dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Il s'agit de faire en sorte que les chercheurs ne se préoccupent pas uniquement des résultats scientifiques obtenus, mais s'inquiètent aussi de leur incidence dans le champ de la propriété intellectuelle, ce dont ils font en général peu de cas 141  , et consultent la base de données PIPRA avant de commencer à travailler. Quels que soient les enjeux de la propriété intellectuelle, les initiateurs du collectif ont conscience de la difficulté d'amener les chercheurs à modifier leur conduite en fonction d'eux : obtenir des scientifiques qu'ils modifient leurs pratiques afin de ne pas tomber dans ces écueils que constituent les maquis de brevets, constitue un véritable défi. Aussi, le « challenge » consiste-t-il à permettre aux chercheurs d'utiliser des technologies avec la liberté d'exploiter, depuis la base de données PIPRA, avec autant de facilité que s'ils devaient se déplacer dans les couloirs de leur université ou institut de recherches pour aller demander du matériel à un collègue du même département 142.
36 trouve adopté35. Précisons que loin de représenter une solution parmi d'autres, la formation d'un centre d'échange constitue, depuis l'origine, une priorité. Elle est même considérée comme la première des priorités : en 2002, les participants à l'initiative suggèrent de mettre en oeuvre certaines stratégies prioritairement, à commencer par le développement d'une base de données en propriété intellectuelle. Les années suivantes, le développement d'une telle base apparaît toujours en tête des activités prioritaires36. PIPRA escompte alors la réalisation du scénario suivant : en collectant et en fournissant des informations sur les brevets et les licences des principales organisations du secteur public de façon suffisamment détaillée pour que celles-ci puissent identifier les infractions potentielles aux droits de propriété intellectuelle et les termes dans lesquels ces droits peuvent être concédés, le risque d'infraction au 39 , l'information relative à celles-ci n'étant généralement pas fournie dans les autres bases de données 40.
En bref, elle a su s'adapter au changement de climat. L'on peut néanmoins se demander si l'initiative américaine n'a pas connu le même échec que son homologue européenne (quoique les représentants de la première paraissent moins prompts à le reconnaître) : si PIPRA a renoncé à sa fonction de clearinghouse, du moins à titre de mission principale, n'est-ce pas que ses partenaires ont cessé d'alimenter la base de données initialement formée et que les informations n'étant plus mises à jour, le centre d'échange ne fonctionne pas et n'a guère plus d'utilité ?Énoncer que PIPRA a modifié son modèle originel pour répondre aux demandes de ses partenaires ou satisfaire à ces besoins du secteur public 89 que sont la compréhension et la mise en oeuvre de stratégies en propriété intellectuelle et commerciale, la rédaction et la négociation d'accords, l'interaction avec le secteur privé, l'extension à d'autres secteurs que l'agriculture, etc.
218RA recherche la liberté d'opérer202. Tel est son but ultime. Si les initiateurs du projet proposent en 2001 d'échanger des droits de propriété intellectuelle, c'est en vue d'accroître la liberté d'exploiter de manière significative203. La recherche de la liberté d'utiliser les innovations agricoles pour le développement et la distribution de cultures spécifiques et de première nécessité 204 participe expressément de la définition du collectif : une organisation de gestion de la propriété intellectuelle pour l'obtention de la liberté d'opérer en matière agricole205. Ainsi, la formation d'une base de données sur les licences et les brevets doit aider les partenaires à trouver la voie pour bénéficier de la liberté d'exploiter206. De même, le développement de meilleures pratiques facilite-til cette liberté en évitant la formation de taillis de brevets 207.
la constitution de patents pools. b) La constitution de communautés de brevets (patent pools) b. 1) Un objectif originel mais subsidiaire 36 trouve adopté35. Précisons que loin de représenter une solution parmi d'autres, la formation d'un centre d'échange constitue, depuis l'origine, une priorité. Elle est même considérée comme la première des priorités : en 2002, les participants à l'initiative suggèrent de mettre en oeuvre certaines stratégies prioritairement, à commencer par le développement d'une base de données en propriété intellectuelle. Les années suivantes, le développement d'une telle base apparaît toujours en tête des activités prioritaires36. PIPRA escompte alors la réalisation du scénario suivant : en collectant et en fournissant des informations sur les brevets et les licences des principales organisations du secteur public de façon suffisamment détaillée pour que celles-ci puissent identifier les infractions potentielles aux droits de propriété intellectuelle et les termes dans lesquels ces droits peuvent être concédés, le risque d'infraction au 39 , l'information relative à celles-ci n'étant généralement pas fournie dans les autres bases de données 40.
