dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
, 2006) , which makes them good candidate species to test our predictions. We analysed the effect of connectivity dynamics using landscape datasets in six time points (1952 to the present) to examine these relationships in postagricultural woodlands experiencing upward or downward trend of connectivity. The functional structure of woodland herbaceous assemblages was evaluated using the mean and the diversity of trait values for four traits related to the colonisation capacity of plant species. We specifically tested the following hypotheses: Hypothesis 1. The taxonomic diversity of herbaceous assemblages in woodlands experiencing an upward connectivity trend increases with a high degree of connectivity, a high magnitude and a low variability of temporal changes in connectivity. In woodlands experiencing a downward connectivity trend, the taxonomic diversity increases with a high degree of connectivity, a low magnitude and a low variability of temporal changes in connectivity.
These policies were designed to accommodate agricultural intensification (e. g. hedgerow clearing due to land reallotment) and were progressively accompanied by greening measures (e. g. planting of post-agricultural woodlands and, to a lesser extent, hedgerows). The consequences of these successive policies on land cover can be traced back in the landscape datasets covering our study area. Land cover maps (ZAAr vector dataset) and the wooded habitat cover maps (raster dataset F I G U R E 1 Illustration of the: (a) degree of connectivity (i. e. the connectivity value of the patch at a given moment in time), (b) magnitude (i. e. the strength at which the connectivity of the patch changes over time) and (c) variability (i. e. alternation of periods with the patch being highly connected and periods with the patch being only slightly connected) of the temporal changes in landscape connectivity, when all other components are fixed.
, 2017). We did not define the presence of suitable habitats for dispersal (i. e. wooded habitats) based on the environmental conditions within them. Indeed, we do not have environmental data for all of the wooded habitats within the study site to integrate these variables. We then calculated resistance maps based on wooded habitat cover maps for each time point (giving a total of six resistance maps), by classifying wooded habitats with a resistance value of 1 (i. e. habitat, highly suitable for dispersal) and the matrix with a resistance value of 50 (i. e. non-habitat, hardly suitable for dispersal) (Figure  2b ). The centre-to-centre distance between pairs of patches was then assessed from each resistance map as the resistance distance using the r package 'gdistance' (van Etten, 2017) (Figure  2c ).
all time points combined) between pairs of patches separated by a Euclidean distance smaller than 500 m. This 'converted' potential maximum dispersal distance was then used to set the decay rate of the negative exponential function at p ij = 0. 01. These calculations were made using Conefor 2. 6 software  (Saura & Torné, 2009). PCflux i,t index obtained was overly correlated between each time point (Pearson's correlations, 0. 82 ≤ r ≤ 0. 98).
| Taxonomic diversity and functional structure of woodland plant assemblages The taxonomic diversity of each 'old' post-agricultural woodland assemblage was assessed using total species richness and Piélou's evenness, using the 'vegan' r package  (Oksanen et al. , 2019). Four functional traits related to colonisation capacity were chosen: the number of seeds per plant, seed dry mass, seed germination rate, and type of reproduction (Table  1 ). We did not consider seed bank persistence nor life-span, as most woodland herbaceous plant species are perennials (89. 89% of the species recorded in our study according to the Biolflor database,  Kühn et al. , 2004)  and have a transient seed bank (80. 90% of the species recorded according to the LEDA database,  Kleyer et al. , 2008). Continuous traits (number of seeds per plant, seed dry mass and seed germination rate) were obtained from the TRY global plant trait database  (Kattge et al.
, 2011). Trait values with an error risk <4  (Kattge et al. , 2011)  were averaged per trait and per species, following an outlier detection and removal procedure assuming normal distribution of values per trait and per species (4. 3% of the continuous trait values dataset). The ordinal trait (type of reproduction, describing the investment in vegetative reproduction) was obtained from the BiolFlor database  (Kühn et al. , 2004). We estimated missing trait values using multivariate imputation with the chained equation procedure  (Penone et al. , 2014; Taugourdeau et al. , 2014) , using the family of each species as nested blocks assuming phylogenetic conservatism  (Baeten et al. , 2015). This procedure was performed with the 'mice' r package (van Buuren & Groothuis-Oudshoorn, 2011). Continuous traits were transformed before analysis to achieve normality (Table  1 ).
| Statistical analysis We investigated the effects of the temporal dynamics of landscape connectivity (i. e. the degree of landscape connectivity, magnitude and variability of its temporal changes) on the taxonomic diversity and the functional structure of current woodland plant assemblages for each type of connectivity trend. Models described below were performed on the upward connectivity trend dataset (N = 20), and on the downward connectivity trend dataset (N = 24) separately. Woodlands characterised by a null trend (N = 6) were included in both datasets for subsequent analysis, as they remained isolated during the study period. We hereafter referred to woodlands characterised by an upward and a null connectivity trends as woodlands experiencing an upward connectivity trend, and to woodlands characterised by a downward and a null connectivity trends as woodlands experiencing a downward connectivity trend.
