Designed Overflow For Flood Recession Agriculture Against Flow Control For Hydroelectric Production In An African Context
Notice bibliographique
Résumé
Manantali is a reservoir located in Mali, along the Senegal River, controlling about 50% of the total water flow of this river. Manantali is an annual reservoir, used to regulate the flow in the face of the extremely variable seasonal climate of the region. Manantali is mainly managed for agricultural and hydropower purposes, and its benefits are shared among Mali, Mauritania, and Senegal, the countries that participate to the project. The reservoir has been operative for about 10 years now, exceeding the planned capacity of hydroelectric production and irrigable land surface. The economic benefits due to the reservoir come at a price. Before the dam’s construction, the annual flood was the basis of flood recession agriculture, practiced traditionally by the local populations. Flood recession farming is based on natural irrigation and fertilization of the flood plain. Under the present management, flood recession agriculture is secondary to hydroelectric production and irrigation. These two objectives, in fact, require a more regular flow; therefore flow peaks are dumped in the reservoir. Annual floods are still produced, but they have been largely reduced. Moreover, the water authority are evaluating the construction of 6 more reservoirs, which will enhance even further the controllability of the river flow. In this study we explore the possible optimal compromises among the conflicting objectives of flood recession agriculture against hydroelectric production and irrigation. Moreover, we examine how a better use of hydrological information can improve the present reservoir management, in order to find a win-win solution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».