dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
These data highlight the need to balance the risks of emergence of resistance to BPaLM drugs with the risks to current patients from not gaining access to BPaLM or BPaL regimens. The potential risk of empiric (i. e. , blinded to DST) use of BPaLM and BPaL regimens may be especially high for RR-TB caused by lineage 1 strains, estimated to cause 28% of global tuberculosis, mainly in India, the Philippines, Africa and Asia. Although there are no easy solutions for this complex issue, some things can be done now. The COVID pandemic has boosted the global next generation sequencing (NGS) infrastructure which should be harnessed to predict resistance, guide rescue treatment in case of resistance or toxicity, and reduce knowledge gaps on resistance-associated mutations. Patients for whom treatment does not appear to be effective should have samples assessed by DST at reference centres.
Study Design and Population The Canadian Neurosurgery Research Collaborative (CNRC) is led by resident neurosurgeons, uniquely positioned to capture multicenter data to address the multidimensional knowledge gaps pertaining to the medical and surgical management of neurosurgical entities such as primary, recurrent, and multiple intracerebral abscess. We conducted a self-administered, cross-sectional electronic survey of Canadian staff and resident neurosurgeons. Board-certified fellows were also eligible. Institutional ethics review board approval was obtained prior to survey development. A local chart review was performed, and anonymized data were utilized during the development of case examples subsequently included in the survey. All data during survey development and administration were collected and stored on a secure REDCap server.
pdf, consulté le 13 juillet 2020). jouer son rôle de promotion de la démocratie� Cette situation d'urgence sociale appelle un investissement subséquent dans la reconstruction et le renforcement du lien social au sein des territoires concernés par les interventions de la puissance publique� Il appartient à tous de saisir l'opportunité que constituent les enjeux associés aux modalités d'élaboration et de mise en oeuvre des politiques publiques pour réhabiliter le dialogue entre les citoyens et les institutions� L'altération des processus écologiques assurant la résilience du milieu L'impact des activités anthropiques sur la dégradation de la biodiversité et du climat fait l'objet d'une attention particulière des organisations non gouvernementales (ONG) de conservation et des États depuis plusieurs décennies� Sans forcément se revendiquer de la « collapsologie »  (Servigne et Stevens, 2015) , les scientifiques sont aussi de plus en plus nombreux à dénoncer un état d'urgence écologique planétaire� Le constat de la sixième extinction des espèces est la manifestation la plus reconnue de la dégradation de la biodiversité à l'échelle de la planète� Largement impliquées dans les négociations internationales qui ont façonné depuis les années 1970 le droit international de l'environnement, les ONG de conservation (Union internationale pour la conservation de la nature, UICN ; Conservation International, CI ; World Wildlife Fund, WWF…) se sont mobilisées dès les années 1990 pour fabriquer des bases de données et des indicateurs de biodiversité à l'échelle mondiale en s'appuyant sur des alliances avec les acteurs académiques  (Gaidet et Fouilleux, 2018).
Ce travail de quantification savante de la biodiversité leur a permis d'imposer leur vision de la relation au vivant, de légitimer leur stratégie d'action, et de l'inscrire à l'agenda de la politique globale de la biodiversité� En s'appuyant sur l'argument que « tout ne pourrait être sauvé », les ONG de conservations ont imposé au monde l'idée de choisir de manière stratégique « quoi sauver en premier » (McNeely, 1990)� Des outils de priorisation ont ainsi été développés pour identifier les zones abritant une biodiversité remarquable (selon le nombre d'espèces, leur rareté ou leur niveau de menace)� Associés à d'autres outils et bases de données, ils ont permis d'identifier des hot-spots de biodiversité 8 et ont contribué à promouvoir l'extension du réseau mondial d'aires protégées� Mais la valeur 8.
