Variations microclimatiques et effet de la végétation dans la ville aride de Ghardaïa, Algérie
Bibliographic record
Abstract
La caractérisation du climat urbain dans les villes chaudes et arides est essentielle pour comprendre les interactions des variables climatiques avec le bâti et la végétation. Les chaleurs estivales caniculaires constituent une contrainte extrême pour les citadins, en particulier la population à risque comme les jeunes enfants et les personnes âgées ou malades. La végétation contribue à améliorer le microclimat urbain de ces régions et est considérée comme un moyen de lutte contre les ICU (Ilots de Chaleur Urbains). Cette étude a pour objectif l’analyse des variations microclimatiques intra-urbaines et l’impact de la végétation dans la ville de Ghardaïa à travers une campagne de mesure in situ. Le comportement thermique des sites de mesures oscille entre ICU et IFU (Ilot de Fraicheur Urbain). L’étude a montré l’existence d’un « archipel » de chaleur à travers la ville. L’intensité maximale de l’ICU de chaleur est de 2.98°C. La température minimale nocturne est supérieure à 30°C, bien au-delà de la limite du confort thermique. Quant aux différences intra-urbaines, on note que la végétation produit un IFU maximal de 5.61°C. L’effet modérateur de la végétation durant le jour est dû principalement à l’ombre fournie par la canopée des arbres. Les sites végétalisés ne manifestent pas de différence significative d’humidité par rapport aux autres sites urbains. Il s’avère qu’un couvert végétal urbain plus dense et irrigué améliorerait davantage les conditions de confort en ville.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| 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".