La captation des ressources en eau douce : la notion de dette à la lumière des marchés d’eau internationaux
Bibliographic record
Abstract
Quelles sont les conséquences de la captation des ressources en eau douce en droit international ? Des dettes, sont-elles créées ? Les eaux captées, peuvent-elles être mises sur un marché ? Pour répondre à ces questions, le présent article analyse d’abord quelques notions de base, à savoir celles de ressource en eau douce, de créancier, de débiteur, d’offrant et de demandeur. Deux situations principales doivent être distinguées. Si la captation s’effectue à l’intérieur d’un bassin hydrographique international ou d’un aquifère transfrontière, l’idée d’un marché de l’eau est à rejeter. En revanche, lorsqu’il y a eu une captation conforme au droit et un transfert consécutif des eaux à l’extérieur de la zone hydrographique, à l’aide d’aqueducs ou de récipients artificiels ou biologiques (eaux virtuelles), l’idée de marché est déjà un fait en droit international.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".