Impliquer les usagers pour éviter et réduire les préjudices écologiques Faciliter la diffusion des informations sur l'écologie et le comportement des loutres qui peuplent ou traversent les territoires des humains offre les bases pour l'élaboration d'un récit commun� Au-delà des espaces traditionnellement dédiés à ce type d'exercice au bénéfice direct du grand public 42 ou des experts 43 , il s'agit de raisonner les implications de la distribution des loutres à des échelles territoriales diverses en s'intéressant plus particulièrement aux clés de distributions des usages� La circulation et la complémentarité des informations scientifiques et citoyennes entre les différentes bases de données et entre les différents types de savoir-faire peuvent prendre des formes multiples accessibles à une grande diversité de publics 44 � Ce fonctionnement en réseau peut contribuer à renforcer substantiellement les solidarités écologiques et 41� Par exemple, la plateforme numérique de signalement des dégradations ou des initiatives favorables à l'environnement (https://sentinellesdelanature�fr/), ou encore les projets de suivi photographique des insectes pollinisateurs ou de suivi des oiseaux dans les jardins pour étudier les effets du climat, de l'urbanisation et de l'agriculture sur la biodiversité (http://www�vigie-nature�fr/fr)� 42� On ne dénombre aucun espace naturel sensible dans la zone d'étude� Ces espaces sont généralement préemptés par le département, dans un objectif de protection et d'ouverture au public, et peuvent à ce titre constituer des sites pilotes pour la coordination des usages anthropiques en faveur de la biodiversité� 43� Sur le site Natura 2000 des gorges de l'Hérault, plusieurs actions en faveur de la loutre ont été initiées, dont notamment la création d'une zone de tranquillité en zone estivale et le suivi de la population afin de mettre en évidence les zones de reproduction.
On a les mêmes intérêts. Mais avec les autres, ils peuvent caler (rires). Pour les autres structures comme l'Institut Sénégalais de Recherche Agricole (ISRA) et les Universités, il faut un cadre, un protocole pour éviter le transfert des bases de données afin d'éviter les autres formes d'utilisation des données. » Si ces derniers sont en capacité de réaliser actuellement des suivis de qualité de l'eau, ils n'ont pas de responsabilités particulières dans la protection de la ressource. En Côte-d'Ivoire, par exemple, des compromis politiques et administratifs ont dû être négociés entre l'ONEP, qui avait la capacité d'assurer les fonctions techniques opérationnelles (de production et analyse des données) et le MINEF, qui a la responsabilité légale du suivi et de la protection de la ressource, mais ne dispose ni de ressources humaines ni de capacités financières et techniques pour assurer ce suivi.
Malgré une forte attente des professionnels en données fines, fiables et pérennes sur le foncier et l'immobilier, cet écosystème informationnel segmenté participe à rendre opaques les marchés des ventes et surtout celui des loyers  (Boulay et al. , 2012 ; Levasseur, 2013)  et conduit à une connaissance fragmentée et partielle de ces derniers  (Simon, 2009 ; Basciani-Funestre, Darley, 2013). Parmi toutes les données existantes sur les ventes immobilières et foncières, les plus connues et les plus utilisées par les chercheurs sont les bases notariales. Depuis les années 1990, les notaires compilent les informations des actes de vente (déclaration du vendeur et de l'acquéreur sur la nature et le prix du bien) au sein de deux bases de données dont ils commercialisent l'accès par l'intermédiaire de structures professionnelles privées.
Les données DVF comme nouvelle base de référence des transactions immobilières et foncières En réponse aux besoins de mise en oeuvre de politiques territoriales adaptées à la réalité des marchés fonciers et immobiliers, l'État a inscrit à l'agenda politique les prémices de DVF en 2006 à travers la loi ENL 1 , puis mis en ligne en 2011 les données pour les ayants-droits et en 2019 pour le grand public. Cette centralisation de données sur les transactions immobilières produites par l'administration fiscale et cette mise à disposition en open data renvoie à la fois à une démarche, un service et une base de données (GnDVF, 2017). Ce projet s'inscrit dans une dynamique de transformation numérique de l'État français dans laquelle la modernisation du traitement des données foncières constitue un enjeu important (Masclet de Barbarin, 2019).
