Bibliographic record
Abstract
Alimentées par le château d’eau de la Turquie orientale, les eaux abondantes, tumultueuses et capricieuses du Tigre et de l’Euphrate traversent la steppe syrienne avant de s’étaler dans la vaste plaine de Mésopotamie. Les débits cumulés des deux fleuves - du même ordre de grandeur que celui du Nil - permettent l’extension de l’agriculture irriguée et la production d’électricité à condition d’en assurer le contrôle et la maîtrise. Les aménagements hydrauliques se sont effectués d’aval en amont. Les réalisations irakiennes en voie d’achèvement ont débuté il y a un demi-siècle. Les entreprises syriennes et surtout turques sont beaucoup plus récentes. Le partage des eaux de ces deux grands fleuves entre les trois pays riverains est délicat souvent conflictuel. Il contribue à aggraver la situation géopolitique déjà fort complexe de cette région du monde. Chacun des Etats souhaite contrôler les eaux dont il a besoin et préserver son avenir hydraulique. Avec l’extension considérable des cultures irriguées au cours des dernières décennies l’eau devient plus rare sans pour autant atteindre une véritable situation de pénurie. Dans une dizaine d’année avec l’achèvement des projets tucs, on peut considérer que tous les aménagements hydrauliques envisageables auront été menés à bien. Déjà les atteintes à l’environnement sont très sensibles avec l’augmentation de la pollution, la salinisation des terres, la disparition des marais irakiens par assèchement.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".