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Record W4399072883 · doi:10.4000/11qkz

Les inégalités environnementales d’accès à l’eau en espace rural : défauts de gouvernance de la ressource ou problématique de justice spatiale ? Le cas de l’axe Gorom Lampsar (delta du fleuve Sénégal)

2024· article· fr· W4399072883 on OpenAlexvenueno aff
Khady Diouf, Emmanuelle Hellier, Awa Niang Fall, Aude Nuscia Taïbi, Alioune Kane, Aziz Ballouche

Bibliographic record

VenueVertigO · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWater Governance and Infrastructure
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceGeographyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien que l’accès à l’eau potable soit un droit humain fondamental, les populations les plus défavorisées sont contraintes de s’adapter à de multiples pressions socio-économiques et environnementales : arbitrages dans l’allocation de la ressource, équipements disparates, monétarisation du service, dégradation des milieux aquatiques, impacts du changement climatique global. Fondé sur une enquête empirique au Sénégal et problématisé autour des relations entre justice spatiale et inégalités environnementales, l’article met en relation les conditions sociales des populations avec la qualité de leur cadre de vie, leur niveau et types d’accès aux services d’eau avec les modalités d’allocation de la ressource dans l’espace et dans le temps. Ces dernières dépendent de la gouvernance des ressources combinée à un traitement différencié des espaces et des populations. La région de Saint-Louis du Sénégal est particulièrement illustrative de ces problématiques d’inégalités environnementales - pénurie, pollution des eaux - au détriment des populations autochtones pendant la période coloniale et des populations rurales aujourd’hui. L’accès aux ressources hydriques est ainsi limité par une desserte partielle, par le coût dissuasif de l’eau du réseau et par des dysfonctionnements organisationnels que la réforme des modes de gestion, communautaires puis récemment délégués aux entreprises privées, ne résout pas.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.695
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.268 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations6
Published2024
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