De plus, certains auteurs  (Casanova et al. , 2019)  soulignent que la mise à disposition de ces informations produites par l'administration fiscale renvoie aussi à un agenda néolibéral de l'État où les données sont destinées à une utilisation par des acteurs privés qui peuvent en tirer des sources de profit 2. L'un des principaux intérêts de DVF est de fournir un référentiel commun sur un périmètre géographique quasi national 3 qui permet de comparer les territoires entre eux, d'en comprendre les spécificités et de produire des études et des indicateurs selon des méthodes homogènes. La base DVF recense en effet toutes les mutations à titre onéreux ayant fait l'objet d'un acte notarié 4. Pour constituer cette base, la DGFiP compile à la fois des informations renseignées par le service de la publicité foncière dans la base FIDJI (Fichier Informatisé des Données Juridiques Immobilières) et des éléments qui proviennent de la base de données MAJIC (Mise à Jour des Informations Cadastrales)  (Casanova et al.
d'autres terrains d'étude, comme une autre région ou une ville en particulier. L'ensemble des étapes de préparation, d'analyse et de représentation (carto)graphique des données DVF en open data sont traçables et reproductibles via quatre scripts R (en markdown) accessibles en ligne via une page Github. Un premier script centralise les étapes de préparation des données DVF (apurement, filtrage et restructuration). Un deuxième script présente la production et la représentation graphique d'indicateurs génériques sur le marché immobilier résidentiel. Un troisième script propose tous les traitements et les cartes à l'échelle régionale (agrégations spatiales, CAH, lissage spatial et cartogramme lissé). Un quatrième script rassemble les analyses et les représentations cartographiques réalisées sur la métropole rennaise (agrégations spatiales, CAH, lissage spatial).
Dans le cadre de cet article, ce sont les données "DVF géolocalisées", enrichies par Etalab, qui sont utilisées. La base initiale pour les quatre départements bretons (Côtesd'Armor, Finistère, Ille-et-Vilaine et Morbihan) recense entre le 1 er janvier 2014 et le 31 décembre 2019, 446 818 mutations distinctes renvoyant à 1 043 052 lignes et 40 colonnes dans la base de données. Si de prime abord, ces données revêtent de multiples potentialités, le volume et la richesse d'informations présentes engendre une série de difficultés d'exploitation.
La base DV3F propose une structure sous la forme d'une base de données relationnelle (PostgreSQL). Elle est enrichie d'informations issues des fichiers fonciers (géolocalisation des parcelles, informations sur les acquéreurs et les caractéristiques des biens) et propose des indicateurs facilitant l'observation. L'objectif visé est de proposer une base qui ne présente pas uniquement des données fiscales brutes mais des données d'observations foncières sous la forme de décomptes, de classifications, de typologies ou de segmentations (Cerema, 2017).
Remerciements Nous remercions le  Dr A. Levillain  et le  Dr C. Boulocher  pour leurs discussions utiles ainsi que le personnel du CRBM, et en particulier le  Dr A. Decambron  pour leurs soins sur les lapins. Nous remercions l' Equipex  IVTV  ANR-10-EQPX-06-01  et la société Heal-thDataSciences pour l'utilisation du logiciel bioMP 2.
Acknowledgements. I thank  Kevin Donovan  for his encouragement and support during the fieldwork, analysis and writing of this article. Anna-Riikka Kauppinen  lent an array of close readings and insightful suggestions that shepherded this article into its current form, for which I am deeply grateful. I thank  Hannah Appel  and  Janet Roitman  for their generous reflections on a very early draft. Many thanks to my anonymous reviewers at Africa. And finally, thank you to  Sabine Montagne  for helping draw out my comparative argument.
Ces mots sont opposés aux mots dépendance, assujettissement, soumission, subordination, tutelle, vassalité, axiologiquement orientés vers le pôle négatif. Une recherche sur un corpus d'énoncés tirés de la base de données FRANTEXT (350 occurrences entre 1988, l'année de la Magna Charta Universitatum, et 2020) confirme le pôle positif des valeurs (pragmatiques, morales et éthiques) porté par la signification du mot autonomie. Si le potentiel argumentatif de l'expression autonomie universitaire n'est pas déployé de manière explicite dans les discours de politique académique, l'interprétation du sens discursif, quelles que soient la fréquence et la distribution dans les segments du discours (surtout si le discours est hétérogène du point de vue de ses énonciateurs), est marquée par une orientation axiologique vers le pôle positif.