Dès lors, les partenaires de PIPRA pourraient plus facilement commercialiser leurs innovations en biotechnologies agricoles. Ils pourraient encore améliorer la conception de leurs produits, étant moins contraints par leurs avoirs actuels en propriété intellectuelle. Ainsi, une voie leur serait ouverte dans les taillis de brevets (patents thickets) et la liberté d'opérer (freedom to operate) avec des biotechnologies brevetées donnée37. Encore faut-il déterminer ce que signifie une information « détaillée ». a. 2) Un projet a priori ambitieux et aboutiSi les offices de brevet fournissent déjà gratuitement des bases de données en ligne, les informations communiquées ne sont pas suffisamment précises pour autoriser une prise de décision38. PIPRA entend donc apporter les précisions complémentaires nécessaires.
Soucieux de ne pas créer une organisation qui ferait double emploi avec d'autres, comme par exemple CAMBIA, les participants à l'initiative envisagent, par ailleurs, de fournir des informations non seulement sur les brevets, mais encore sur les licences Ces conditions semblent d'autant mieux remplies que le projet apparaît monté avec méthodologie. Ainsi, les participants ordonnancent chronologiquement les différentes étapes de formation de cette riche base de données : afin de collecter l'information sur les licences et déterminer la disponibilité réelle des brevets identifiés, les bureaux de transfert de technologies des organisations participantes sont appelés àpremièrement, sélectionner dans leurs portefeuilles les inventions et brevets relevant des biotechnologies agricoles -deuxièmement, distinguer les brevets selon l'ordre de juridiction dont ils ressortent (américain, japonais, européen…) -troisièmement, préciser si les brevets sont, par exemple, « disponibles », « disponibles avec restrictions », « non disponibles », s'ils sont en vigueur, si une licence ou une option a été concédée à un tiers, etc.
Elle a su faire son autocritique et s'est montrée réactive en choisissant de faire évoluer son modèle originel. En bref, elle a su s'adapter au changement de climat. L'on peut néanmoins se demander si l'initiative américaine n'a pas connu le même échec que son homologue européenne (quoique les représentants de la première paraissent moins prompts à le reconnaître) : si PIPRA a renoncé à sa fonction de clearinghouse, du moins à titre de mission principale, n'est-ce pas que ses partenaires ont cessé d'alimenter la base de données initialement formée et que les informations n'étant plus mises à jour, le centre d'échange ne fonctionne pas et n'a guère plus d'utilité ?Énoncer que PIPRA a modifié son modèle originel pour répondre aux demandes de ses partenaires ou satisfaire à ces besoins du secteur public 89 que sont la compréhension et la mise en oeuvre de stratégies en propriété intellectuelle et commerciale, la rédaction et la négociation d'accords, l'interaction avec le secteur privé, l'extension à d'autres secteurs que l'agriculture, etc.
Voir également K. BERGMAN, G. GRAFF, « Collaborative IP management for stem cell research and developement », Public Intellectual Property Resource for Agriculture (PIPRA) & Center for Intellectual Property Studies (CIP), Chalmers, Göteborg University, april 2007, p. 39 : "This degree of IP "self awareness" guiding research design is unique in the public sector". dernières90,n'est-cepas une manière élégante ou indirecte de dire que ses membres ne s'acquittent pas de leur devoir d'alimenter la base de données ?Le désir de ne pas froisser la susceptibilité de ses partenaires et de ne pas entraver sa reconversion vers d'autres activités pourrait expliquer la ''pudeur'' de PIPRA. l'« Iphandbook » dissuade de tenter l'aventure avant d'avoir bien pris le poids et la mesure de ce type d'initiative93.
2) Vouloir le leadership et l'annoncer haut et fort 218RA recherche la liberté d'opérer202. Tel est son but ultime. Si les initiateurs du projet proposent en 2001 d'échanger des droits de propriété intellectuelle, c'est en vue d'accroître la liberté d'exploiter de manière significative203. La recherche de la liberté d'utiliser les innovations agricoles pour le développement et la distribution de cultures spécifiques et de première nécessité 204 participe expressément de la définition du collectif : une organisation de gestion de la propriété intellectuelle pour l'obtention de la liberté d'opérer en matière agricole205. Ainsi, la formation d'une base de données sur les licences et les brevets doit aider les partenaires à trouver la voie pour bénéficier de la liberté d'exploiter206. De même, le développement de meilleures pratiques facilite-til cette liberté en évitant la formation de taillis de brevets 207.
