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Enregistrement W2058267531 · doi:10.4000/vertigo.2377

L’accès à l’eau potable et à l’assainissement dans les villes des pays en développement : cas de Basoussam (Cameroun)

2006· article· fr· W2058267531 sur OpenAlexvenueno aff
Mpakam Hernanie Grelle, Kamgang Kabeyne, Benjamín Sánchez Vásquez, Kouam Kenmogne, G.-R., Tamo Tatietse, Georges Emmanuel Ekodeck

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2006
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bafoussam à l’instar de nombreuses villes des pays en développement, ne cesse de s’étendre. Sa population est de plus en plus croissante, les quartiers précaires aussi. Les besoins en eau des populations sont grandissants. La société nationale des eaux du Cameroun (SNEC) prouve de plus en plus son incapacité à répondre aux besoins des populations. La passivité de l’Etat couplé à l’extrême pauvreté ont conduit les populations à la mise en place des unités décentralisées telles que les puits, les sources et les cours d’eau pour leurs besoins élémentaires. L’inefficacité des services de ramassage des ordures, l’absence des stations d’épuration et la prévalence des latrines à fond perdu rendent ces ouvrages vulnérables à la pollution. Le système de tout à l’égout est inexistant. Par conséquent les habitants consomment de l’eau souillée au détriment de leur santé. Cette situation est connue dans de nombreuses villes des pays en développement. Cet article cherche à présenter le problème dans tout son contexte par une étude approfondie de quelques quartiers précaires de la ville de Bafoussam, à mettre en exergue les problèmes liés à l’accès à l’eau potable et à proposer des solutions pour une gestion de la ressource tenant compte des moyens locaux et du contexte social.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeQualitatif
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

Citations21
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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