The CWM (Table  S1 ) and RaoQ (Table  S2 ) of the four selected traits were not or weakly correlated. Prior to model optimisation, collinearity between independent variables (i. e. degree of landscape connectivity, magnitude and variability of its temporal change) was tested using the variance inflation factor (VIF). Despite correlations between independent variables (Pearson's correlations, 0. 53 ≤ r ≤ 0. 73 and 0. 67 ≤ r ≤ 0. 72 in woodlands experiencing upward and downward connectivity trends, respectively), VIF values were all <5, indicating negligible collinearity  (Hair et al. , 2014; O'Brien, 2007). Using the 'ncf' r package  (Bjørnstad, 2020) , we found no evidence of residual spatial autocorrelation in any of these models. All the models were optimised using a multi-model inference based on the bias-corrected Akaike information criterion (AICc).
Model(s) retained systematically include the degree of connectivity. Independent variables were considered significant if their 95% confidence intervals did not overlap zero. Model averaging was performed using 'MuMIn' r package  (Barton, 2018). There was no evidence that detected effects were attributable to the area of woodland patches nor to the presence of a speciesarea relationship in those patches. Specifically, the mean area of woodland patches did not differ significantly between woodlands experiencing an upward (1. 37 ha) and a downward (0. 80 ha) connectivity trend (permutation Student's t-test, t = -1. 71, p > 0. 05). The area of woodland patches was not correlated with any components of the temporal dynamics of landscape connectivity (Table  S3 ). It was also not correlated with the taxonomic and the functional structure (Table  S4 ) of woodland assemblages.
| DISCUSS ION Using landscape datasets over seven decades, we showed that accounting for the independent effects of the degree of connectivity, the magnitude and the variability of temporal changes in landscape connectivity improved our ability to predict the functional response of current woodland herbaceous plant assemblages to the temporal dynamics of connectivity, but not their Seed dry mass (1) 0. 40 ± 0. 14 -0. 95-2. 12 0. 49 ± 0. 08 0. 00-2. 08 Seed germination rate (2)  2. 21 ± 0. 12 1. 10-3. 66 0. 81 ± 0. 11 0. 00-1. 85 Type of reproduction 3. 12 ± 0. 10 2. 08-3. 97 0. 79 ± 0. 12 0. 00-2. 38 Downward trending woodlands (N = 28) Number of seeds per plant (1)   5. 91 ± 0. 16 4. 45-8. 23 0. 44 ± 0. 10 0. 00-2. 26 Seed dry mass (1)  0. 38 ± 0. 17 -1. 57-2. 12 0. 51 ± 0. 08 0. 00-1. 65 Seed germination rate (2)  1.
ACK N O WLE D G E M ENTS This work was funded by the  Fondation de France  ( BISCO  project),  BiodivERsA  ( Woodnet  project) and the  European Regional Development Fund (ERDF)  under the umbrella of  INTERREG Atlantic Area  ( ALICE  project,  EAPA_261/2016 ). The authors thank  L. Broudic ,  M. Bijou  for their contribution to fieldwork,  M. Dahirel  for advice on statistics,  J-C. Foltête  for feedback on resistance distance conversion,  L. Morel ,  L. Lecoq  for stimulating discussions on the processing of trait values and  D. Goodfellow  for English editing. This work used landscape datasets (available at https://accue il. osuris. fr/)collected in the LTSER site ' Zone Atelier Armorique ' and plant traits from the  TRY initiative  (http://www. try-db. org). Land cover and wooded habitat cover maps were established by  J.
Nabucet ,  T. Alcala Jimenez  and  C. Brabant  ( LETG-Rennes-Costel ) and the company KERMAP (https://kermap. com/en/). The TRY initiative and database is hosted, developed and maintained by  J. Kattge  and  G. Boenisch  ( Max Planck Institute for Biogeochemistry, Jena, Germany ). TRY is currently supported by  Future Earth/bioDISCOVERY  and the  German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv) Halle-Jena-Leipzig.
