dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Cependant, ces méthodes nécessitent la constitution de bases de données de calibration suffisamment représentatives des échantillons dosés. Ainsi, dans le cas de coproduits « atypiques » mal représentés dans les bases de données utilisées, la précision des résultats peut être parfois insuffisante. Les avantages et inconvénients de la méthode SPIR et des outils associés est décrit dans l'article  de Bastianelli et al. , (2018)  dans ce même numéro. Néanmoins, les simples critères de l'analyse proximale ne sont pas toujours suffisants pour avoir une connaissance correcte de l'efficacité d'utilisation digestive et métabolique des coproduits par les différentes espèces animales.
Résultats et discussion : des différences importantes entre les cas pour les pratiques et les quantités d'intrants ont été observées et l'étude des impacts sur le changement climatique a révélé la hiérarchie d'importance des opérations notamment mécaniques et un classement différent pour des impacts au kg de raisin et à l'ha de vigne. Les défis de l'ACV sont de mieux prendre en compte le soufre et le cuivre ; enrichir les bases de données sur les engrais organiques ; et construire des indicateurs de biodiversité. Conclusion : L'ACV est meilleure que les inventaires des pratiques pour évaluer la viticulture biologique.
Traitements statistiques des données Toutes les moyennes présentées sont accompagnées de leur erreur d'estimation standardisée (SE) afin de pouvoir être comparées entre elles. Les ajustements non-linéaires et linéaires ont été réalisés à l'aide du programme statistique de Sigma-Plot 12 (Systat Software Inc. , San José, Californie, États-Unis) après validation de la normalité des variables par le test Shapiro-Wilk. Les critères d'évaluation des ajustements sont l'erreur quadratique au modèle (RMSE), sa valeur relative (rRMSE) et le coefficient de détermination (R 2 ). Ils sont définis comme suit : RMSE ¼ ffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffiffi 1 n ⋅ X n i¼1 P i À O i ð Þ 2 r : O et P sont respectivement les valeurs observées et prédites, n est le nombre de paires observées-simulées.
Remerciements. L'auteur remercie Messieurs Acker, Ferté, Gublin, Lemey, Martens, Ortillon et Robert, exploitants agricoles qui ont accepté de mettre leurs champs à sa disposition afin que cette étude puisse être conduite. Il remercie Akhtar Iqbal et Francis Millon (INRA Reims) pour leur aide technique lors des prélèvements au champ, ainsi que Pierre Belluomo (INRA Grignon) pour son aide lors des traitements d'images. Il remercie également les relecteurs de la revue qui ont contribué à l'amélioration de cet article. L'agence nationale de la recherche (ANR) est remerciée pour le soutien financier apporté de 2009 à 2013 au programme Systerra, projet PEPITES (Processus écologiques et processus d'innovation technique et sociale en agriculture de conservation).
Les neuf régions tropicales et subtropicales ont plus ou moins les mêmes familles dominantes, mais différents genres dominants alors que les familles dominantes dans l'entité NCC diffèrent largement. La collection est décrite dans une base de données spécifique : échantillons de bois, sections et photographies avec leurs noms et provenance. La densité a été mesurée pour les deux tiers des spécimens (6 750 espèces). Dans l'ensemble, les valeurs de la densité ont une distribution presque normale dans une plage de 0,04 à 1,36, avec une médiane de 0,72 et un coefficient de variation (CV) de 28 %. La différence entre régions, quant à la distribution de la densité, est assez faible (valeurs moyennes variant de 0,66 à 0,76) avec un CV systématiquement élevé (26 % à 32 %). En examinant les familles, genres et espèces les mieux représentés, le CV moyen pour les familles (26 %) est similaire à celui des régions et beaucoup plus bas pour les genres (18 %) et espèces (13 %).
Database All the informative data and metadata on the collection are recorded in digital files since 1980; the process was initiated by  Mariaux and Narboni (1996). The data files are regularly updated with: new specimens, change of botanical name due to nomenclature changes or revised identification of the herbarium voucher or the wood specimen. Reference web sites as Tropicos 2  or INPI 3  (International Plant Names Index) are mostly used.
LA COLLECTION DE BOIS DU CIRAD / LE POINT SUR… There are 6 tables within the database:  a collection table, which is merely a transcription of registering notebooks with 10 fields: CTFT id. , country of provenance, local name, codified botanical identification (3 letters and 9 figures), herbarium voucher occurrence, duplicate specimen number, technological test, collector or collection origin (name + code), and other information;  a family table with 2 fields: codified family (3 letters) and full name of the family;  a species table with 2 fields: codified botanical name composed of 9 characters (3 letters for the family, 3 figures for the genus and 3 figures for the species) and full scientific denomination of the species;  a provenance table (country) with 3 fields: codified country, name of the country, name of continent or subcontinent (list of 9 different names);  a density table (specific gravity) with 2 fields: CTFT id.
