Impact de la variabilité climatique sur les ressources hydriques des bassins de N’Zo et N’Zi en Côte d’Ivoire (Afrique tropicale humide)
Bibliographic record
Abstract
Cette étude a pour objectif de montrer l’impact de la variabilité climatique sur les ressources en eau des bassins versants du N’zo et du N’zi. L’indice centré réduit montre une grande variabilité interannuelle de la pluie qui s’organise en une alternance de phase humide (1930-1966 pour le N’zo et de 1930-1968 pour le N’zi), de phase sèche (1967–1993 pour le N’zo et 1969-2000 pour le N’zi) et d’une nouvelle phase humide de 1994 à 2000 uniquement pour N’zo. Le long déficit pluviométrique a provoquée une baisse plus importante de l’écoulement sur le N’zi, de 1968 à 2004 (-49%), que sur le N’zo de 1970 à 1993 (-27%). En outre, la fluctuation interannuelle de la pluie et des débits s’accompagne de ruptures de stationnarité dans leurs séries. La procédure de segmentation de Hubert fait apparaître au niveau de la pluviométrie des ruptures en 1966-67 et 1993-94 pour le N’zo et en 1968-69 pour le N’zi. Les débits sont affectés par des ruptures en 1980-81 et 1993-94 pour le N’zo et en 1968-69 pour le N’zi. À partir de 1994, l’écoulement sur le bassin du N’zo devient excédentaire (+60% de 1994 à 2004) avec la pluviométrie (+18% de 1994 à 2000) et on observe une recharge plus rapide des nappes grâce au coefficient de tarissement. Par contre, sur le bassin du N’zi, la pluviométrie et les écoulements restent encore déficitaires et les nappes peu sensibles aux variations de la pluviométrie.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".