Étaient également prises en compte les récentes recommandations pour un traitement ciblé  [11]  et leur argumentaire bibliographique  [12]. Un groupe de travail a été constitué, coordonné par un chef de projet désigné par la SFR (DW). Ce groupe comprenait des médecins rhumatologues considérés comme experts de la maladie par la société savante, un rhumatologue méthodologiste et épidémiologiste, une personne atteinte de la maladie et membre d'une association de patients. L'analyse systématique de la littérature a été effectuée par deux rhumatologues hospitalo-universitaires, formés à ce type d'analyse (CL, JP). Cette analyse a porté sur la période du 1 er janvier 2010 au 17 juin 2013, à l'aide des mots clés adaptés, dans les bases de données Pubmed-Medline, Cochrane, Embase et une recherche manuelle (références d'articles, résumés des congrès EULAR, ACR), avec évaluation du niveau de preuve.
Matériels et Méthodes Une étude rétrospective a été réalisée chez des patients atteints de stomatodynie suivis dans la consultation de pathologie de la muqueuse buccale du Pôle d'Odontologie du CHU de Bordeaux entre 2006 et 2013. Seuls les patients traités par clonazepam ou amitriptyline ont été inclus. Les dossiers retenus contenaient une évaluation numérique verbale (ENV) de la douleur initiale et après traitement, cotée de 0 à 10. Le critère d'évaluation était l'évolution de la douleur, suite à la mise en place du traitement. Un test de Student (t-test) a été utilisé pour comparer les moyennes de douleurs quantifiées avec l'ENV avec un seuil de significativité fixé à 5% (Logiciel GraphPad Prism ® ).
Fractional canopy covers Assuming a random distribution of trees and/or shrubs, the crown cover, viz. the fraction of ground covered by crowns (including within-crown light gaps) referred to here as the fractional crown cover (ς ), can be estimated for any combination of layers (Z) as ς Z = 1 -exp - n i=1 C i , (1a) where n is the number of layers. For example, for the uppertwo layers then n = 2 and ς W = 1 -exp (-C U -C M ). (1b) Likewise for a single layer or vegetation form (e. g. shrubs) then ς Sh = 1 -exp (-C Sh ). (1c) Savanna vegetation may, however, be clumped and so we tested for complete spatial randomness (CSR) using a G function  (Bivand et al. , 2008)  via the R spatstat package  (Baddeley and Turner, 2005). The G function measures the distribution of distances from an arbitrary event to its nearest neighbour and comparisons of the theoretical expectation for CSR against that actually observed.
Stand-level leaf area index Leaf area index of trees and shrubs taller than 1. 5 m (L) was assessed using hemispherical photography. True-colour images were taken under diffuse light conditions (mostly sunrise and sunset) with a Nikon Coolpix 8800VR camera and Nikon Fisheye Lens FC-E9 set at aperture 8. 0 with a twostep underexposure  (Zhang et al. , 2005). At most sites 10 to 25 images were taken at the centre of 25 m × 25 m grid cells but for a few sites with very sparse woody cover, hemispheric images were taken from randomly selected trees. This is because of a potentially problematic determination of L from grid hemispherical images in open vegetation (L ≤ 1. 5) as detailed by  Ryu et al. (2010). Images were analysed with the Gap Light Analyser software Version 2  (Frazer et al. , 1999)  and in applying the technique two or more observers independently determined image-specific threshold and contrast settings to reduce observer error.
Climate As in Torello-Raventos et al. (  2013 ), we estimated an index of plant water supply in relation to evaporative demand W , calculated as  (Berry and Roderick, 2002 ) W = P A -Q s /(ρλ), (3) where P A is mean annual precipitation rate, Q s is mean annual global solar radiation, ρ is the density of liquid water and λ is the latent heat of evaporation for water. Temper-ature and precipitation climatologies for all sites were obtained from the interpolated WorldClim data set (see http: //www. worldclim. org/) with mean annual solar radiation data obtained from NASA's Langley Atmospheric Sciences Data Center Distributed Active Center (DAAC) assimilated from daily records (1983 to 2005).