, 2004 (Bouriaud et al. , , 2005) )  in order to i) guide end uses, ii) look at phylogenetic variations among regions, iii) examine ontogenetic variation in wood formation or iv) analyse forest management impacts. In the current data files, SG has been measured on 2/3 of all the specimens 5. Overall, SG values have a near normal distribution ranging from 0. 04 to 1. 36, with a median value 0. 72 and a standard deviation of 0. 20, very similar to results in  Détienne and Chanson (1996)  for a large selection in the collection. Within the specimens identified at species level (table  I ) there are 205 families (87% of all identified specimens), 1,809 genera (84%) and 6,750 species (79%). The mean SG value can be calculated for each of the species or genus, but for many of them there are few or very few specimens and the mean value has only a poor indicative value, as SG is often highly variable at species or tree level.
The SG range increases from family to genus to species (0. 53 to 0. 86, 0. 46 to 0. 95, 0. 23 to 1. 07 respectively). The different current and potential uses of the wood collection are discussed. -clés : xylothèque, espèces, genres, familles, provenance, densité du bois, collection de bois, base de données de bois, espèces tropicales, France. ABSTRACT Description Keywords: xylotheque, species, genera, families, provenance, wood density, wood collection, wood database, tropical species, France. RESUMEN Descripción.
Remerciements Je tiens à manifester ma plus profonde reconnaissance aux habitant(e)s des páramos colombiens et vénézuéliens, sans lesquels cette étude n'aurait jamais pu être possible. Je souhaiterais aussi remercier l'ensemble des acteurs (institutionnels, associatifs, universitaires…) qui ont accepté de me recevoir et de se soumettre aux entretiens. Mes remerciements les plus sincères vont à mon directeur de thèse,  Jean-Marc Antoine , et à ma co-directrice,  Alexandra Angéliaume-Descamps. Je  remercie également les deux réviseurs anonymes, ainsi que le comité de rédaction de la revue, pour leurs suggestions très utiles.
Acknowledgments We are extremely grateful for the continued support that the communities of the Gamo Highlands have given to this research. We would like to thank the  National Science Foundation  ( BCS-1027607 ), the  National Endowment for the Humanities , the  University of South Florida St. Petersburg (USFSP) , and the  University of South Florida Tampa  for supporting this research. We especially would like to thank  Yohannes Ethiopia Tocha  and  Gezahegn Alemayehu , who helped facilitate our research. This project has been successful because of the dedication to professionalism by the Ethiopian administration and we thank  Jara Hailemariam  and  Yonas Desta , Director Generals of Authority for  Research and Conservation of the Cultural Heritage (ARCCH). Ato Bizauyehu Lakew  from the  ARCCH Hawassa office  facilitated our research with upmost respect, care, and diligence and we are forever grateful for his service to the project.
7. Le taux de déforestation (par période) dans la zone d'étude a été calculé en recourant à l'équation suivante  (Caloz et Collet, 2001)  : T déforestation (%) = x 100 S S2 -S1 où S2 est l'étendue occupée par la forêt (primaire ou secondaire) en année terminale de la période, S1 est l'étendue occupée par la forêt (primaire ou secondaire) en année initiale de la période, S est la superficie occupée par la forêt (primaire et secondaire) en année initiale. Enfin, la mise en page cartographique a été réalisée à l'aide du logiciel ArcGIS 10. 1.
Traitement et analyse des données Les données d'inventaire sont saisies à l'aide du logiciel Excel. Les principaux paramètres dendrométriques suivants sont calculés. La densité à l'hectare (Ni) de chaque surface échantillonnée : (2) avec n le nombre total de buttes ou de placettes par emplacement (sommet ou interligne) par placeau. La hauteur moyenne (Hm, en m). Elle est la hauteur moyenne des plants échantillons par placeau. (3) Avec Hm = hauteur moyenne des plants, hi = la hauteur du plant i échantillonné et n = le nombre de plants échantillonnés par placette ou par butte. La circonférence moyenne au collet (Ccm, en cm). Avec C la circonférence moyenne au collet des plants, ci = la circonférence au collet de chaque plant mesuré et n = le nombre de plants mesurés par placette ou par butte.