| Scope of the analysis The ISTA RPL is centred on seed borne and seed contaminating pests, and more particularly aims at identifying pest-host combinations where seed is a path way of dissemination. Other diseases or disorders are excluded. BOX 1 -Non-exhaustive list of useful resources for the management of phytosanitary risks CABI aims to improve people's lives world wide by providing information and applying scientific expertise to solve problems in agricul ture and the environment (https://www. cabi. org/ what we do/crop healt h/). EFSA Plant Health (PLH) aims to conduct pest risk assessments to provide scientific advice to the European Commission (https://www. efsa. europa. eu/en/topic s/topic/ plant health). EPPO Global Database provides all pest specific information that has been produced or collected by EPPO (https://gd.
| Regulated status of pests with seed as a pathway of dissemination Among the pests included in the ISTA RPL (v7. 0), 101 are currently regulated in one region of the world or more, information that is centralized in the EPPO Global data base (https://gd. eppo. int/). For regulated pests, the cor responding EPPO categorization page is linked to the ISTA RPL to provide easy access to knowledge on the specific regulations in different regions. Among the 126 cases where a seed pathway was identified, 80 involved regulated pests. For the 46 remaining interactions, fur ther investigations would help in evaluating the perti nence to regulate pests.
For instance, a recent change in the EU plant health regulations now distinguishes quarantine pests (QP) and regulated non quarantine pests (RNQP), which has important repercussions in term of mandatory di agnostics in the control of plant material movement  (Giovani et al. , 2015 (Giovani et al. , , 2019;; Picard et al. , 2017 Picard et al. , , 2018)). In the current version of the ISTA RPL, 80/126 host-pest pairs involve pests already regulated, as indicated in the EPPO Global database. The aim of the ISTA RPL is not to establish the re inforcement of restrictive phytosanitary rules, as this is the role of NPPOs and governmental policymakers. This tool should rather be used as a primary bibliographic resource where the seed pathway as a modality of pest dissemination is reviewed. It could be one element for fu ture PRAs that would also consider seed trade between countries, geographic distribution of pests, epidemio logic thresholds, diseases induced economic losses, ex isting treatments and detection methods before defining a suitable level of regulation.
As for the geographic distribution of pests, increas ing numbers of reports describe the global spread of crop pests using computing model approaches applied to large datasets (i. e. thousands of pests in hundreds of crops). Such studies offer valuable theoretical informa tion on the risks of introduction of invasive species in new countries under various contexts such as climate change or trade  (Bebber et al. , 2014; Bebber, 2015; Paini et al. , 2016). PRAs are based on known pests to priori tize surveillance of agricultural threats and may suffer from incomplete knowledge. In fact, many pests may be already distributed in regions but not yet reported there, thus challenging PRA efficiency  (Bebber et al. , 2019). Economic losses are not the same for all diseases or for one disease occurring in different regions of the world  (Savary et al.
DATA AVA I L A BI L I T Y STAT E M E N T The ISTA Reference Pest List is published and freely available on the ISTA website (https://www. seedt est. org/ en/pest list tool _conte nt 1 3477. html). The history of the versions is indicated on the summary page, with de tails on the modifications or novelties included. a For these crops, the ISTA RPL also includes a few saprotrophs: alfalfa (1), cotton (1), oat (9), rice (19), sorghum (2), soybean (1), sunflower (2).
Rule 3: Think about visual scalability and resolution If the history of genomics teaches us one thing, it is that what was once a huge dataset can be considered a toy set 5 years later  [15]. The exponential growth of genomic datasets leaves us no choice but to consider the scalability of our tools' design and the efficiency of their visual encodings (i. e. , how well the chosen visual representations reflect the underlying data). Some designs might be good visual representations for small datasets, but scale poorly for larger datasets. For example, Venn diagrams are fine for up to 3 sets, but with more sets they become messy at best and a nightmare in worst case scenario. UpSet bypasses this issue by focusing on the set intersections and presenting them in an ordered "table," but it still suffers a loss of readability with increasing sets (there is simply too much to see) and is not designed for visualizing hundreds of sets  [16].
