dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Geochemical Data Stream water at the outlet (RS site), spring water (CR site), and open field precipitation (PA rain) were sampled each week from 1986 to 2005 and have been sampled every 2 wk since (Fig. 1 ). Stream water was sampled more frequently during flood events using two automatic samplers (one set off at fixed time intervals and a second one set off with stream level variations) to ensure a representative sampling that takes discharge variations into account. From 1986 to 2005, open field precipitation was collected for major-element analysis at four sites positioned in the catchment according to altitude and slope to evaluate chemical variations and the element mass balances  (Probst et al. , 1990a). All water samples are collected using clean polyethylene bottles (250 mL for major-element analyses) and are filtered through a 0.
Data Management and Policy The accuracy of chemical analyses is assessed from the ionic balance observed between cations and anions, through the regular analysis of SLRS-4 riverine standards, and through participation in the intercomparison program of the Norwegian Institute for Water Research. Data are stored in the database once a year after their examination and final validation. Available data are downloadable from http://ohge. unistra. fr and http://bdd-ohge. ustrasbg. fr/index. php/bdd. Data regarding 22 parameters (e. g. , water discharge levels  [streams]  or volumes [open field precipitation], pH values, conductivity levels, and chemical concentrations) are available. Users can also look at some monitoring devices (as rain PA, spring CR, or stream RS) and associated data for selected periods directly via the web interface (Fig.
Soil solutions have been sampled with zero-tension lysimeter plates at 5, 10, 30, and 60 cm and at 10-and 70-cm depths for spruce and beech stands, respectively. Analyses are not continuous over time since 1986 because they were performed in association with opportunities brought by different short-term research projects. Data show significant changes in the soil solution chemistry for both tree plots with Ca and Mg depletion. This may be due to a decrease in exchangeable Ca and Mg  (Dambrine et al. , 1995 (Dambrine et al. , , 1998b) )  or to recent modifications of the type of water-rock interactions  (Prunier et al. , 2015; Schmitt et al. , 2017). The mineral-plant-water interface has been studied at the plot scale using tools such as (i) stable isotopes (Ca, Li, and B)  (Cenki-Tok et al.
Acknowledgments Data collection was funded by the  Observatoire Hydro-Géochimique de l'Environnement. The OHGE is financially supported by the  CNRS/INSU France  and  Université de Strasbourg. Research conducted at the Strengbach site was funded through several  French and European programs (DEFORPA, CPER IFARE, INSU ,  EC2CO ,  ANR ,  Region Alsace ,  CPER REALISE SoilTrec , and  Equipex CRITEX). Funding  for  ANR  project  HYDROCRIZTO ANR-15-CE01-0010-01  is also acknowledged. We thank  D. Million ,  G. Krempp , and  Y. Hartmeier  for providing technical laboratory assistance;  Séverine Bienaimé ,  Micheline Colin-Belgrand ,  Dominique Gelhaye ,  Benoit Pollier ,  Jacques Ranger ,  Marie Pierre Turpault , and  Bernd Zeller  from the  INRA-Champenoux  research center;  Etienne Dambrine  for his strong involvement, during the first 15 years, as researcher responsible for water-soil-plant transfer studies;  Bruno Ambroise  for his strong participation in the building and functioning of the initial project; all Master's and Ph.
Les CGE environnementaux privilégient ainsi la cohérence et la maniabilité du modèle afin de pouvoir tenir compte d'éléments spécifiques à la problématique du changement climatique. La critique du manque de transparence provient aussi du fait que les CGE sont souvent des modèles de grande taille. Du fait de leur désagrégation sectorielle détaillée, ils comportent de nombreux paramètres définis à l'échelle sectorielle, comme les élasticités de substitution entre facteurs de production notamment, dont la calibration est généralement peu documentée. La constitution de la base de données de calibration nécessite souvent d'amender les données brutes en mettant en oeuvre une série d'hypothèses laissées à la discrétion du modélisateur. Ces dernières sont pourtant cruciales pour les propriétés du modèle.
Par exemple, la désagrégation d'un secteur comme l'électricité en plusieurs sous-secteurs nécessitent de ventiler la production mais aussi les différents facteurs de production entre les sous-secteurs. Les données permettant de réaliser ce travail correctement ne sont pas toujours disponibles. Lorsque le modèle est multi-pays, il est nécessaire de mettre en cohérence les données de comptabilité nationale et celles de commerce international. Ce travail, déjà difficile au simple niveau macroéconomique agrégé, peut se révéler d'une grande complexité lorsque l'on veut tenir compte de la composante sectorielle. Sous l'impulsion de projets tels que GTAP (www. gtap. agecon. purdue. edu), EXIOBASE (www. exiobase. eu), WIOT (www. wiod. org), de grands progrès ont été accomplis dans la construction de bases de données Input-Output (IO) internationales et multisectorielles.
