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Enregistrement W7128482298 · doi:10.64903/1480-6800-27.3-4.259

Water Supply Management in the Semi-Arid Areas of Algeria: A Case Study of Djelfa City — Balancing Supply and Demand

2024· article· W7128482298 sur OpenAlexvenueno aff
Fatima TAHRAOUI

Notice bibliographique

RevueArab world geographer · 2024
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWater management and technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater supplyWater scarcityScarcityAridWater resourcesPopulationNon-revenue waterPopulation growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to its geographical location in the southern Mediterranean, Algeria, like other countries, suffers from water scarcity that increases year after year, as it is characterized by its semi-arid and arid climate. The city of Djelfa is considered the most important urban population center in the central steppes (accelerated urban growth and an increase in population), where the increasing demands for water have become a challenge for the concerned authorities. The steppes have various surface and groundwater resources, as the hydrographic network is very simple and the flow is intermittent due to the growing phenomenon of drought. In addition to this, rainfall is limited in the winter and non-existent in summer, with moderate and varying amounts falling in the fall and spring seasons. The region also depends mainly on managing its water needs using groundwater resources. Achieving these resources and exploiting them in a sustainable manner is considered the most important step forward and the greatest challenge for actors over the medium and long term, while preserving the steppe environment with all its fragile components. Controlling supply and demand is also viewed as an essential element in the social and economic balance, as it enables us to overcome the state of water scarcity in a way that ensures water saturation. The increasing needs of various uses (domestic, institutional and industrial) are crucial.

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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2024
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