité à tous ses habitants. Depuis la réforme économique de la fin des années 1970, les villes, les industries et les agriculteurs déversent sans relâche d’énormes quantités d’eau non traitée dans l’environnement, ce qui contribue à contaminer les réserves d’eau douce de ce pays. Cette pollution engendre de graves conséquences environnementales et économiques qui s’additionnent aux catastrophes naturelles qui frappent régulièrement le pays. Pour remédier à cette problématique complexe, de grands projets tels que la construction du barrage des Trois Gorges, qui sera le plus grand barrage au monde, ont été mis de l’avant. Ce projet fait l'objet d'une analyse dans une perspective de développement durable pour la Chine. Celle-ci permet de rendre compte des impacts sociaux, économiques et environnementaux que ce méga projet occasionne.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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