En plus de mettre en cohérence les données économiques nationales et d'échanges commerciaux, ces bases fournissent des extensions environnementales (émissions de CO 2 ou usage de différentes ressources naturelles) très utiles pour la construction de CGE appliqués à l'environnement. La clarté de ces ressources reste toutefois à améliorer -en particulier, les étapes de la construction de ces bases de données ne sont généralement pas accessibles. Elles reposent sur le croisement de différentes sources statistiques parfois contradictoires que des algorithmes plus ou moins complexes mettent en cohérence. La troisième raison contribuant à la critique du manque de transparence des CGE environnementaux provient du fait que ces derniers sont parfois couplés avec des modèles bottom-up technicoéconomique.
Ainsi la construction et l'utilisation collaboratives de bases de données permettraient d'une part des économies d'échelle mais garantiraient surtout que les modèles reposent sur des hypothèses discutées et acceptées par différentes équipes de chercheurs. Cette approche faciliterait aussi la comparaison de résultats de scénarios basés sur des hypothèses standardisées. Idéalement, la totale transparence impliquerait la possibilité de pouvoir répliquer les résultats d'un autre modèle mais cela suppose de surmonter les problèmes de confidentialité. Dans un premier temps, la mise en commun de blocs de modèles semble un objectif plus réaliste. À plus long terme, on peut espérer que des modèles en accès libre (« open source ») deviennent les références dans le domaine.
9-12). Selon plusieurs fonctionnaires interrogés 32 , ce but officiel en cache en réalité un autre : « C'est un sujet immense et donc impraticable. Tout est dedans, comment est-ce possible de mettre ça en oeuvre ? [. ] In fine, cette communication a un rôle politique : elle est là pour assurer le développement des partenariats public-privé [. ] et on se sert du mot bioéconomie comme d'une toute petite partie de ce qu'est la bioéconomie (mot non stabilisé) pour lancer des plans de financement de recherche sur les biotechnologies 33. » Le programme Horizon 2020, ou H2020 (2014-2020), qui fait suite au FP7, finance cette stratégie. Avec un budget de 77 milliards d'euros, il repose sur trois piliers : l'excellence scientifique, la primauté industrielle et un ensemble de sept « défis sociétaux ».
Le deuxième défi aborde les thèmes de la sécurité alimentaire, de l'agriculture, de la pêche et de la bioéconomie, mais il est souvent présenté lors des réunions H2020 ou sur les pages web de la CE, comme le « défi bioéconomie ». Il bénéficie d'un budget de 3,8 milliards d'euros, auxquels peuvent être ajoutés les 500 millions attribués aux biotechnologies via le pilier « primauté industrielle ». La bioéconomie capte au total environ 5 % des ressources du programme H2020  (Delgoulet et Pahun, 2015). Au-delà des budgets dédiés du FP7, puis du H2020, la bioéconomie s'est aussi institutionnalisée par la création de nouvelles instances européennes. En février 2013, un « observatoire de la bioéconomie » a été lancé 34 afin de créer une base de données sur l'usage actuel des biotechnologies dans les bioraffineries européennes, et d'élaborer les « profils bioéconomiques » de chaque État membre selon ses politiques, la structuration de son marché et de sa recherche, etc.
Quelles priorités pour la recherche européenne agricole ? Bataille à la Commission européenne Si la bioéconomie est présentée par la DG recherche et innovation (DG R&I) comme un nouveau canal de financement pour la recherche agricole 52 , les avis sont plus mitigés à la DG agriculture et développement rural (aussi appelée DG Agri) : tente d'industrialiser l'agriculture. C'est une approche centralisée. La théorie de la bioéconomie va avoir des impacts en termes de normalisation, de vision du vivant et de développement économique 56. » Des tensions sont ainsi apparues autour de la labélisation du deuxième défi sociétal d'H2020, actuellement intitulé « sécurité alimentaire, agriculture et sylviculture durables, recherche marine, maritime et dans le domaine des eaux intérieures et bioéconomie ».
