Contribution à la gestion de la retenue d'un barrage réservoir sur la rivièreSebou (Maroc) à l'aide d'un modèle hydraulique
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude, on propose un modèle hydraulique capable de contribuer à la gestion des eaux de la rivière Sebou au niveau de la retenue d'un barrage de garde situé à l'intérieur de la plaine agricole du Gharb. Le modèle hydraulique élaboré (MHS.1) est du type filaire et utilise un schéma de différences finies. L'écoulement est influencé par la présence du barrage à l'aval et de nombreuses grandes stations de pompage utilisées pour l'irrigation le long du tronçon étudié. Cependant, les données relatives à la quantité d'eau pompée au niveau de ces stations ainsi que par les particuliers sont rarement disponibles. Ainsi, une attention particulière a été attribuée à l'estimation du pompage vue son importance quantitative. Les résultats du calibrage et de la validation du modèle pour des périodes de basses eaux de l'année 1997 sont très satisfaisants. Le modèle donne les valeurs du niveau d'eau aux stations de pompage et permet de suivre l'évolution de la réserve de la retenue du barrage. Ce code regroupe dans un seul outil des données provenant de différentes sources et utilisées pour la première fois dans un modèle hydraulique. Il représente un atout considérable pour les organismes publics gestionnaires des ressources hydriques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".