DATA AVA I L A B I L I T Y S TAT E M E N T Data and R scripts used for this study are available on Figshare https:// doi. org/10. 6084/m9. figsh are. 19122 410. v1  (Uroy et al. , 2023). Land cover and the wooded habitat cover maps are available on Osuris (https://accue il. osuris. fr/) using the following links:.
| Assessment of the temporal dynamics of landscape connectivity (a) produced by the company KERMAP, https://kermap. com/en/) were (b) (c) Time established from aerial images with a resolution of 5 m. From these Landscape connectivity Landscape connectivity landscape datasets, we selected six time points (Figure S1a), related to the different policies implemented and available aerial imagery: 1952 (the oldest available map, hereafter referred to as the initial state of the landscape), 1974, 1985, 2000, 2006 and 2016 (the most recent available map, hereafter referred to as the current state of the landscape). Overall, these different policies resulted in a sharp decrease (ca. 61%) in hedgerow cover between 1952 and 1985, fol-lowed by a slight increase (ca. 15%) between 1985 and 2016. Over Time Landscape connectivity Time the whole period, woodland cover increased slightly (ca.
Agradecimientos Queremos agradecer a V. Cruz, J. Astigarraga, E. Quintero y en general al Grupo de Ecoinformática de la Asociación Española de Ecología Terrestre por organizar y promover los "Seminarios Ecoinformáticos", a partir de uno de los cuales se originó esta nota. Las conversaciones con V. Lauret motivaron reflexiones que ayudaron a una mejor evaluación y comunicación de los modelos de esta nota. J. F-L está actualmente financiado por un contrato postdoctoral Margarita Salas (fondos de la Unión Europea -NextGenera-tionEU) a través de la Universidad Complutense de Madrid. J. Astigarraga, I. Bartomeus, F. Rodríguez-Sánchez and L. M. Carrascal contribuyeron con revisiones y comentarios a mejorar sustancialmente una primera versión de esta nota. Apéndice 1: La unión hace la fuerza: modelos de distribución de especies integrando diferentes fuentes de datos Javier Fernández-López (javfer05@ucm.
github. io/nimble-workshop/#1 nc <-1 # número de cadenas del MCMC (se recomiendan mínimo 3) nb <-5000 # iteraciones iniciales a descartar (depende, pero probablemente mas) ni <-nb + 50000 # número de iteraciones de cada cadena (depende, pero probablemente mas) model <-nimbleModel(code = conteos_model, data = data, constants = constants, inits = inits(), calculate = FALSE) c_model <-compileNimble(model) model_conf <-configureMCMC(model, useConjugacy = FALSE) model_mcmc <-buildMCMC(model_conf) c_model_mcmc <-compileNimble(model_mcmc, project = model) # Iniciamos el MCMC samples_conteos <-runMCMC(c_model_mcmc, nburnin = nb, niter = ni, nchains = nc) # Al finalizar lo primero que deberíamos hacer es explorar los # traceplots para ver cómo ha discurrido el análisis. En este ejemplo # nos saltaremos ese paso y directamente obtendremos la media de la # distribución a posteriori obtenida mediante el MCMC para los # parámetros de interés y produciremos una predicción pred_Conteos <-exp(mean(samples_conteos[, 1]) * alt + mean(samples_conteos[, 2]) * bosque) samples_Cont <-coda::mcmc(samples_conteos) # Cabe destacar que una de las ventajas de la inferencia Bayesiana es # precisamente que los coeficientes estimados no son valores fijos, # sino distribuciones, por lo que podemos tener en cuenta la # incertidumbre asociada.
Ces travaux ont pour objectif de caractériser les surfaces pastorales de la région Provence-Alpes-Côte-d'Azur (PACA) en termes de distribution spatiale et de diversité des formations végétales. Afin de caractériser l'emprise spatiale des espaces pâturés, nous avons analysé deux bases de données disponibles : le registre parcellaire graphique (RPG) issu des déclarations réalisées par les agriculteurs dans le cadre de la politique agricole commune (PAC) et l'enquête pastorale (EP) effectuée à l'échelle des régions PACA et Rhône-Alpes. Nous avons ensuite caractérisé l'occupation du sol par télédétection en utilisant l'image SPOT 6, afin de distinguer cinq classes de milieux (forêts, landes fermées, landes ouvertes, pelouses, sol nu), à l'échelle d'un géo-terroir test de la région (Haut Verdon-Annot-Saint-André).