L'enquête quantitative L'enquête quantitative a été menée par A. Bousseyroux. Un questionnaire (Annexe 1) a été soumis par courriel aux 909 individus de la base de données des membres VILLAGE possédant une adresse valide (sur un total de 1300 membres au moment de l'enquête). Le questionnaire s'organisait autour de trente-trois questions, obligatoires ou non. Celles-ci portaient sur le profil des membres interrogés, les actions qu'ils réalisaient au sein de VILLAGE et les changements auxquels ils pensaient que le dispositif les avait conduits. Les membres contactés étaient essentiellement des habitants ayant participé aux rencontres organisées dans le cadre de VILLAGE et ayant accepté de laisser leurs coordonnées pour être informés de l'avancée du dispositif  (Bousseyroux, 2016). Sur les 909 membres contactés, 233 ont répondu au questionnaire, soit un taux de réponse de 25,6 %  (Bousseyroux, 2016).
=100). 36 % d'entre eux sont installés dans leur commune depuis plus de 15 ans (n =84) et près de la moitié dit toujours avoir vécu en milieu rural (49 %, n =115). Ils sont majoritairement employés (40 % ; n =92), cadres ou indépendants (19 %, n =44), ou retraités (19 %, n =43). En parallèle de leur profession, 72,5 % des enquêtés disent être membre d'une association ou d'un club (n =169), même si cet engagement n'a pas de lien avec la nature dans 67 % des cas (n =134). Afin de rendre compte d'un éventuel biais d'échantillonnage lié aux non réponses et au fait que seules les personnes utilisant leur courriel aient été échantillonnées, un échantillon témoin de 36 individus choisis au hasard dans la base de données des 1300 membres du réseau VILLAGE. Cet échantillon, qui représente 2,5 % de l'effectif total des membres du réseau, a été contacté par téléphone.
Remerciements Cette étude a été réalisée à partir de l'observation du dispositif  Mon Village Espace de Biodiversité. Nous en remercions tous les partenaires, notamment l'équipe pédagogique de Zoodyssée, et les financeurs que sont le CNRS, le  Conseil Général des Deux-Sèvres , EDF Poitou-Charentes et la MAIF. D'autre part, ce travail s'établit dans le cadre du projet 65 Millions d'observateurs porté par le  Muséum national d'Histoire naturelle de Paris , que.
Le même procédé a été utilisé pour obtenir la liste des ressources (biens matériels ou immatériels utilisés) considérées comme favorables au bon fonctionnement de VILLAGE. Au total, 26 acteurs et 21 ressources ont été proposés par les participants. Les Stern (2000))elative à l'environnement pour stimuler différents niveaux d'eng. VertigO -la revue électronique en sciences de l'environnement, Volume 18 Numéro 3 | décembre 2018 (43 %, n enquêtes qualitatives Des entretiens ont été conduits entre mai et juin 2016 par A. Tshibangu4. Les participants, contactés par téléphone, ont été sélectionnés dans la base de données du réseau VILLAGE selon deux critères : leur lieu d'habitation, de façon à rencontrer des participants de communes diversifiées ; leurs actions, afin de rendre compte de la diversité des opportunités de participation générées par VILLAGE.
Remerciements Les auteurs remercient Agropolis Fondation à travers le projet « System approach for the TRAnsition to bio-DIVersified agroecosystems » (Stradiv) qui leur a permis de mener à bien les expérimentations et dont ce travail en est la porte d'entrée. De même, ils remercient les responsables du programme  AIRD doctorant du Sud  ( IRD-Cirad ) pour la prise.
Ce travail a bénéficié d'une aide de l'ANR au titre du programme LABEX ITEM ANR-10-LABX-50-01. 1 Alors que la montagne constitue pour la région urbaine grenobloise à la fois une condition géomorphologique intangible, une ressource et un marqueur identitaire structurant pour bon nombre d'activités, elle demeure la grande absente des politiques métropolitaines, plus enclines à conforter les activités technopolitaines qu'à renouveler leur contenu stratégique (Ambrosino et al. , 2016). Cette absence questionne tant le projet que le fondement culturel de la métropole grenobloise, et cela quand bien même l'ambition « d'affirmer son statut de Métropole Montagne » et « de repenser son rapport à la montagne, à la pente, dans toutes ses dimensions et spécificités » (Grenoble Alpes Métropole, 2016, p.
A very wide range of wood density The very low initial values of WD (0. 2 g/cm 3 ) also point to its heliophilic nature. This is one of the species with the lowest WD values recorded in French Guiana, since only balsa wood (Ochroma pyramidale) has a lower value (0. 13 g/cm 3 ) (Rueda and  Williamson, 1992). However, P. velutina also has a relatively high WD, i. e. around 0. 64 g/cm 3 , a value frequently encountered in middle successional forest species. In P. velutina, we thus found very high WD variability rarely reported in the literature except in Schizolobium parahyba  (Williamson et al. , 2012). On the other hand, such variations as we found in this species are not reported in the world wood density database  (Zanne et al. , 2009)  which gives a WD value of about 0. 40 g/cm 3 for P. velutina, whereas we found a very wide range of WD variability.
