Analyse de la variabilité climatique et ses impacts sur les ressources en eau dans le bassin versant de l'oued Khemis, Algérie
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Bibliographic record
Abstract
Depuis les années 1970, l’Algérie est confrontée à une diminution notable des précipitations, illustrant les effets marquants de la variabilité climatique sur des secteurs essentiels comme l’agriculture et la gestion des ressources en eau. Ces changements climatiques, particulièrement perceptibles dans le nord-ouest du pays, ont engendré une baisse des rendements agricoles et une réduction des terres cultivables, compromettant un pilier majeur de l’économie nationale. Parallèlement, la diminution des précipitations a exacerbé les difficultés liées à l’approvisionnement en eau, affectant les populations locales ainsi que les activités industrielles. Cette étude vise à analyser les fluctuations climatiques dans le bassin versant de l’Oued Khemis, un sous-bassin de la Haute Tafna, en s’appuyant sur des données hydrologiques et pluviométriques collectées sur une période de 43 ans (1970-2013). À travers des approches statistiques robustes, telles que le test de Pettitt et la méthode bayésienne de Lee et Heghinian, l’analyse a mis en évidence une variabilité climatique marquée par des cycles alternants de périodes humides et sèches. En particulier, les résultats montrent des changements significatifs dans les précipitations entre 1976 et 2008, reflétant une évolution progressive des conditions climatiques de la région. Les manifestations de cette variabilité climatique ont des répercussions importantes sur les ressources en eau dans la région de l’Oued Khemis. Les manifestations de cette variabilité climatique ont eu des répercussions importantes sur les ressources en eau dans la région de l’Oued Khemis.
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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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 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 it