Stratégies d’adaptation des communautés rurales à la précarité hydrique dans la commune urbaine de Téra, dans le Liptako Nigérien
Bibliographic record
Abstract
Cet article identifie, analyse et évalue les différentes stratégies d’adaptation sociales développées par les communautés rurales de la commune urbaine de Téra, dans le Liptako nigérien, pour faire face à la précarité hydrique. Les contraintes hydrogéologiques, climatiques, démographiques et la faible dotation de villages en points d’eau modernes entrainent une situation de précarité hydrique à laquelle les communautés tentent d’apporter des réponses sociales. Elles mettent ainsi en place une diversité de stratégies (diversification des sources d'approvisionnement en eau, recours massif aux points d’eau traditionnels, mixité des usages, mutualisation des points d’eau, et cetera) ordonnancées dans une chronologie saisonnière permettant de créer une complémentarité d’une part entre des villages à situation hydraulique différente et d’autre part entre les points d’eau modernes, insuffisants en nombre, et les points traditionnels encore au centre du système d’approvisionnement en eau des communautés rurales. Mais en raison de la croissance démographique et des activités pastorales, les besoins en eau sont en constante augmentation. Dans un contexte de réchauffement climatique, la pression sur les ressources hydriques risque de s'accentuer et de remettre en cause les réponses sociales contribuant à l’accès universel à l’eau. Les tensions et les conflits sur l’accès à cette ressource risquent de se développer si des réponses politiques ne sont pas apportées, notamment en matière d’investissements dans les infrastructures hydrauliques en milieu rural. Les zones rurales semblent en effet demeurer une catégorie territoriale périphérique recevant peu de regards et d’actions publiques en matière d’amélioration des conditions de vie de populations et de cohésion territoriale.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".