PNRSE (diagnostic de territoire 2008) PNRSE (diagnostic de territoire 2008) PNRSE (diagnostic de territoire 2008) PNRSE (diagnostic de territoire 2008) Services écosystémiques Indicateurs Source (base de données) Services d'approvisionnement Tableau Types de positionnement Arguments Approvisionnement alimentaire Cultures annuelles, prairies naturelles ou permanentes, maraîchages, serres, vergers, petits fruits SIGALE 20 ; RGA 2010 21 Plutôt critique Approvisionnement eau douce Éthique en Incommensurabilité Captage agricole, captage d'alimentation en eau Performativité Agence l'eau Artois-de potable, captage industriel Picardie Aporie du Attitude méfiance ou de de prudence Approvisionnement matières premières (bois) Risque stratégique en Production primaire en bois d'oeuvre, en bois Comparabilité concept de valeur économique totale Crédibilité transférabilité des et données Office d'industrie et en bois de feu pour trois types de national des forêts : feuillus, conifères et peupleraies Coupes et reboisements forêts Information Services de régulation La disponibilité des données a constitué un problème important : l'utilisation des modèles Communication Dimension systémique Plutôt favorable d'InVEST et la « mesure » de la biodiversité demandent un degré de connaissance du (aide à la décision) (outil de conviction) (interdépendance entre le développement et la conservation) Atténuation des Zones tampon (zones humides), zones d'infiltration (zones de champs captant, prairies permanentes), territoire extrêmement fin, à l'échelle appropriée.
/ Peptides de défense de l'hôte Découverts dans les années 1970 à partir d'études sur la peau des amphibiens et sur les insectes (figure  4 ), les peptides antimicrobiens sont des molécules de défense produites par l'organisme. Ils ont été renommés depuis une dizaine d'années comme peptides de défense de l'hôte (HDP) car leur activité biologique s'étend bien au-delà d'une fonction antimicrobienne stricte  (Hancock et al 2016). Ils sont présents dans virtuellement toutes les formes de vie du royaume bactérien, fongique, animal et végétal, et sont des composants essentiels très anciens de l'immunité innée. L'« Antimicrobial Peptide Database » (http:// aps. unmc. edu/AP/main. php) contient aujourd'hui plus de 2 700 peptides répertoriés dont plus de 2000 d'origine animale. Chez les animaux, les HDP sont produits essentiellement par les cellules épithéliales et les phagocytes situés à l'interface entre l'organisme et son environnement (peau, tractus respiratoire, digestif, urinaire et reproducteur).
Dans le monde aujourd'hui, on a finalement un savoir-faire en matière d'ingénierie de génie écologique, malheureusement j'utilise les termes encore, qui est assez rare dans le monde. Il faut le savoir. Nous sommes en France avec d'autres collègues qui ont des entreprises comparables, plutôt très bons dans ce domaine-là, et plutôt en avance. Donc c'est aussi en termes économiques une opportunité d'exportation de nos savoir-faire [. ]. J'ai un petit peu un côté aventurier qui fait que nous sommes allés monter une filiale en Chine depuis trois ans 14. » Les consultants se légitiment également via un important travail relationnel, à travers les colloques qu'ils co-organisent ou auxquels ils sont invités à s'exprimer, ou encore via une formalisation des savoirs, par la création de bases de données, de sites internet, l'édition d'ouvrages en partenariat avec des institutions reconnues telles que le Muséum national d'histoire naturelle.
Ils présentent enfin leur réussite économique importante comme critère de performance dans leur secteur d'activité : « Donc aujourd'hui ma seule entreprise c'est 240 salariés, 190 ingénieurs. Un chiffre d'affaires qui oscille entre 15 et 16 millions d'euros par an et 7 600 clients, 8 000 références, etc. Des données naturalistes, 8 millions de données référencées, mises dans une base de données et avec des échanges avec tout d'abord le Muséum d'histoire naturelle pour l'INPN (Inventaire national du patrimoine naturel), parce qu'aussi ce qu'on relève sur le terrain doit profiter à la collectivité nationale, je veux dire à tout le monde. Et puis beaucoup d'investissements R&D, 2 millions d'investissements sur les trois dernières années et aussi une partie de notre activité que j'adore et qui est très importante, c'est la partie édition, diffusion de la connaissance  15.
