Characterization of Water Source Types and Uses in Kirisia Forest Watershed, Samburu County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
<p class="1Body">Kenya’s dry-land water catchments are valued for their water provision services but their conservation is given little attention. This study was carried out between October and December 2015 and documented water source types and uses by humans and livestock in Kirisia Forest watershed. Different water source types exist in the watershed including earth dams, water pans, shallow wells, boreholes, springs and streams. The estimated population of livestock and locals using these sources was 180,645 and 147, 060 respectively. Earth dams and water pans provided water to the highest population of community members estimated at 11,564 people followed by boreholes at 9,886 people while streams, springs and shallow wells were used by the least number of people. They also provided water to the highest number of livestock estimated at an average of 15,422 animals. The highest amount of water was abstracted from boreholes at nearly 197,720Litres/day (197.72m<sup>3</sup>/day) followed by earth dams and water pans at 91,960Litres/day (91.96m<sup>3</sup>/day), and the least was from shallow wells, springs and streams at about 38,000Litres/day (38m<sup>3</sup>/day). Daily water abstraction from all the water source types by humans and livestock was nearly 366,540Litres/day or 366.54m<sup>3</sup>/day. Twenty three sub-locations rely on water from the watershed and based on the 2009 population census, their projected water demand was approximately 182,238,520Litres/day (182,238.52 m<sup>3</sup>/day). Water demand by livestock was estimated at 12,172,600Litres/day (12,172.60m<sup>3</sup>/day) based on the 2013 population data. Overall water demand by humans and livestock in all the sub-locations was estimated at 194,411,120Litres/day (194,411.12 m<sup>3</sup>/day); and these findings demonstrate the critical role played by the watershed in sustaining locals livelihoods and pastoralism.</p>
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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 ».