Similarly, networks and graphs do not adapt well to big datasets with many nodes and edges, resulting in the infamous "hairball effect"  [17]. Your chosen visual encoding's clarity can depend on your dataset, with different behaviors between simulated or real data of limited scope and larger, more complex data (Fig  1 ). Your data will come with edge cases that you need to anticipate if you want your design to work properly at scale  [18]. Try varied configurations (good ol' pen and paper are still useful to quickly draft multiple layouts), get familiar with your design's limitations, and offer alternatives if you have the resources for it. Genomic data has specificities and layers that you need to consider at different resolutions. Your organism(s) may have multiple chromosomes (linear or circular) to consider, heterozygosity or even polyploidy, and may present macro structural rearrangements at a chromosome level that will not interest you at the nucleotide sequence level.
Rule 5: Make data complexity intelligible A familiar way of making complex data accessible is to compute derived measures and statistics or to apply dimension reduction techniques. Still, visualization is recommended to detect patterns that would not be found with these means alone, as illustrated in Anscombe's quartet  [30] , and the more recent Datasaurus Dozen  [31] -based on Alberto Cairo's eponymous dataset-which inspired the Fig 2. Unfortunately, the human mind cannot make sense of everything that it perceives at once, and our attention is instead focused on fragments of what we see. In practice, our understanding of graphical representations comes in part from the immediate identification of salient elements that visually "pop out" (i. e. , preattentive processing  [32] ), but it mainly comes from active exploration  [33].
On the other hand, it is also important to recognize that software technologies evolve quickly, and once-common approaches to user interface development may lose favor or become inviable (consider applets and other rich-client alternatives to browser-based development or the genomic visualization tool Gobe  [35]  that unfortunately came out after the first signs of Adobe Flash's downfall). Sometimes a well-conceived and popular tool may need to be completely overhauled in order to remain relevant and usable. This is what happened with genome browsers whose implementations transitioned from HTML image-maps generated server-side to client-side JavaScript frameworks. You will need to use relevant technologies for your tool: using LaTeX to produce pangenomics visualizations is fun but needlessly complicated  [36]  and there are better, dedicated technologies out there.
Rule 7: Benchmark with diverse datasets While it is important to have a well-thought-out design, you cannot ignore performance, as a smooth user experience is key for your tool's adoption  [39]. Benchmarking with different datasets is critical for your visualization tool, and each type has its own use. • Small simulated datasets can and should be used during development, as they are better suited for fast iteration while debugging. Make sure that what you see is faithful to the data you have. Handcrafted files can be useful to make extra sure that the resulting visuals match your expectations. • Big simulated datasets are meant to be used for stress tests, to assess scalability and performance: how much data can you feed to your tool until it breaks? Until the tool starts slowing down too noticeably? Performance is an important aspect of your tool that should be determined, at least to let users know what to expect if they want to use their data with your tool.
• Real data, finally, to make sure that your tool is working properly with real-life data. Look out for unexpected behaviors and edge cases related to your design or data format loopholes that may hinder the user experience. With the decrease of sequencing costs, it is quite frequent to have huge projects with hundreds if not thousands of samples: humans, Arabidopsis, mosquitoes, rice, bacteria, viruses, and so on. A modern tool would be expected to manage hundreds of datasets, with as few lags as possible and no memory crashes. Keep in mind that "hundreds of genomes" may not correspond to the same size depending on the studied organisms: 1,000 HIV genomes represent approximately 9. 2 Mb, which is less than 0. 14% the size of a single human genome. You should therefore consider performance through 2 axes: count capacity (number of genomes or measures that can be added) and size capacity (efficient and maximum file sizes that can be used).
Rule 8: Be aware of the genomic tool ecosystem and promote interoperability Your application will likely need to work among an existing ecosystem of databases and tools that vary by community, even when developed as a stand-alone instance. To lower your tool's barriers to adoption, pay special attention to implementation, distribution, documentation, and deployment. Regarding implementation, your tool should be as light as possible, OS agnostic  [40] , and if possible, run client-side. Implementing a standard Genomics API  [41]  to consume input datasets will also enable seamless integration and better interoperability with other databases and applications. Moreover, some users may want to include your visualizations in automated workflows, so the ability to get output via a command-line and companion scripts can be a nice additional feature to provide.