REMERCIEMENTS Nous remercions particulièrement l'AUF, qui dans le cadre de la convention BACGL-2014-52, Université de Yaoundé 1, Université de Bangui, Université d'Abomey Calavi et Université de Renne 1, intitulé « Gestion durable des ressources en eau, biodiversités de la faune aquatique souterraine et du zooplancton de trois bassins versants d'Afrique (Afrique Centrale et de l'Ouest) : impacts des perturbations anthropiques, climatiques et de la pollution » a partiellement.
Les tests non paramétriques de Friedman (comparaison globale) ont été effectués pour comparer les valeurs des paramètres physicochimiques, la richesse taxinomique et les abondances des organismes étudiés entre les stations d'échantillonnage. Pour les comparaisons deux à deux des stations, nous avons réalisé des tests de Wilcoxon pour échantillons appariés dont les résultats ont été interprétés à l'aide de la méthode des false discovery rates (FDR) (Benjamini & Yekutieli, 2001) pour comparaisons multiples (seuil de significativité abaissé à 0. 5 % pour 10 comparaisons possibles). Ces tests ont été réalisés à l'aide du logiciel SPSS 20. 0. Avant de réaliser ces tests, la normalité des données a été recherchée en utilisant le test de Kolmogorov-Smirnov. Afin d'étudier les relations entre les variables environnementales et la dynamique d'abondance des macro-invertébrés benthiques, une analyse de corrélations de rang (coefficient de Spearman) et une Analyse Canonique de Correspondances (ACC) ont été réalisées à l'aide de deux bases de données, la matrice des abondances des taxa composée essentiellement de fréquences d'occurrence (accessoire, constant, régulier et omniprésent) et la matrice des paramètres physico-chimiques, en utilisant respectivement les Logiciels SPSS.
Snowpack onset date Since a major objective here is to model the properties of the basal snow layer, determining when the snowpack started forming in the autumn is critical, as an error on the onset date would lead to erroneous simulations of snowpack properties. We used a combination of data from automated snow gauges, satellite images, and time-lapse photographs to determine the snowpack onset date from autumn 1993 to 2014. One snow gauge was installed in summer 2001, another one in 2004, and a third one in 2013. Time-lapse photographs are also available in autumn 2014, with a Reconyx® camera taking three pictures a day of mesic habitat. Given these data sources, the number of independent snow start dates that could be obtained ranged from 1 (in 1993) to 6 (in 2014). Regarding satellite images, we used data from MODIS, Globsnow-2, and Landsat.
Satellite images give more representative data but cloud cover is often a problem especially in the Arctic. We used MODIS rapidfire satellite photographs of autumn  2009 , 2010 , and 2014 and MODIS snow cover product (MOD10A1, collection 5; Hall et al. 2002 Hall et al. ) for 2003 Hall et al. , 2007 Hall et al. , 2009 Hall et al. , 2012 Hall et al. , and 2013 , which provide information on the surface snow cover fraction at 500 m spatial resolution on a daily basis. These data were collected from the National Snow and Ice Data Center website. In addition, we use the daily Globsnow-2 Snow Extent products, available at http://www. globsnow. info/index. php?page=Data, derived from the Advanced Along-Track Scanning Radiometer (A-ATSR) and ATSR-2 sensor at 0. 01°spatial resolution for years 1997 and 1998  (Metsamaki et al.
2015). This dataset was complemented by 30 m spatial resolution true color images from Landsat satellites (5, 7, and 8) for years 1993-2014. Landsat data were collected from the USGS web site (https://earthexplorer. usgs. gov/). Despite these multiple data sources, the snow start date was sometimes far from certain and we attributed a reliability index for the snowpack onset date of each year based on the coincidence between dates given by satellites, snow gauges, and time-lapse photographs. This index was 100% when at least four dates were identical and there was no conflicting date. The index was 90% when three dates were identical and a fourth date was most likely the same, and there was no conflicting data. This happened for example when a signal for a snow gauge was low, or when a satellite image indicated significant but incomplete snow cover.
Lemming population data We estimated brown lemming summer densities using a capture-mark-recapture approach from 2004 to 2015. Lemmings were live-trapped in two 11 ha permanent grids with 144 traps laid out in a Cartesian plane (12 × 12) at 30 m intervals (Fig. 2 ). Trapping grids were separated by >500 m. One grid was located in the wet tundra habitat and the other in the mesic/gully habitat (referred to as mesic grid hereafter). There is no interest in counting lemmings separately in gullies because after snow-melt this mesic habitat is no longer preferred by lemmings. Traps were activated during three primary trapping sessions: mid-June (as early as possible after snow-melt), mid-July and mid-August (four sessions from 2004 to 2007 as two sessions were conducted in July in those years).