Global Warming and Water Resources Variability in the Maritime Region of Togo (West Africa)
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important climatic phenomena of our planet on the threshold of this third millennium is undoubtedly that of global warming. This phenomenon, whose impact on the global environment is disastrous, has been attracting the attention of the international community since the end of the last century. Global warming can be observed on a global scale, but with regional and local signatures. In Togo, the Maritime region which houses the bulk of industrial activities (90%) and densely populated (40% of the national population), would be more exposed to the effects of global warming than all the other regions of the country. The current study uses meteorological and hydrological data to calculate statistical indexes which show the evolution of temperatures and water resources variability. The aim is to detect the signs of global warming and the variability of water resources in order to envisage better adaptation strategies. The results of the analysis of climate data for a long enough period (30 to 50 years) demonstrated a change on rain distribution after 1960 which is prejudicial to rainfall agriculture practiced by about 90% of Togolese crop growers, and an augmentation of the average temperature about 2.2 degree celsius for Lomé and 1.7 degree celsius for Tabligbo.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».