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Enregistrement W7102413149 · doi:10.71655/uvcibv.wasxd-cdd41

Impacts des variabilités hydro-pluviométriques sur l'approvisionnement optimal de l'eau potable dans la région du Bélier (centre de la Côte d'Ivoire)

2020· article· fr· W7102413149 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversité Virtuelle de Côte d'Ivoire · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWestern europeStatistical analysisNova scotiaOutput elasticity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La région du Bélier en Côte d'Ivoire n'échappe aux manifestations climatiques d'Afrique de l'Ouest. Dans cette région, l'accès à l'eau est un souci au quotidien pour les populations notamment en saison sèche. C'est pourquoi, la présente étude revêt un intérêt à la fois géographique et social. Ainsi, comment les variations hydro-pluviométriques impactent-elles l'approvisionnement optimal des ménages en eau dans la région du Bélier ? L'étude vise à caractériser les variations hydro-pluviométriques et leurs impacts sur l'alimentation optimale en eau dans cette région du Bélier. Des données pluviométriques et hydrométriques ont été collectées. Diverses méthodes statistiques ont été utilisées pour leur traitement. Il s'agit du filtre passe-bas de HANNING d'ordre 2 et l'indice de Nicholson pour analyser les fluctuations pluviométriques. La matrice de corrélation de Pearson a permis l'analyse des liens entre les variables et enfin la méthode de krigeage pour représenter les isopièzes. La collecte des informations de terrain a été utile pour le traitement des données socio-humaines. Les résultats indiquent une variabilité des pluies et du niveau piézométrique des nappes souterraines. D'où une baisse de la recharge des nappes souterraines dans le temps. Cette situation a de réelles conséquences sur l'approvisionnement des ménages en eau potable.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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