dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Les écarts constatés sont sans doute expliqués par les conditions radiatives et advectives propres à chaque milieu. Cette relation causale mériterait d'être vérifiée par des données appropriées. A ce titre, la densité des arbres au voisinage des capteurs dont on sait qu'elle a une influence sur le rayonnement qui atteint le sol serait à considérer  (Renaud et Rebetez, 2009). Par ailleurs, le recueil des données ne s'est pas arrêté le 31 octobre 2013 ; et, depuis lors, la base de données s'enrichit progressivement de nouvelles mesures qui rendront nos analyses ultérieures plus robustes. Il est aussi prévu d'étendre le réseau d'abord spatialement, par l'ajout de capteurs de température en direction de l'est et du nord afin de mieux couvrir l'arc jurassien, et par un zoom local sur un transect perpendiculaire à une lisière ; puis, thématiquement, par l'adjonction d'autres types de capteurs pour mesurer l'humidité relative, le volume des précipitations, la force du vent et le rayonnement.
Cet échange nous permet aussi de pointer les avancées pragmatiques permises par ce texte et de proposer des pistes de réflexion pour le futur. 3 Cet article est issu des recherches menées dans le cadre du projet Makara (réponses sociales au changement de qualité des eaux de surface : XIX e et XX e siècles) financé par l'ANR (ANR-12-SENV-009), du séminaire Chiffre (Construction historique des indicateurs de faune et flore -dans l'eau et la forêt -et représentations de l'environnement) financé par l'Irstea (APR Indicateurs écologiques) et du projet européen Reform  (European Program FP7-ENV-2011 No. 282656 , "Restoring Rivers for Effective Catchment Management").
En effet, par définition cette base de données n'identifie que les objets arborés de plus de 500m² ou les forêts ouvertes de plus de 5000m², omettant donc un grand nombre d'espaces en herbe ou même des jardins publics ou privés qui jouent malgré tout un rôle important dans le maintien de la biodiversité  (Marco et al. , 2008). Ces insuffisances justifient donc en partie l'usage d'images satellitaires pour cette problématique puisqu'il n'existe pas encore d'autres bases de données vectorielles nationales plus précises que celle de l'IGN. Les résultats obtenus après traitement de l'image SPOT-5 justifient quant à eux l'apport d'une résolution spatiale fine sur ces milieux urbains hétérogènes. En effet, cette hétérogénéité occasionne une réponse spectrale en pixels mixtes  (Forster, 1985). Avec une faible résolution spatiale, la création de « mixels », liée à la végétation qui se confond aux objets urbains, pénalise les traitements et montre tout l'intérêt d'une résolution spatiale fine.
Dans notre exemple, aucune valeur seuil n'est utilisée. Ainsi, nous cherchons à modéliser l'ensemble des chemins de moindres coûts reliant tous les réservoirs de biodiversité entre eux. Nous élaborons ensuite le second paramètre d'entrée, une carte de rugosité obtenue en tenant compte de l'occupation du sol (figure  7 ). Moins le milieu est végétalisé, plus il est difficilement franchissable. Puis nous affectons un coefficient croissant en fonction de la largeur des routes et de la hauteur des bâtis. Ces données attributaires sont obtenues à partir de la BD TOPO® de l'IGN, seule base de données disposant facilement et rapidement de cette information, et sont ensuite rééchantillonnées sur une échelle de 0 à 100.
Remerciements Ce travail de recherche a été réalisé avec le soutien financier du  CNES et de la Région Midi-Pyrénées. Les auteurs remercient le CNES pour la mise à disposition des images satellites SPOT5 et Pléiades (© CNES (2012), distribution  Airbus DS / Spot Image)) via la RTU et la base de données Kalideos « OSR MiPy » ainsi que le CEREMA pour sa contribution dans le cadre de la comparaison des méthodes de classification d'images.
In this study, only on a few shape parameters were used. The focus was put on an accurate mapping of forests and savannas, and on the characterisation of the shape of objects and on their dynamism. A dataset of old aerial photographs and new Very High Resolution Pléiades images was used, in order to (i) study evolution of forest-savanna dynamic on a study period of 62 years (1950 to 2012), and (ii) characterize the dynamic of forest-savanna landscape with several indicators as landscape indices, and rate of forest edge extension.
