Impacts du barrage des Trois Gorges sur le développement durable de la Chine
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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