Mesures de la pauvreté en eau : analyse comparative et développement de l‘indice de pauvreté en eau
Bibliographic record
Abstract
La plupart des indicateurs de pénurie d’eau sont souvent basés sur des évaluations purement géophysiques pour apprécier le patrimoine hydrique d’une région donnée. Telle pénurie est souvent appelée « pénurie physique » ; par contre lorsque plus qu’une dimension est considérée, d’autres aspects socio-économiques et écologiques interviennent dans l’évaluation de ce patrimoine hydrique. Cela a abouti à l’apparition d’autres types de pénurie à savoir la « pénurie économique ». Cette étude exploratoire sur les méthodes d’évaluation de la pénurie d’eau confirme tout l’intérêt de la démarche multidisciplinaire consistant à prendre en compte l’ensemble des dimensions qui sous-tendent le concept de pauvreté en eau. Dans cette perspective multidimensionnelle, l’évaluation de la pauvreté en eau à l’échelle internationale, conformément aux travaux de Sullivan (2002) et Lawrence et al. (2002) est fondée sur une combinaison d’indicateurs préalablement agrégés en cinq indices (Ressources, Accès, Capacité, Usage et Environnement).
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".