Alternatives à l'assainissement centralisé dans les pays en développement: le cas des zones périurbaines du Vietnam
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte d’urbanisation fulgurante de l’Asie du sud-est, les zones périurbaines\nagricoles vietnamiennes subissent des pressions environnementales croissantes et sont loin d’être équipées en infrastructures. L’assainissement présente un important manque d’investissement. La thèse s’est intéressée aux stratégies et aux mécanismes de financement qui aideront à réduire l’écart entre l’offre et la demande d’assainissement.\nDeux hypothèses principales ont été posées. D’abord, des fonds supplémentaires doivent provenir des ressources nationales, locales et celles des utilisateurs. La seconde hypothèse pose qu’il faudra investir avantage dans des activités qui augmenteront la durabilité des services d’assainissement, comme l’éducation et la promotion, qui en plus favorisent les contributions locales. La thèse a tenté de répondre à la question suivante : Dans le contexte périurbain d’Hanoi, comment mettre à contribution les ressources locales pour améliorer l’accès et la durabilité de l’assainissement? L’étude de cas est un projet communautaire pilote de gestion des eaux usées en banlieue d’Hanoi. Les facteurs de demande pour de l’assainissement et leurs effets sur la durabilité du projet ont été analysés auprès des ménages, des acteurs du village et des acteurs nationaux liés à l’assainissement.\nLa thèse a d’abord permis d’actualiser les connaissances sur deux aspects importants : le cadre institutionnel qui encadre le financement de l’assainissement et les coûts et bénéfices de l’assainissement alternatif au Vietnam. Ces deux sujets présentaient une lacune sérieuse au niveau de la documentation. Puis, malgré de faibles capacités au niveau local, la demande réelle pour de l’assainissement était beaucoup plus importante que celle relevée dans la littérature. La recherche a permis de conclure que les institutions gouvernementales pourraient compter sur une plus grande contribution du milieu local si la planification ciblait ces facteurs : l’éducation et promotion, une grande part de décision et de gestion au niveau local et des\ntechnologies plus simples.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.001 |
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".