dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
EOF analysis of interannual variability To illustrate the potential of these binned data to investigate interannual variability, we perform EOF analysis. For this analysis, gaps in the time series are filled by first linearly interpolating from neighboring spatial bins, and then in time from neighboring time steps. They are then normalized to unit variance. When performing an EOF analysis of the monthly anomalies of S, on B-AX01 and B-AX02 together, little seasonal dependence is observed in the first two components: very close time series are obtained when performing the EOF analysis on the whole time series or on low-passed filtered time series for different seasons (not shown). The associated principal components are very similar when performed separately for B-AX01 and B-AX02, and thus we jointly analyzed the two gridded data sets after low-pass filtering by a 15-month running mean filter (Fig.
Data availability The gridded data set is freely available and accessible at https://doi. org/10. 6096/SSS-BIN-NASG. The XBT data collected along AX01 and AX02 are available at http://www. aoml. noaa. gov/phod/hdenxbt (last access: July 2018). ARMOR3D (GLOBAL_REP_PHY_001_021) products are freely available through the Copernicus Marine Environment Monitoring service (http://marine. copernicus. eu/services-portfolio/access-to-products/, last access: July 2018). The International Argo Program is part of the Global Observing System  (Argo, 2000).
Thus, in summary, although there are a few anomalous individual transects, the comparisons suggest high consistency between TSG data and other validated data a few meters below the surface. We carried out similar comparisons for TSG data along B-AX02 (since 1994), but although average results are not statistically distinguishable from the ones on AX01 (Table  A1 ), scatter is larger (for example in comparison to Argo data, the standard deviation of the temperature differences equals 0. 51 • C for AX02, compared to 0. 33 • C for AX01). The comparisons are also more difficult to interpret, because of many changes in how and where the TSGs were installed on different ships during the 1994-2016 period, frequent occurrence of insufficient flow through the instrument, and also because XBT and nearby Argo data were used to adjust the TSG temperatures.
Notice also that for six crossings (in July 1993 and January and April 1994, as well as in late 2016-2017), temperature was measured by the bucket method, taking care of leaving the bucket long enough in the sea and measuring T quickly (within 30 s) after retrieving the bucket. The bucket data were compared with intake temperature measurements for two crossings, suggesting small negative biases (not exceeding -0. 1 • C), except during high wind conditions, which were not frequent. During other crossings when there were no intake temperature measurements, the temperature measurements originating from XBTs were directly associated with salinity from water samples.
6 L'élaboration de ce travail repose sur le constat qu'il manque toutefois aujourd'hui une démarche géomatique simple, robuste et reproductible, pour caractériser, identifier et localiser les massifs dunaires naturels et/ou anthropisés présentant une capacité de protection faible. Une telle démarche constitue un premier niveau de diagnostic opérationnel permettant d'orienter voire d'alimenter les suivis in situ des secteurs identifiés comme sensibles. Les objectifs de cet article sont donc (i) de proposer un tel protocole (ii) à travers la création d'une base de données détaillant l'état des massifs dunaires (iii) afin d'identifier les secteurs côtiers sensibles et/ou exposés à la submersion marine. Les massifs dunaires sont ici perçus comme des édifices naturels ou anthropisés disposant d'une capacité intrinsèque d'opposition aux submersions marines.
Remerciements 38 Les auteurs tiennent à remercier particulièrement la  Fondation de France pour le soutien financier apporté au projet DiDUNE , l'Observatoire régional des risques côtiers (OR2C) dans lequel s'inscrit ce travail, et l'UMR 6554 LETG pour son accueil. Les auteurs remercient également Françoise Debaine pour ses conseils et Laurent Godet pour son travail de relecture.
En effet, le raisonnement spatialisé structuré en 3 niveaux d'agrégation autorise de multiples lectures et extraction des résultats, du niveau de l'indicateur à la synthèse globale en passant par les différents indices intermédiaires. Certains indicateurs difficilement quantifiables sur le terrain peuvent ainsi alimenter et conforter le suivi in situ des cordons bordiers (ex. crête de dune, assise, et volume extraits de données LiDAR). Le long des secteurs sensibles ou à risque, la base de données et le diagnostic peuvent donc être mis à jour avec de nouvelles données, à la condition que celles-ci relèvent de protocoles d'acquisition communs (interopérabilité) suivant les préconisations de la Stratégie nationale(MEEM, 2017 ; MEDDTL, 2012).
