Les énergies renouvelables et les populations rurales pauvres : le cas du Maroc
Bibliographic record
Abstract
Le Maroc dispose d’un excellent potentiel en énergies renouvelables, notamment en énergie solaire et éolienne. Pour ne plus être pénalisé par les grosses factures pétrolières, le pays a décidé de changer sa politique énergétique en développant une stratégie à deux voies. D’une part, le pays encourage la production locale de combustibles fossiles par l’exploration du pétrole de gisements en eau profonde et d’autre part, il s’oriente vers l’accroissement de la part des énergies renouvelables dans son mix énergétique. L’objectif de cet essai est de déterminer les différents impacts des énergies renouvelables sur les quatre dimensions du développement durable, soit les impacts environnementaux, sociaux, économiques et sur la gouvernance. Ainsi, on a déterminé comment le développement des énergies renouvelables au Maroc peut améliorer l’économie nationale et contribuer à l’élimination de la dépendance des populations rurales pauvres au bois de feu afin d’améliorer leurs conditions de vie et d’atténuer leur vulnérabilité par rapport aux changements climatiques. Les conclusions de l’étude démontrent que le Maroc est sur la bonne voie avec son orientation vers les énergies renouvelables et son adoption de la nouvelle stratégie du mix énergétique. En effet, la mise en place de projets d’énergies renouvelables présente des impacts environnementaux et économiques très attrayants. Les impacts sociaux sont considérables, notamment par rapport à l’inclusion sociale des populations rurales locales en permettant à ces dernières de ne plus être isolées. Malgré ses avantages, la mise en place des projets d’énergies renouvelables n’a aucun impact sur l’utilisation du bois de feu. En d’autres mots, la mise en place des projets d’énergies renouvelables n’assure pas totalement la sécurité énergétique des populations rurales pauvres et les rend ainsi vulnérables aux changements climatiques. Pour pallier ce problème, quelques recommandations ont été élaborées. Parmi les principales recommandations, on note la mise en place de panneaux et de microcentrales photovoltaïque dans les villages se situant dans des zones à forte déforestation afin d’éliminer progressivement l’utilisation du bois de feu. On recommande également le transfert des subventions dédiées au gaz vers la production d’électricité.
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 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".