Analysis and assessment of water resources in the Kyrgyz Republic
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to analyse the factors of water use, environmental impacts and efficiency of water management to develop recommendations for their optimisation. The study determined that water consumption in agriculture decreased from 80% in 2020 to 76% in 2024, but water losses in irrigation systems remained high, decreasing only from 39% to 38%. In the Chui region, the largest water consumer, the share of water use decreased from 45% to 41%, and economic losses reduced from USD 40 million to USD 35 million. In water-scarce Osh region, water consumption dropped from 18% to 14%, but water availability in agriculture and the municipal sector remained limited. Wastewater treatment improved from 50% in 2020 to 55% in 2024, but this figure was far below international standards, where Switzerland and Canada had treatment rates of 95% and 90%, respectively. Comparative analysis demonstrated that developed countries are actively using digital leakage monitoring systems, smart irrigation technologies and multi-stage water treatment, which have reduced losses by up to 6-8%. In Kyrgyzstan, such technologies were introduced locally and only in some agricultural enterprises. Investments in water infrastructure amounted to USD 7 per capita, compared to USD 200 in Switzerland and USD 150 in Canada, which limited the modernisation of the water supply system. The problems identified confirmed the need to reform the water management system, including reducing water losses, modernising wastewater treatment facilities, introducing digital solutions for water management and adapting infrastructure to changing climate conditions
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».