Moreover, it was better not to do it to avoid additional deformation. So, georeferencing was made with more than 10 ground control points to allow a first order polynomial transformation. Horizontal root mean square errors (RMSE) were between 0. 5 m and 2 m. The photographs were arranged in a mosaic to cover the study area. No photograph, unfortunately, were available for the intermediate period between 1968 and 2006. A considerable period (38 years) between these two time points without any photographs therefore hindered our monitoring of this period. Two Pléiades very-high-resolution (VHR) images taken during the main dry season were acquired in November 2012 within the area covered by the aerial images dataset. Each image covered part of the study area, i. e. roughly 6. 5x9. 5 km. The spatial resolution of the multispectral bands (2 m, delivered product resolution)) was improved by a Brovey pansharpening algorithm  (Vrabel 1996)  using the panchromatic band at 0.
Manual classification A visual photo-interpretation was used to distinguish between the various types of vegetation coverage and to mark out the border between the two main covers, i. e. forest and savanna. Two photo-interpreters mapped the study area for the 2006 dataset with accuracy higher than 90 %. The different classification themes corresponded to savanna, forest, built-up area, soil and forest island. Savanna is defined by areas of grounds with grass and/or a few isolated trees. We considered forest as a piece of land of more than 0. 5 ha, with a closed tree canopy cover and the absence of other predominant land uses 1. Forest islands are considered as forest when their minimum surface area is 0. 5 ha and when they are surrounded by savannas. In order to quantify forest progression and to determine the dynamics of forest-savanna contact zones, a comparison was done between the manual classifications for each year  (1950, 1968, 2006, and 2012).
Dynamics of forest-savanna To describe CSG area over the study period, we used landscape indices that reflect the effects of ecosystem fragmentation  (Rutledge 2003). Fragmentation is the progressive replacement of large areas of native savannas by forests. The size of the fragments (or patches) was calculated from the polygons created by the digitalization of the forest and savannas areas from images dataset. Two types of spatial indices were calculated: (i) composition indices that describe the basic characteristics of fragmentation (forest patch density) and (ii) shape indices that quantify patch complexity, fragmentation indice and shape factor. i. Savanna fragmentation is evaluated with forest patches density. It is the number of forest islands by area unit in savanna zones  (Rutledge 2003).
Acknowledgements This study is part of a larger project on the savannas of  French Guiana. This project was funded by the  National Center for Space Studies (CNES, Centre National d'Etudes Spatiales)  and was conducted at the  Space Center in French Guiana (CSG -Service Environnement et Sauvegarde sol). Pléiades images were acquired thanks to the  Pléiades Users Group ©CNES  2012, distribution  Airbus DS/ Spot Image.
Les variables mesurées sont : la hauteur des arbres (Ht, variant de 1,7 à 26,2 m), le diamètre des couronnes (Cd, de 0,77 à 10,69 m), le diamètre des troncs à 1,30m (Dbh, de 0,02 à 0,56 m), la densité des tiges (Nah, de 150 à 6729 arbres/ha). Un indicateur de l'espacement entre les arbres est calculé par transformation non linéaire de la densité (Sp, de 1,31 à 8,77 m). Les arbres mesurés dans chaque peuplement sont inclus dans un carré de 20 m x 20 m représentatif de la structure forestière dans un voisinage englobant de 80 m x 80 m. Pour chaque peuplement, un échantillon d'image centré sur la placette d'une taille de 60 m x 60 m est considéré (soit 120 pixels pour Pan et 30 pixels pour MS). En complément, 200 autres peuplements ont été reconnus par photo-interprétation visuelle des images en panchromatique pour constituer une base de données de référence pour la classification.
Remerciements Cette étude  a été financée par le  Conseil Régional d'Aquitaine et le CNES (Centre National d'Etudes Spatiales). Le CNES a fourni les images Pléiades (© CNES (2012), distribution  Airbus DS / Spot Image ). Ce travail est fondé sur l'utilisation de l'OrféoToolBox (Inglada et al. , 2009). Les auteurs remercient  Bernard Issenhut  ( INRA, Unité expérimentale Forêt Pierroton) pour la qualité des  mesures terrain,  Christian Germain  ( Laboratoire IMS, Bordeaux ),  Jordi Inglada  ( CESBIO, Toulouse ) et  Jean-Pierre Wigneron  ( INRA, Bordeaux ) pour les discussions.
Generalização e espacialização do balanço hídrico com ArcGIS Calcular o balanço hídrico diariamente para a Bretanha por diferentes cenários e diferentes períodos do século XXI é um processo longo e repetitivo. É melhor automatizar os cálculos usando scripts do computador e técnicas de geoprocessamento como o software ArcGIS. Para automatizar o cálculo do balanço hídrico, por isso, naturalmente usou a linguagem de programação Python associado com a suíte de software ESRI. Python é uma linguagem de código aberto e livre de programação (http://www. python. org/) originada com o ArcGIS 9. Ela oferece uma sintaxe simples que facilita o aprendizado e domínio dele. Na verdade, ela permite uma introdução aos princípios básicos da programação mais fácil para outras linguagens, como C e Java. A existência de bibliotecas especializadas para diferentes tratamentos torna esta linguagem adequada para uma variedade de usos.