Statistical analysis All analyses used the R statistical platform (R Development Core Team, 2012). Mixed effects and/or generalised additive models (Figs. 1  and 3 ) were developed using the mgcv and/or nlme packages  (Wood, 2006; Pinheiro et al. , 2015)  allowing for heterogeneity in variances considered in model fits using varClasses functions. Breakpoint regression analyses (Fig. 4 ) were with the segmented package  (Muggeo, 2008) ; robust (rank-based) linear regression analyses (Figs. 5-8) used the high breakpoint (HBR) option of wwest  (Terpstra and McKean, 2005)  and standard major axis regression (Fig. 10 ) was undertaken using smatr  (Warton et al. , 2012). To assess the relationship between C W and various soil and environmental variables (Fig. 11 ), we used Kendall's τ as a non-parametric measure of association.
Acknowledgements. This work was funded by the  UK Natural Environment Research Council  through a  TROBIT Consortium grant  ( NE/D005590/1 ) administered by the  University of Leeds. S. L. Lewis  was funded by a  Royal Society University Research Fellowship  and E. M. Veenendaal received additional funding from the  EU  funded  Geocarbon  project (no. 283080 ). Part of the work in Mato Grosso, Brazil, was funded by  PROCAD/CAPES  and we also acknowledge the support and assistance of  CSIR-Forestry Research Institute of Ghana (CSIR-FORIG ) and  Resource Management Support Centre of the Ghana Forestry Commission (FC-RMSC). WCS-Cameroon  and  J. Sonké  provided logistical assistance in Cameroon and  Annette den Holander  provided fieldwork assistance in both Bolivia and  Cameroon. Shiela Lloyd  assisted with manuscript and figure preparation.
Water column properties and biomass at each station In addition to trap-derived measurements, POC concentrations were estimated in the water column using a WET Labs C-Star (6000 m) transmissometer (660 nm wavelength and 25 cm path length) linked to a conductivity-temperaturedepth (CTD) system (Sea-Bird SBE-911+CTD). Xmiss transmissometer data (%) were converted to POC concentrations (µmol L -1 ) following a calibration based on in situ POC measurements from Niskin bottles. A Seapoint Chelsea Aquatracka III (6000 m) chlorophyll fluorometer linked to the CTD was used to determine fluorescence profiles. Fluorescence was converted to chlorophyll a (Chl a; µg L -1 ) by comparison with total Chl a in situ measurements from Niskin bottles  (Lasbleiz et al. , 2014). Figure  2  shows water column properties and biomass at each site.
Image analysis Within a few hours after recovery, each gel was photographed onboard against a laser-etched glass grid of 36 cells (each 14 mm × 12. 5 mm) at a magnification of ×6. 5 using a light field transmitted illumination and a Zeiss Stemi 2000-CS stereomicroscope coupled to a Leica DFC-280 1. 5 MP digital camera and Leica Firecam software on an Apple iMac G4 computer. Observations at higher magnification (from × 10 to × 50) confirmed particle identifications when needed. Pictures of incomplete grid cells, with inequally distributed particles or large zooplankton, were removed from the analysis to avoid bias. Ten grid cells per gel (total of 180 pictures) were selected randomly. The average sum of the surface analysed per gel was 15. 7 ± 0. 7 cm 2 , corresponding to 14. 3 ± 0. 7 % of the trap collection area.
6 ± 7 % (n = 44) for cylindrical fecal pellets. Cylindrical fecal pellet and aggregate areas were systematically corrected for this overestimation. Pictures were analysed with the US National Institutes of Health's free software ImageJ. Typical shapes of each category of particle were determined manually on a subsample of particles. MATLAB routines using specific sets of shape descriptors were then applied to all images to identify and separate each category of particle. Because fecal and phytodetrital aggregates had similar complex shapes, automated routines could not separate these particles efficiently. All fecal material was thus isolated manually from all other particles based on the assumption that fecal matter is brown and denser than biologically unprocessed phytoplankton  (Ebersbach et al.
However, in the light of KEOPS1 and KEOPS2 results, phytoplankton and zooplankton community structure and their trophic relationships through grazing, seem to have played an important role in carbon export mode and efficiency via controls on sinking particle composition. Table  6  presents a summary of site characteristics based on net primary productivity, surface plankton communities determined from Niskin bottle sampling and net haulings (most abundant species and biomass), carbon export features at 200±10 m (mode and efficiency) and iron fertilisation status (e. g. HNLC or iron-fertilised). Due to their importance in export fluxes demonstrated by high BSi fluxes (see Sect. 3), only diatoms were examined in the phytoplankton community. Data are presented for all stations, but only stations R-2 and A3-2 will be discussed in detail here because of their reference status (i.
