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Enregistrement W7116151188 · doi:10.1051/e3sconf/202568000100

Renewable energies powering seawater desalination in Morocco

2025· article· fr· W7116151188 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensFrancophone University Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyDesalinationGeothermal desalinationGreenhouse gasWater-energy nexusFossil fuelSustainabilityWater desalinationSustainable development

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several reasons including fast-paced development, global warming, unsustainable water use, and many others have prompted many areas around the world to experience water shortages. But with salt water accounting for approximately 97.5% of total water on Earth and its availability in almost every country, desalination has emerged as the go-to solution. This comes with some associated issues, namely, significant energy requirements. These are largely satisfied by fossil fuels, which are becoming increasingly scarce and contribute to greenhouse gas (GHG) emissions and, therefore, global warming. Thanks to renewables, desalination plants could be able to sustainably overcome such shortages, particularly in Morocco. This is attributable to the country’s favorable meteorological conditions for solar and wind plants, and to the large amount of land available for hydroelectric plants. This paper discusses the main benefits associated with the use of renewables in seawater desalination plants. Notably, the contribution to increase the share of renewables in the energy mix and to reduce GHG emissions. Moreover, it reviews certain obstacles encountered, including costs and grid stability issues, which could be complex and costly to overcome. The paper also highlights the necessity of adopting AI, IoT, and waste management technologies to further optimize processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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