No entanto, ela é mais comumente usada como uma linguagem de script para automatizar tarefas simples, mas demoradas ou combos repetitivos de ações. Além de ser integrado com o software ArcGIS, essa linguagem satisfaz as necessidades referidas no presente estudo. Os scripts codificados devem cumprir três requisitos: 1) Em primeiro lugar, eles permitem que o pré-tratamento de dados climáticos tenha um formato de dados adequado para o software ArcGIS; 2) O uso de scripts, em seguida, permite a automação do cálculo do balanço hídrico e os processamentos efetuados com os resultados do balanço de água; 3) O uso de scripts também reduz os erros relacionados com a repetição de certas manipulações. Este balanço é calculado usando dados climáticos do CERFACS sobre evapotranspiração potencial e precipitação.
CONSIDERAÇÕES FINAIS A análise das alterações na frequência e intensidade das secas no contexto das mudanças climáticas envolve o uso de grandes quantidades de dados. O tratamento destes dados é simplificado pelo uso de scripts em linguagem Python que facilita a automação de tarefas Ano 10 -Vol. 14 -JAN/JUL 2014 111 simples. Esta linguagem é adaptado ao conjunto do software ArcGIS, que também permite a automatização dos tratamentos espaciais utilizando diferentes conjuntos de dados em diferentes escalas. Esta abordagem é particularmente adequada para o monitoramento e o cálculo do balanço hídrico a nível regional, tanto para os dados atuais que para dados climáticos futuros fornecidos para os modelos globais e regionais. Os resultados apresentados,na forma de mapas, fornecem informações sobre as variações espaciais na intensidade das secas.
Since the 1980s, models of neural networks have been developed and  Kramer (1991)  used them to extend PCA abilities to the extraction of nonlinear relationships in a dataset, which defines the nonlinear principal component analysis (NLPCA). The introduction of these two techniques has been determinant in the advancement of environmental science. NLPCA can be performed by a variety of methods, e. g. the neural network (NN) model using multi-layer perceptrons (MLP)  (Hsieh, 2004 , 2007 , Kramer, 1991)  or the kernel PCA model  (Scholkopf et al. , 1998). NLPCA belongs to the class of nonlinear dimensionality reduction techniques, which includes principal curves  (Hastie et al. , 1989) , locally linear embedding (LLE;  (Roweis et al. , 2000) ) and isomap  (Tenenbaum et al. , 2000). The latter is the more complex technique, it finds a nonlinear transformation that preserves geodesics distances between data points  (Aho et al.
, 1983). Several extensions have since been developed to help with treating the largest datasets  (Bachmann et al. , 2006 , De Silva et al. , 2004). Here, we focus on NLPCA based on neural network  (Hecht, 1995 , Malthouse, 1998). It has been successfully applied in the fields of atmospheric and oceanographic sciences  (Hsieh, 2004 , Monahan et al. , 2003). The tropical Atlantic Ocean is characterised by a strong seasonal cycle  (Li and Philander, 1997, Xie and Carton, 2004) , particularly in the Gulf of Guinea (GoG). Here, a zone of relatively cold sea surface temperature (SST) appears from June to September along and slightly south-east of the equator: the Atlantic Cold Tongue (ACT). This is the primary seasonal signal of SST in the equatorial Atlantic Ocean  (Merle et al. , 1980 , Xie and Carton, 2004 , Wauthy, 1983).
Principal component analysis PCA is the method which analyzes the variability of a single field (Rainfall, SST, etc). Commonly, it is used for two objectives:  (1)  Reducing the number of variables comprising a dataset while retaining the variability in the data and (2) identifying hidden patterns in the data, and classifying them with little loss of information (representing the variables by a small number of components). In other words to extract features or recognize patterns from the dataset. In this paper, it is the latter which attracts our attention. Mathematically, the aim of PCA  (Fukuoka, 1951 , Lorenz, 1956)   , where i and t denote respectively spatial position and time, as ∑ = = l k k k t v i t i Y 1 ) ( ) ( ) , ( a ( 1 ) where k is the index which characterize the difference between modes and l is the number of modes contained in the field, using an optimal set of basic function of space ) (i k a and expansion function of time ) (t v k.
Data We used monthly Atlantic sea surface temperature (SST) data, which is the reconstruction sea surface temperature (ERSST) data set  (Smith et al. , 2003)   time existing points. The SSTA have long-term trends. In order to minimize the effect of these trends on the analysis, we have eliminated the linear trends from datasets at each spatial location using the least squares technique. Thus, detrending the monthly anomaly, our primary dataset was formed.