-Pelouse : elle correspond à une couverture herbacée de végétation naturelle plus ou moins dense. -Définir l'échelle pour fixer une limite de seuil d'hétérogénéité des objets produits. Les objets sortant de la segmentation seront plus grands si les données sont homogènes, et plus petits si elles sont hétérogènes. -Définir l'homogénéité spectrale qui détermine l'importance relative de la radiométrie et le critère de fusion d'objet. -Définir l'homogénéité spatiale : il définit l'importance de la forme de l'objet, qui constitue une valeur importante pour caractériser des objets de forme compacte. Après plusieurs tests de segmentation réalisés via l'application Generic Region Merging GRM qui est déjà intégrée dans OrfeoToolbox (Remote Module), nous avons retenu les paramètres suivants : seuil du critère : 100, homogénéité spectrale : 0,6 et homogénéité spatiale : 0,9 (figure  9 ).
Estimation de l'étendue de l'espace pastoral régional Le croisement entre les bases de données RPG et l'enquête pastorale nous a permis de : 1. Mieux décrire l'emprise de l'élevage sur le territoire de la région PACA. La figure  4  représente, pour chaque géo-terroir, la proportion de surfaces pastorales, obtenue en cumulant l'ensemble des unités spatiales référencées dans l'EP ou le RPG. Ainsi, après rapprochement de ces deux bases de données, les zones pastorales et herbagères couvriraient en surfaces cumulées 954 240 ha, soit 30 % de la superficie totale de la région. La classe lande fermée représente la proportion de surface la plus élevée, quelle que soit la source des données obtenues (respectivement 36 % et 34 %). Compte tenu des dynamiques végétales à l'oeuvre dans ce type de milieux, leur accessibilité par des animaux pourrait ainsi être remise en question dans le futur.
'enquête pastorale se traduit notamment sous la forme d'une base de données géoréférencées. Les entités pastorales recensées sont localisées sur des fonds cartographiques IGN Scan 25 ou BD Ortho (à l'échelle 1/25 000, projection en Lambert 93). L'enquête pastorale porte sur deux grands types de surfaces pastorales, définis selon leurs fonctions pastorales : les unités pastorales (UP) à fonction spécialisée d'accueil des animaux durant la période estivale, et les zones pastorales (ZP) n'ayant pas de fonction spécialisée d'estive, et qui se caractérisent donc par leur fonction d'intersaison ou d'hivernage (pouvant néanmoins parfois accueillir des animaux l'été, en complément). La nomenclature du type de milieu recensé identifie les catégories suivantes : surface en herbe, landes, sous-bois pâturé et prés bois, et divers (très forte hétérogénéité).
L 'enquête pastorale se traduit notamment sous la forme d'une base de données géoréférencées. Les entités pastorales recensées sont localisées sur des fonds cartographiques IGN Scan 25 ou BD Ortho (à l'échelle 1/25 000, projection en Lambert 93). L'enquête pastorale porte sur deux grands types de surfaces pastorales, définis selon leurs fonctions pastorales : les unités pastorales (UP) à fonction spécialisée d'accueil des animaux durant la période estivale, et les zones pastorales (ZP) n'ayant pas de fonction spécialisée d'estive, et qui se caractérisent donc par leur fonction d'intersaison ou d'hivernage (pouvant néanmoins parfois accueillir des animaux l'été, en complément). La nomenclature du type de milieu recensé identifie les catégories suivantes : surface en herbe, landes, sous-bois pâturé et prés bois, et divers (très forte hétérogénéité).
Selon la définition de l'ASP, un îlot « correspond à un ensemble contigu de parcelles culturales exploitées par un même agriculteur ». Cette base de données géoréférencées représente environ 27 millions d'hectares (6 millions d'îlots). De nature déclarative, elle couvre de manière assez exhaustive les terres agricoles des régions à dominante de grandes cultures et de prairies en France. Dans cette base de données, chaque îlot, au travers d'un identifiant anonyme, est rattaché à une exploitation et permet de caractériser l'activité agricole à cette échelle (Caloz et Collet, 2011), ou en lien avec une classe particulière d'occupation du sol. Depuis 2010, le système de projection est Lambert 93. Un conventionnement entre l'ASP et l'INRAE permet aux chercheurs de différentes unités de l'INRAE d'exploiter les données du RPG, niveau 4 d'information, mises à disposition par l'unité de service l'observatoire du développement rural (ODR) de l'INRAE.
Remerciements Nos vifs remerciements à  Laurent Bonnal   pour son appui indéfectible dans le traitement des spectres issus du SPIR. Cette recherche a été financée par le projet  Séquestration de carbone et émissions de gaz à effet de serre dans les écosystèmes (agro) sylvopastoraux des États sahéliens du CILSS supporté par l ' Union Européenne   sous l'Initiative Development Smart Innovation through   Research in Agriculture (DeSIRA). Les opinions exprimées dans cet article ne sont pas celles de l'Union Européenne.
