Analyse de la variabilité climatique et ses impacts sur les ressources en eau dans le bassin versant de l'oued Khemis, Algérie
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.
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 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| 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".