For SSTA data, we choose the nonlinear PCA model 3 = m and 3931 parameters which greatly exceeds the number of time points. There are still far too many spatial variables (number of points in the selected space) for this dataset to be directly analyzed by the NLPCA. To reduce the number of input variables, the SSTA data is pre-filtered by PCA. The NLPCA method used here is identical to that used by  Hsieh (2004). Monahan (2001)  used same for the study of El Niño/La Niña. The difference is that the former used 3 PCs or 3D-approximation while the latter used 10 PCs or 10D-approximation as inputs to the NLPCA, and the results are similar, which means that the principal characteristics of the phenomenon (El Niño/La Niña) are contained within the first 3 PCA modes. This implies that a certain minimum number of PCs can be sufficient to capture a phenomenon.
X-RAY TOMOGRAPHY Additionnaly, specimens UJF-ID. 14023 and UJF-ID. 11551 were imaged by a tomograph v|tome|x L 240-180 (manufacturer: GE Sensing & Inspection Technologies -phoenix x|ray) equipped with a microfocus 240kV/320W tube, at the MNHN's X-ray tomography imagery platform. Data from X-ray tomograph were saved as series of 16 bits grayscale pictures representing virtual slices of the specimen, grayscale values indicating differences in absorption of x-ray within nodule. ese two specimens were then virtually reconstructed as three dimensions models (Figs 6B; 9B) using Mimics software (© Materialise). Other image stacks were directly visualized on Fiji  (Schindelin et al. 2012).
Despite the poor state of preservation of the unique specimen of Wrangleryon, it will be noted that pleura are indeed subtriangular, but do not appear to be keeled. Subtriangular pleura, distinct terga and triangular telson are all rather widespread within polychelidan and can be found in the diverse Coleiidae  Van Straelen, 1925 and Polychelidae Wood-Mason, 1874. Wran-GEODIVERSITAS • 2014 • 36 (4)  gleryon carapace is not preserved. However, alignment of pereiopods, suggests they probably rested against the lateral margin of carapace. e shape of carapace can therefore be roughly observed: it was with little doubt ovoid and not much wider than the pleon, characters incompatible with an ascription to Eryonidae. Finally, the absence of diaeresis observed on Wrangleryon is truly difficult to assess: exopodal uropods are poorly preserved: the one on the right side of specimen is broken distally; the one on the left side possibly possess a structure reminiscent of a diaeresis but by far too poorly preserved to assess its nature.
Acknowledgements We wish to thank the curators  Abel Prieur ,  Emmanuel Robert  ( Université Lyon 1, Villeurbanne, France ),  Fabienne Giraud-Guillot  ( Université Joseph Fournier -Institut Dolomieu, Grenoble, France ),  Alessandro Garassino  ( MSNM, Milano, Italy ),  Heinz Furrer  ( Zurich, Switzerland ),  Isabelle Rouget  ( UPMC, Paris, France ),  Jean-Michel Pacaud  ( MNHN, Paris, France ), and  Martin Nose  ( BSPG, Munich, Germany ). We are grateful to  Rolf Bernhard Hauff  for the access to the collections of the  Urwelt-Museum Hauff (Holzmaden, Germany). We thank  Sylvie Crasquin  ( UPMC ) for access to the SEM microscope,  Philippe Loubry  ( MNHN ) for SEM pictures. We especially thank  Miguel Garcia Sanz  ( MNHN ) who operated the X-ray tomograph at AST-RX platform,  Florent Goussard  ( MNHN ) who manages the 3D reconstruction workshop and for his preciouss help with exploitation of CT-Scan data.
La législation des ICPE correspond au titre V du code de l'environnement. Nous avons fait le choix d'aller au-delà de la seule analyse du contentieux du régime des ICPE pour montrer la diversité des stratégies des acteurs. Nous avons sélectionné des jugements dont l'objet du litige est une ICPE, litige qui mobilise, soit la législation ICPE, soit une autre législation (urbanisme ou agriculture); le cas typique concerne la situation où le juge examine une requête contre un permis de construire une ICPE. Nous avons cherché à identifier les acteurs du litige, la raison pour laquelle ils se manifestent devant les tribunaux administratifs, leurs motifs, leurs arguments et les décisions finalement rendues. Les jugements analysés doivent traiter une affaire mettant en scène une ICPE. Les jugements sont extraits de la base de données Ariane, qui recense tous les jugements des tribunaux administratifs.