José Manuel Yáñez, Facultad de Ciencias Veterinarias y Pecuarias, Universidad de Chile, Chile Louis has also played a pivotal role in the relatively recent expansion of the coverage of Evolutionary Applications into quantitative genetics and genomics applied to animal breeding. His vision was crucial for the inclusion of topics aiming at deciphering the genetic underpinnings of complex traits, integrating genomic data into genetic improvement programs and investigating the consequences of domestication and artificial selection in a variety of animal species. By fostering a platform for cutting-edge research in these areas, Louis has contributed significantly to the journal's mission of bridging the gap between evolutionary biology and practical applications, thus advancing our understanding of how genomics can be harnessed for the sustainable improvement of terrestrial and aquatic organisms.
1. 1 Descripteurs topographiques (altitude et amplitude des bosses et des creux) issus du Modèle Numérique de Terrain à 50 m de résolution de l'Institut National de l'Information Géographique et Forestière (IGN) ; 2. Descripteurs de l'occupation du sol (fraction du bâti, des grandes cultures, de la végétation basse et haute) issus d'un produit hybride combinant la base de données BD TOPO (version 2020) et une image PLEIADE d'août 2015 à 2 m de résolution dont le traitement permet une meilleure prise en compte de la végétation estivale en milieu urbain ; 3. Variables géographiques (latitude et distance au centre-ville) pour émuler l'effet du vent méridien et de la densité du bâti sur la variabilité spatiale de la température.
Remerciements-L'auteur principal remercie profondément l'Organisation Internationale des Bois Tropicaux (OIBT) pour le financement du présent travail à travers le programme de bourse OIBT. Je remercie aussi le technicien Tristan Stein du LERMAB (Epinal), Université de Lorraine, pour toute l'assistance lors du montage de mes protocoles expérimentaux durant mon stage de Post Doctorat.
Un total de 347 taxa a pu alors être identifié. Cependant, lors de la revisite de 318 de ces stations, entre 2004 et 2007, à l'aide de prélèvements quantitatifs à la benne Hamon (tamisage sur 2 millimètres) et un tri des échantillons au laboratoire, un total de 875 taxa a été recensé, soit plus du double de celui réalisé 30 ans auparavant  (Foveau et al. , 2013). Cependant, la disparité du nombre d'espèces recensées entre ces deux inventaires est plus imputable aux différences de techniques d'échantillonnage et de traitement des échantillons qu'un changement faunistique entre les deux périodes. Des inventaires, catalogues, atlas, bases de données permettent de dresser un inventaire assez exhaustif des espèces d'invertébrés benthiques recensées en Manche. Il vient d'être publié en 2019 l'Atlas du golfe normano-breton qui compte 1281 pages et sept volumes recensant et cartographiant les 2226 espèces marines dont les premières données datent de 1829 (Le  Mao et al.
, 2019). Les arthropodes (crustacés) dominent en termes de richesse spécifique avec 618 espèces, suivis des mollusques avec 482 espèces puis les annélides avec 405d'espèces. Cet Atlas complète l'inventaire réalisé par  Godet et al. (2010)   Le Catalogue des invertébrés en Seine-Aval répertorie 1425 taxa  (Ruellet et Dauvin, 2008). Pour la baie de Seine, l'inventaire des Zones naturelles d'intérêt écologique faunistique et floristique a permis de recenser 427 espèces en 928 sites d'échantillonnage en zone intertidale et 906 espèces pour 1434 sites en zone subtidale. Pour l'ensemble de la Normandie, la base de données compte des informations sur la biodiversité de 3103 sites de suivi. Les présences géolocalisées de 2221 taxa sont inventoriées parmi lesquels figurent 1697 espèces, les 524 restants sont des taxa de plus haut rang.
This approach allows simulating the most extreme events, without having to consider most "normal" events. So far, this approach has been based on single model experiments  [12, 13]  or constrained by reanalysis data  [3]. Both studies focused on present-day or pre-industrial conditions. Therefore there is an urge to be able to apply this type of methods to scenarios of climate change, in order to evaluate worst cases in near future climate conditions. We consider mean daily temperature (TG) and we determine the warmest period of 15 days (in Ile-de-France) in July-August, for each year (TG15d). This length (15 days) is motivated by the duration of Olympic games. The goal of this paper is to estimate worst case scenarios of TG15d heatwaves in the Paris area in the decades around 2024, and outline the synoptic features of those events in order to understand whether their causes are unique.