Les enjeux de l’approvisionnement en eau au Mexique
Bibliographic record
Abstract
En 2004, la population du Mexique a dépassé les 103 millions d’habitants. Le niveau actuel du taux de croissance démographique du pays tire son origine de la croissance rapide qu’a connue la population jusqu’aux années soixante-dix du dernier siècle. Bien que le taux de croissance soit en baisse depuis lors, la population a continué d’augmenter significativement en valeur absolue. La commission nationale de la population (CONAPO) prévoit un taux de croissance moyen annuel de 1,2% entre 1995 et 2015, qui, s’il est atteint, sera inférieur au taux actuel de 1.8%. Du point de vu urbain, en 2000, le Mexique comptait 364 villes de plus de 15 000 habitants, où résidaient plus de 65% de la population du pays. À titre d’exemple, on verra le cas de la région appelée Valle de Mexico (Vallée de Mexico), laquelle est située dans un bassin de 9 600 km2 à une altitude moyenne de 2 200 m. La plus grande partie de l’eau consommée par la population de cette ville provient d’un aquifère situé dans la région urbaine et le reste provient de bassins versants extérieurs. Le transport de l’eau jusqu’à la ville, en plus d’être une opération peu pratique et onéreuse à cause de la différence énorme d’altitude (> 1 km), a mis ces bassins extérieurs dans une situation alarmante (épuisement des ressources naturelles, assèchement des cours d’eau, etc.).D’autre part, la ville de Mexico est en train de s’enfoncer par subsidence à cause des quantités d’eau extraites de son sous-sol. Cette région, une des plus peuplées du monde, qui fût jadis une terre fertile et parsemée de lacs a souffert des actions néfastes de l’homme qui a drainé ses eaux et accéléré sa déforestation. Alors que la ville continue de s’agrandir, le problème d’approvisionnement en eau s’aggrave. Elle se trouve face à un sérieux risque de manquer d’eau ou d’accélérer un processus d’assèchement de toutes les régions qui l’entourent.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".