(2) La deuxième étape consiste à utiliser les informations de texture (calculée automatiquement sous ENVI Exelis5) et de valeurs seuils des indices spectraux qui séparent le mieux des classes de polygones au sein de la base de données créée précédemment. (3) Dans la dernière étape, des objets assignés incorrectement ou ceux qui ne sont pas encore classés sont assignés, manuellement, aux unités correctes. La validation des classifications a consisté à établir une comparaison entre un certain nombre d"objets pour chacune des classes avec des formes identifiées sur la carte géologique  de Thouret et al (2013). L"application de la transformation IHS (intensité, teinte, saturation) à la pseudo-image segmentée a permis de mettre en évidence la zone dévastée par les écoulements pyroclastiques ayant débordé sur les interfluves.
Remerciements Cette étude a été réalisée dans le cadre du projet CNES ( TOSCA) intitulé «Suivi de l"activité éruptive et bilan d"érosion des dépôts éruptifs récents par télédétection et analyse de MNT». Les scènes d"images du satellite Pléiades ont été acquises avec le soutien du programme ISIS-CNES.
Cette application adresse les besoins en cartographie de type Natura 2000. Deux approches de fusion ont été testées à partir de données SPOT-5 multispectrales (10 m) et TerraSAR-X (Stripmap 2. 75 m) de la base de données Kalideos Littoral. La première approche s'appuie sur une concaténation des bandes optiques de deux images SPOT-5 d'été et d'hiver et d'une image TerraSAR-X  (Dehouck et al. , 2012). La seconde approche exploite les résultats de deux classifications menées de manière indépendante sur les données optiques et radar  (Clos, 2013 ; Lafon et al. , 2014a). Plusieurs classifieurs ont été testés sur les images de 2011 de la BD Kalideos : Maximum de Vraisemblance, Distance de Mahalanobis, SVM (Support Vector Machine), réseaux de neurones, et ICM (Iterative Conditional Mode). La meilleure classification est obtenue en combinant les résultats d'une classification par Mahalanobis sur 4 images SPOT-5 du printemps 2011 (3/03, 8/03, 22/03, 1/04) avec une classification par ICM sur 2 images TerraSAR-X (7/02, 21/11).
Quatre scènes SPOT-5 des 12/12/09, 25/06/10, 23/09/11 et 20/02/12 (acquises dans le cadre du projet INFOLITTORAL-1), et 4 scènes Pléiades des 25/07/12, 19/04/13, 13/08/13, 16/01/14 (acquises via le programme ISIS) constituent la base de données image sur l'Ile Nouvelle. Les images Pléiades permettent de suivre l'évolution des objets géomorphologiques d'intérêt (la brèche, la coursive i. e. le nouveau chenal de marée créé à l'intérieur de l'île) ainsi que la dynamique des paysages et du couvert végétal (par le biais du NDVI).
Remerciements points d'attention pour les acteurs locaux allant au-delà du niveau de l'exploitation agricole. Le revenu des systèmes reste dans tous les cas très dépendant des aides et des prix des intrants, même pour les exploitations actuelles les plus productives. Les réformes de la PAC et les fluctuations de prix devraient avoir un impact important et rapide sur l'économie agricole du territoire, et un impact moins immédiat sur la gestion des surfaces et la qualité des paysages. La baisse de valeur ajoutée globalement créée pose à terme la question de la durabilité économique de l'élevage dans de telles zones, sauf en cas de reconsidération des aides comme une rémunération de services socio-environnementaux. Pour les responsables locaux, ceci met en évidence l'extrême nécessité de rechercher collectivement l'organisation de productions démarquées (label rouge, appellation d'origine contrôlée, marque, agri bio) basées sur des ressources locales (herbe, identité et qualité de paysage).
Molecular Modeling Templates geometry optimization was performed in purely siliceous FAU frameworks using Materials Studio (MS) 5. 5 software following a similar steric approach described elsewhere  [21, 24]. The energy minimized locations of SDA within theoritical purely siliceous FAU-type structure were obtained by molecular modeling. Energy minimization was performed using Monte-Carlo simulated annealing runtines in the program Discover (implemented in MS Modeling 5. 5 by Accelerys Inc. ). van der Waals interactions were calculated using the universal forcefield  [26]. In this work, the "host-guest" interaction energy (bonding energy) is defined as the difference between the total energy of a system where a template is occluded inside a zeolite framework, and the sum of energies of the template in the vacuum and the zeolite in vacuum: E Host Guest = E Zeolite with template occluded À (E template + E Zeolite without template ) The deformation energy is defined as the difference between the energy of a template sterically constricted inside a zeolite framework, and the energy of the template in vacuum.