IMPROVEMENT OF THE DRINKING WATER SUPPLY NETWORK BY STRENGTHENING PRODUCTION USING DRILLING TECHNICS – CASE OF THE MOKALI QUARTER IN THE KIMBANSEKE TOWNSHIP, DR CONGO
Notice bibliographique
Résumé
Everyone is aware that access to or the search for drinking water is one of the major problems that bother all of humanity. The quarter of MOKALI, in the Kimbanseke township in the Democratic Republic of Congo, also faces challenges in ensuring an adequate supply of drinking water. Current infrastructures, designed several decades ago, are struggling to meet the growing demands of the population. This study focuses on improving the drinking water supply network by strengthening water production through the implementation of advanced drilling technics. Recent studies have highlighted the effectiveness of drilling as a method of accessing deeper aquifers, less prone to contamination and more sustainable over time [1]. In Mokali quarter, the integration of these techniques has not only improved water availability, but also reduced reliance on surface water sources, which are often polluted and unreliable [2],[3]. The use of rotary drilling technology, in particular, has enabled the extraction of high-quality groundwater from depths previously considered inaccessible [3]. The implementation of these technics was coupled with the modernization of the water distribution network, ensuring that the increase in production capacity directly translates into better access for the local population [3],[4]. The results of this study indicate a significant reduction in water shortage incidents and an overall improvement in public health outcomes in Mokali quarter. The success of this project suggests that similar strategies could be applied effectively in other regions facing comparable challenge.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».