Cette recherche a été financée par le programme Capes-Cofecub (Coordination pour le perfectionnement du personnel de l'enseignement supérieur [Brésil] et le Comité français d'évaluation de la coopération universitaire et scientifique) et le projet ANR Institutionnalisation des agroécologies (IDAE) [ANR-15-CE21-0006-05]. Dossier G. Ollivier et al. : Nat. Sci. Soc.
Méthode de calcul BDOH Depuis 2012, les données de concentration en MES sont mesurées avec une périodicité de 10 minutes et moyennées sur 1 h. Les flux sont calculés à pas de temps horaire, directement dans la base de données BDOH, puis sommés sur l'année, par application de l'équation (1) aux débits et concentrations en MES moyens horaires : f an ¼ X an Q h C h Â 3600; ð2Þ avec f an le flux cumulé annuel (kg), Q h le débit moyen horaire (m 3  /s) et C h la concentration moyenne horaire (kg/m 3 ). Les lacunes sont comblées à l'aide de la méthode de la courbe de tarage sédimentaire (cf. Sect. 2. 4. 3).
Remerciements. Ce travail a été mené grâce à l'Observatoire des Sédiments du Rhône (OSR), programme de recherche pluri-partenaires financé dans le cadre du Plan Rhône par le Fonds Européen de Développement Economique et Régional (FEDER), l'Agence de l'eau Rhône Méditerranée Corse, CNR, EDF et les Régions Auvergne-Rhône-Alpes, PACA et Occitanie. La thèse de Marina Launay (2010-2013) a été financée par la Région Rhône-Alpes (ARC Environnement). Nous remercions vivement l'OFEV pour l'accès aux données de débit, de concentration et de flux de MES de la station de Genève Bout-du-Monde. Références AFNOR. 2005. Norme NF EN 872. Qualité de l'eau À Dosage des matières en suspension À Méthode par filtration sur filtre en fibres de verre. AFNOR. 2009. Norme NF EN ISO 748. Hydrométrie À Mesurage du débit des liquides dans les canaux découverts au moyen de moulinets ou de flotteurs.
2017. Measuring and modeling vertical gradients in suspended sediments in the Solimões/Amazon River. Hydrol Process 31(3): 654-667. Asselman NEM. 1999. Suspended sediment dynamics in a large drainage basin: the River Rhine. Hydrol Process 13: 1437-1450. Baëff B. 1891. Les eaux de l'Arve : recherches de géologie expérimentale sur l'érosion et le transport dans les rivières torrentielles ayant des affluents glaciaires. Thèse de doctorat : Univ. Genève. Branger F, Thollet F, Crochemore M, et al. 2014. Le projet Base de données pour les observatoires en hydrologie : un outil pour la bancarisation, la gestion et la mise à disposition des données issues des observatoires hydrologiques de long terme à Irstea. La Houille Blanche 1: 33-38. Bravard JP. 1987. Le Rhône, col. L'Homme et la nature, La Manufacture, 451 p.
hv )¸q % º%. The rate constants at a temperature T were estimated by using a modified Arrhenius equation: 7 3v4 = 7 hv )¸q × ˜» ¼ 9 ½zI{}~zoGoADHF j ©¾ (30). 3v4 =. hv )¸q × ˜» ¼ 9 ½zI{}~zoGoAn}n. DHF j × ¦ & M - & M {E… ©¾ (31) The solver and algorithms were implemented in the software ModEst  [36]. The optimization algorithms minimized the following objective function ω ‚ = h )cÀ -* ) q ! (32) The coefficient of determination was expressed as ! = 1 - 3 G Á G 4 , 3 G |4 , (33) Figs. 7 8 show the fitting of the model to the experimental data for Runs 5 and 4. One can notice that the model fits the experimental data. The value of the coefficient of determination was found to be 99. 15%. The reliability of the developed model is confirmed by the parity plot (Fig. 9 ). Table  4  shows the values of the estimated kinetic constants for both routes.
ACKNOWLEDGEMENTS This study has been done in the framework of Task 2: " Green process: 2 nd generation of biomass " of  AMED  project. The authors thank  AMED  project. The  AMED  project has been funded with the support from the  European Union  with the  European Regional Development Fund (ERDF)  and from the  Regional Council of Normandie. The authors express their gratitude to  Prof. Johan Wärnå  for his help in the modeling stage. The authors thank the  Ministry of High Education, Science and Technology of Dominican Republic. The authors thank the " Programme Excellence Eiffel ".
