MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414452201 · doi:10.1080/15715124.2025.2552889

Assessing hydrological response to future climate change in a small Mediterranean watershed (North-Algeria)

2025· article· en· W4414452201 sur OpenAlexaff
Sabrina Taïbi, Ayoub Zeroual, Nawel Khettab

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of River Basin Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedClimate changeMediterranean climateHydrology (agriculture)Water resourcesWater cycleEffects of global warming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to analyse the impacts of climate change on the hydrological response of the upper basin of Oued El Harrach. Rainfall and temperature outputs of the RCA4 model, forced by the global circulation model MPI-ESM-LR, were used to evaluate future changes. The GR2M hydrological model was used to reproduce future streamflow of the basin for a mid-future (2041–2070) and far-future (2070–2100) period under two representative concentration pathways RCP4.5 and RCP8.5 emission scenarios. Bias correction methods were used to improve hydrological simulations. The findings shown that, future changes in precipitation and temperature affect negatively streamflow, across the basin. An increase in temperature (from 1.3°C to 3.9°C) coupled with a decrease in precipitation (from −17% to −42% in wet seasons) is expected to lead to a significant decline in streamflow. Projected streamflow will change from −75% to +44% in autumn, from −26% to −67% in winter, from −6% to −47% in spring and from −37% to −80% in summer. The future changes in flows are depending on the emission scenarios, the bias correction methods and the projected period. Analysing future hydrological behaviour of the basin will help authorities understand climate change impacts on water resources, guiding sustainable water and agriculture strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of River Basin ManagementMême sujetHydrology and Watershed Management StudiesTravaux en français237 207