Utilisation des instruments économiques pour réduire l’épuisement des eaux souterraines dans le contexte du changement climatique : cas de l’aquifère de Mahdia-Ksour Essef en Tunisie
Notice bibliographique
Résumé
La gestion durable des aquifères dans les régions arides et semi-arides est cruciale pour assurer la durabilité socio-environnementale. La régulation des prélèvements d’eau souterraine peut être réalisée à travers plusieurs instruments. La modélisation hydro-économique fournit des perspectives pour l’analyse de l’efficacité de ces instruments en vue d’une gestion efficace des ressources en eau. En effet, ces modèles offrent aux décideurs des informations importantes qui peuvent les aider à optimiser leurs décisions en matière d’allocation de l’eau. Cette étude évalue l’impact des instruments économiques tels que les quotas, la taxe environnementale et le système quota-taxe, sur la durabilité de l’aquifère Mahdia-Ksour Essef ainsi que sur l’économie locale, tout en intégrant les projections climatiques futures grâce à la modélisation hydro-économique. En explorant divers scénarios de gestion de l’eau, l’étude fournit des recommandations pour améliorer l’allocation des ressources. Les politiques de quotas, ajustés en fonction de la recharge naturelle, ainsi que les taxes et le système quota-taxe sont examinés et comparés au scénario de statu quo. Les résultats montrent que les politiques basées sur les quotas permettent une reconstitution plus rapide de l’aquifère et génèrent des revenus totaux après taxes supérieurs à ceux avant taxes. Par exemple, sous le scénario de changement climatique le plus pessimiste, le quota de préservation de la ressource en eau pour les générations futures pourrait augmenter le niveau de l’aquifère à la fin de la période de simulation de 1,69 m. Ces politiques pourraient influencer les revenus agricoles, en favorisant des cultures plus rentables et résilientes à la sécheresse, telles que les olives et les amandes. Cette étude souligne l’efficacité des modèles hydro-économiques en tant qu’approches pour évaluer la gestion des eaux souterraines. Ainsi, elle oriente les décideurs vers des choix stratégiques favorisant la durabilité et l’efficacité, particulièrement dans un contexte de changement climatique et de surexploitation des ressources en eau.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».