La normalité de ces valeurs a d'abord été analysée en utilisant le test de Shapiro-Wilk  (Shapiro et Wilk, 1965). Comme leurs distributions n'étaient pas normales, le test de Kruskal-Wallis a été utilisé ensuite pour établir les niveaux de signification statistique. Nous avons également utilisé le package r pgirmess  (Siegel et Castellan, 1988 ) comme test posthoc pour effectuer des comparaisons par paires. Les différentes analyses ont été réalisées à l'aide du logiciel R 3. 3. 0 (R Core Team, 2016). Le nombre de descendants par mollusque adulte introduit a été également calculé pour chaque type d'échantillon (5, 10 ou 20 mollusques) en utilisant les valeurs obtenues lors de la deuxième année post-introduction car ce sont les plus élevées.
Remerciements Les auteurs tiennent à remercier notamment l' IRSTEA et les régions Bretagne et Occitanie Pyrénées-Méditerranée pour leur soutien financier dans le cadre de la thèse soutenue par Julie Chaurand, et Montpellier Méditerranée Métropole ainsi que l'Association nationale de la recherche et de la technologie pour le financement des travaux de thèse de Charlotte Bigard.
, 2014). Compared to CNRM-CM5, an almost fully revised physical package has been developed and introduced in CNRM-CM6-1  (Abdel-Lathif et al. , 2018). In particular, CNRM-CM6-1 has now a new scheme for the turbulence, which includes the cloud-top entrainment parameterization of  Grenier and Bretherton (2001). Several of these developments are expected to influence the representation of stratocumulus, and needs to be assessed in detail. We first describe the model characteristics in section 2, with a detailed description of both the turbulence and cloud schemes. Then, the data sets used in the model analysis are introduced in section 3. The low-cloud climatology, the stratocumulus annual cycle, and the associated CNRM-CM6-1 biases are documented for an AMIP simulation in section 4. The rest of the paper uses the Transpose-AMIP approach.
However, on the one hand, simulators also have large uncertainties, in particular due to high-cloud attenuation and, on the other hand, given the large model biases, we expect our results to be rather insensitive to the use of a simulator. ERA-Interim cloud fraction and liquid water content will also be used, keeping in mind that this remains model variables. Hereafter, the analysis is performed on the CNRM model 1. 4 ∘ × 1. 4 ∘ horizontal grid, using a bilinear interpolation for ERA-Interim and GOCCP data sets. The results are not sensitive to the choice of this grid. Note that no vertical interpolation has been performed.
Stratocumulus Clouds in Short-Term Hindcasts To analyze the setup of low-cloud biases, we conduct a 30-member ensemble of short-term hindcasts for August 2013 (section 2. 3). The 30 members are averaged according to the lead time on a daily basis to assess the model drift from realistic initial conditions to its climatology. The ensemble mean is thus compared to monthly mean observations and AMIP outputs. Figure  7  shows the evolution of the low-cloud bias spatial pattern for 1-, 5-, and 30-day lead times. The daily GOCCP data set is used as a reference for clouds. For a given Day-N lead time, the observation reference is obtained as the average over the 30 days starting from August Nth (e. g. , the 5-day lead-time reference spans 5 August to 3 September). After 1 day, large negative biases already exist over the whole tropical area, with maximum over the eastern part of the subtropical oceans.
Avec plus de 450 jours de mesure parmi lesquels on compte plus d'une vingtaine de jours de pics de pollution à l'ozone (voir Figure  2 ), ces mesures, qui continueront encore en 2020, ont -à ce jour -conduit a plus de 7000 profils d'ozone entre 0 et 250 m d'altitude. Ceci constitue une base de données sans précédent (bientôt en Open Data) qui pourra servir à l'amélioration et la validation des modèles de qualité de l'air.
Plain Language Summary Marine phytoplankton require iron for their growth and proliferation. According to John Martin's iron hypothesis, fertilizing the ocean with iron could dramatically increase photosynthetic activity, thus representing a biological means to counteract global warming. However, while there is a constantly growing knowledge of how iron is distributed in the ocean and about its role in cellular processes in marine photosynthetic groups such as diatoms and cyanobacteria, less is known about how iron availability shapes plankton communities and how they respond to it. In the present work, we exploited recently published Tara Oceans data sets to address these questions. We first defined specific subcommunities of co-occurring organisms that co-vary with iron availability in the oceans.