Acknowledgements. This work received support through funding from the  Australian Commonwealth Cooperative Research Centres Program  to the  ACE CRC , as well as through the  Australian National Network in Marine Science via UTAS IMAS. We thank the personnel of  RV Marion Dufresne, Institut Paul Emile Victor, Institut National des Sciences de l'Univers , and the KEOPS2 voyage leader  Bernard Queguiner  and  KEOPS2  science team for assistance at sea. Peter Jansen  (IMOS),  Danny McLaughlan  ( CSIRO ) and  David Cherry (CSIRO)  contributed to preparation of the free-drifting sediment trap arrays. MODIS (NASA) satellite ocean-colour images courtesy of  Francesco d'Ovidio (Univ. Paris). The altimeter and colour/temperature products for the Kerguelen area were produced by  Ssalto/Duacs  and  CLS  with support from  CNES.
Les données collectées ont été saisies et analysées en utilisant les logiciels Epi-Info version 3. 5. 3 et IBM SPSS version 19. Les variables quantitatives étaient représentées par la moyenne ± écart-type ; et les variables qualitatives par des pourcentages (%). Les différences entre les proportions ont été analysées en utilisant des tables de contingence et en appliquant le test de Chi-deux de Pearson et le test exact de Fisher lorsque les effectifs attendus dans une cellule au moins étaient inférieurs à 5. L'ampleur de l'association entre deux variables qualitatives a été évaluée par le rapport de côte (RC), avec un intervalle de confiance à 95%, pour déterminer les facteurs de risque pris individuellement (analyse univariée). Le test de Cochran-Armitage  [10, 11]  a été utilisé pour déterminer l'existence d'une variation linéaire de proportions en fonction d'une variable ordinale.
Remerciements Nous tenons à remercier les participants de l'étude et le personnel du district de santé de Meyomessala. Nos remerciements s'adressent aussi au personnel du  Laboratoire National de Santé Publique , notamment  Rose Guiadem ,  Fri Muna ,  Bih Quinta ,  Alvine Simo  et  Justin Amougou. Enfin , remercions le  Ministère de la Santé Publique du Cameroun et l'Université de Yaoundé I.
The objective is to improve site-scale simulations of carbon and water fluxes at a large number of flux-tower sites, as well as global-scale simulations of vegetation phenology and terrestrial carbon balance. Specifically, we address the following questions: (1) for each of the seven PFTs considered (out of 12 in ORCHIDEE, 5 being not covered by the dataset used here), can we find a generic set of optimized parameters that enhance the model-data fit at all sites? (2) How well does the multisite approach compare to site-specific optimizations? (3) What are the main improvements introduced by the optimization procedure from seasonal to annual timescales: daily error, model-data bias, seasonal cycle amplitude and/or phase? (4) Which processes remain poorly captured by the model after optimization? (5) Have the eddycovariance-constrained sets of multisite parameters a notable impact on global-scale simulations? Section 2 presents the ecosystem model, the data assimilation system, and the eddy covariance measurements used in this study, as well the supplementary data sets and models.
( 2 ) The prior parameter error covariance matrix P b is diagonal as prior uncertainties are supposed to be uncorrelated between parameters. The prior standard deviation for each parameter is equal to one-sixth of the range between the lower and higher boundaries. The latter have been carefully specified following the physical and empirical expertise of the OR-CHIDEE modelers, based on literature reviews or databases (such as TRY,  Kattge et al. , 2011). In the prior observation error covariance matrix R, we include both the random error on the measurements and the model error, the latter stemming from missing/inadequate process representation in the structural equations of the ecosystem model. Although the measurement error is known not to be constant (e. g. Richardson et al. , 2008) , a previous study using the ORCHIDEE model suggested that the model component dominates the observation error budget  (Kuppel et al.
Then we discarded the sites where measurements show a significant disagreement with the prior simulation outputs, as it suggests strong model structural deficiencies that make the parameter optimization pointless. Lastly, we selected at each site the longest data segment of consecutive years without gaps larger than a few weeks. Where measurements of the ground heat flux (G) were available, the monthly energy balance was closed with a correction factor, then half-hourly interpolated and applied to the LE and sensible heat (usually called H ) fluxes, according to the Bowen ratio technique  (Twine et al. , 2000). The half-hourly, gap-filled measured fluxes of NEE and LE are then used to compute daily means. We chose to assimilate daily averaged observations and not half-hourly measurements so as to focus the optimization on timescales ranging from seasonal to annual variations, and to take advantage of the rapidly decreasing autocorrelation of gap-filled half-hourly fluxes  (Lasslop et al.