Review of machine learning algorithms used in groundwater availability studies in Africa: analysis of geological and climate input variables
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater is crucial for Africa’s potable water supply, agriculture, and economic development. However, the continent faces challenges with groundwater scarcity due to factors like population growth, climate change, and over-exploitation. Over the past ten years, machine learning has been increasingly and successfully used in groundwater availability studies across the world. This review paper explores the application of machine learning techniques in groundwater availability studies including groundwater level prediction and groundwater potential mapping studies by focusing on some of the studies conducted in Africa. The methodology involved downloading relevant papers, identifying and categorizing the machine learning algorithms employed, and quantifying their use. Geological and climatic variables were also identified, analyzed, and categorized to measure their usage frequency. The different algorithms and input variables extracted from each paper are graphically represented in this document highlighting the most employed ones. The findings suggest that more research needs to be conducted on the use of machine learning algorithms on this topic in Africa. In the reviewed papers Fuzzy-based algorithms are commonly used. The groundwater level prediction studies primarily focus on input variables related to hydrology/hydrogeology, while for potential mapping, geological aspects are the most investigated variables. In terms of climate, precipitation receives the most attention in the reviewed studies. The study highlights the potential of machine learning in improving water resource management and decision-making in the region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».