Influence des changements d’utilisation des terres sur les débits du bassin versant du Massili à Gonsé (Burkina Faso)
Bibliographic record
Abstract
La présente étude vise à déterminer la contribution des changements d’utilisation des terres sur les écoulements dans le bassin du Massili à Gonsé (Burkina Faso). Elle s’appuie sur l’étude de la variabilité temporelle des précipitations (1975-2019) et des débits (1975-2019) et l’analyse diachronique de l’occupation des terres (1975-1991-2007-2019). Les outils statistiques utilisés sont les tests de Pettitt, la segmentation de Hubert, le test de Mann-Kendall et le test de corrélation de Pearson. Les résultats montrent que le bassin versant du Massili a connu une longue période sèche de 1975 à 2001 et une phase humide de 2002 à 2019. L’analyse des débits a permis d’identifier des ruptures en 2002 et 2003 (Pettitt) et 2004, 2008 et 2019 (Segmentation de Hubert) avec des hausses comprises entre 64,55% à 95,76% après les ruptures. Des tendances significatives à la hausse ont été observées sur les débits mensuels et annuels. Le test de Pearson révèle une faible corrélation entre la pluie et les débits avec des valeurs comprises entre 0,141-0,225. La tendance des débits est en relation avec la dynamique de l’occupation des terres marquée par un taux de régression de -79,69% des savanes et de -14,84% des formations ripicoles, au bénéfice de l’habitat de 1006,65%, des sols nus de 388,92% et des zones de culture de 79,92%, favorables au ruissellement. Ces résultats apportent des éléments indicatifs sur les causes de variabilité des écoulements et sont utiles pour la gestion intégrée des sols et des ressources en eau du bassin de Gonsé.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 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) | 0.002 | 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".