Marquesas Archipelago Sampling Four stations within the Marquesas archipelago were sampled during the Tara Oceans expedition in August 2011  (Bork et al. , 2015)  using protocols described in  Pesant et al. (2015) : They were denoted TARA_122, TARA_123, TARA_124, and TARA_125. The sample details and physicochemical parameters recorded during the cruise are available at PANGAEA (http://www. pangaea. de), and nucleotide data are accessible at the ENA archive (http://www. ebi. ac. uk/ena/) (see further details below). The study was initiated by releasing a glider that characterized the water column until the end of the experiment. First, the mapping of the water column structure via real-time analysis of glider data was conducted. After this initial step, the continuous inspection of near real-time satellite color chlorophyll images and altimetric data revealed a highly turbulent environment, with a mixed layer up to 100-m deep and strong lateral shearing, especially downstream of the islands, which generated an area of recirculation in the wake of the main island (Nuku Hiva).
It then submerged again to a depth up to 400 m, to again reach the surface approximately at noon. A third profile to 400 m, followed by a subsequent resurfacing, was performed at the end of the day. During all the ascending phases, a complete profile of all the available parameters was collected. At surface, the obtained data were transmitted to land through a satellite connection and the profiler descended again to 1,000 m to start another cycle. The Biogeochemical Argo was deployed on-site at Station TARA_123 on 2 August 2011. It performed 55 profiles in the Marquesas region, before moving westward in early October (then outside the study area), and then southward. It definitively ceased to function in December 2012, approximately 400 km south of the Marquesas islands and after collecting more than 150 profiles.
Network Analysis and Correlations With Iron A co-occurrence network analysis similar to that reported in  Guidi et al. (2016)  was performed to delineate feature subnetworks of prokaryotic and eukaryotic lineages, as well as viral populations, based on their relative abundance. All procedures were applied on 103 sampling sites  (Guidi et al. , 2016)  after excluding outliers (Stations TARA_82, TARA_84 and TARA_85) on Hellinger-transformed log-scaled abundances. Computations were carried out using the R package WGCNA  (Langfelder & Horvath, 2007). After building a co-occurrence weighted graph, a hierarchical clustering was performed. This resulted in the definition of several subnetworks or modules, each represented by its first principal component, called module eigen value. Associations between the calculated subnetworks and a given trait were measured by the pairwise Pearson correlation coefficients, as well as with corresponding p values corrected for multiple testing using the Benjamini and Hochberg false discovery rate (FDR) procedure, between the considered environmental trait and their respective principal components.
To this 10. 1029/2018GB006022 Global Biogeochemical Cycles purpose, we used the ratio of phytoplankton biomass to Chlorophyll-a (Phyto C: Chl a) in the euphotic zone as previously estimated in an area with similar biogeochemical features  (Campbell et al. , 1994-See Table S1b). Of note, our aim was not to determine absolute biomass but to estimate variations in biomass between the Marquesas Islands stations. To estimate the total phytoplankton biomass, Chl a concentration from HPLC data was thus used. The relative contribution of microplankton, nanoplankton, and picoplankton to the  [Chla]  tot was estimated according to  Uitz et al. (2006). The biomass of large zooplankton was estimated using previously published conversion factors from body length to carbon content (C:L) in selected zooplankton lineages.
, 2017; Carradec et al. , 2018). The abundance of individual genes was assessed by normalization to the total number of sequences within the same organismal group  (Carradec et al. , 2018). Cyanobacterial clade absolute cell abundance was assessed using the petB marker gene, as described in  Farrant et al. (2016) , in combination with flow cytometry counts using the method published by  Vandeputte et al. (2017). Metatranscriptomic and metagenomic unigenes were functionally annotated using PFAM  (Finn et al. , 2016)  as the reference database and search tool  (Katoh & Standley, 2013). To detect the presence of genes encoding silicon transporters, ferritin, proteorhodopsin, FBAI, and FBAII among the unigene collection, the profile hidden Markov models of the PFAMs PF03842, PF0210, PF01036, PF00274, and PF01116, respectively, were used, with HMMer v3.
2. 1 with gathering threshold option (http://hmmer. org/). It is important to note that flavodoxin (PF00253, PF12641, and PF12724), ferredoxin (PF00111), and cytochrome c 6 (PF13442) PFAM families do not discriminate those sequences involved in photosynthetic metabolism from other homologous sequences. The photosynthetic isoforms for flavodoxin, ferredoxin, and cytochrome c 6 were therefore determined by phylogeny, as described below. To discriminate the photosynthetic isoforms from other homologous sequences, we started with the results from HMMer and then built libraries composed of well-known reference sequences (manually and experimentally curated) from both photosynthetic and nonphotosynthetic pathways. To enrich our libraries, we used the reference sequences to find similar sequences by using BLAST search tool ("tBLASTn" program with an e-5e value threshold) against phyloDB reference database  (Dupont et al.