Remerciements La révision de collections paléontologiques et archéologiques est une source de curiosité indispensable à la recherche. Les auteurs remercient vivement le  Musée national de Préhistoire (Jean-Jacques Cleyet-Merle ,  Peggy Bonnet-Jacquement ,  Christine Boussat ,  Marie-Dominique Dehé ,  Philippe Jugie ),  les spéléologues de la Compagnie des Beunes  (N. Aujoulat †,  B. Bitard ,  D. Bitard ,  P. Marchive , W. O'yl),  Nicolas Frèrebeau  ( UMR 5060 IRAMAT-CRP2A   Univ. Bordeaux Montaigne et UMR 6629 LMJL Univ. Nantes) ,  Carole Fritz ,  Gilles Tosello et Georges Sauvet (CREAP, Toulouse) ,  Monique Olive  (Étiolles),  le Muséum d'histoire naturelle de Toulouse  ( Francis Duranthon ,  Pierre Dalous ,  Guillaume Fleury ) pour les informations utiles lors de la rédaction de cet article.
Les tests utilisés sont ceux du logiciel Statistica : Kolmogorov-Smirnov (K-S) et son dérivé le test de Lilliefors (L) ainsi que celui de Shapiro-Wilks (S-W), plus couramment utilisé. Tous les calculs ont été réalisés avec la gamme logicielle Statistica  (StatSoft, 1997). Le Tableau 4 représente le bilan des comparaisons statistiques des moyennes des rapports L/W, L-D/D et T, entre des couples d'ichnoespèces, en précisant la non-significativité (NS) ou la significativité non (S) de leurs différences, par rapport au seuil p 5 %. Dans le premier cas N-S, les valeurs de p ont été précisées dans le texte lorsque p > 0,05 et dans le second (S) par p < 0,01. La répartition des points-empreintes des ichnoespèces étudiées est illustrée dans plusieurs graphes L/W, L-D/D et T/f (L). Ils sont rassemblés sur la Fig.
Remerciements Les auteurs remercient très chaleureusement MM. Jean-Paul Gély, propriétaire du site du Capelan (Meyrueis) et Jacques Raimond, propriétaire de celui du ravin de la Garène à Jouque-Merles pour leur aimable accueil et leur autorisation d'accéder à leur propriété. D'autres autorisations nous furent ensuite nécessaires pour le Capelan, localisé dans le Parc National des Cévennes (PNC) et pour travailler dans la Jonte, rivière gérée par la DDT Biodiversité de Mende via le Syndicat Mixte Grand Site des Gorges du Tarn et de la Jonte de Sainte-Enimie. Après avoir pris contact, ces organismes nous permirent de réaliser nos études. Nous les remercions donc aussi, bien chaleureusement via leurs représentants (Richard Scherrer du PNC, Laurent Scheyer de la DDT), ainsi que tous nos collègues universitaires qui ont répondu favorablement à nos quelques demandes : Richard Ciszak (Université de Toulouse), Neil Clark (Université de Glasgow), Mike Romano (Université de Sheffield), Felix Pérez-Lorente (Université de Logro ño), Laura Pi ñuela (Université d'Oviedo).
Pour leur utilisation ultérieure (constitution d'une « mémoire » des risques côtiers et analyses spatiales et temporelles), les inventaires d'événement ont fait l'objet de deux mises en forme : d'une part, elles constituent un dossier de « fiches communales standardisées » et, d'autre part, les informations contenues dans ces fiches sont reprises sous la forme d'une base de données spatialisées pour une exploitation au sein d'un S. I. G.
Descripteurs régionaux proposés 22Sur la base des fiches communales standardisées, chaque impact inventorié est géo-référencé au sein d'une base de données spatialisée. Il s'agit d'une couche vectorielle de points. Le référencement puis le traitement et les analyses spatiales et temporelles des données sont réalisés au sein d'un S. I. G. piloté par QGis 2. 10 Pisa et ses outils d'analyse  (Open Source Geospatial, 2015). La table attributaire associée renseigne les caractères suivants dans la mesure où l'information a pu être collectée : date ; localisation ; type de facteur générateur ; type d'aléa ; source de l'information ; personne ayant produit la description dans la fiche communale standardisée ; lien hypertexte vers la fiche communale qui relate les faits en détail.
Les attributs de date des aléas 23Plusieurs analyses chronologiques doivent pouvoir être proposées de manière à disposer de comparaisons dans le temps (évolutions annuelles, par décennie ou par siècle). Disposer d'une chronique, couvrant au moins les XIX e , XX e et XXI e siècles, des événements successifs est la plus intéressante mais une telle chronique nécessite de disposer des dates précises pour chaque fait inventorié. Cette information datée permet dès lors d'envisager d'agréger les observations faites dans les différentes communes de la région en les attribuant à un ou des forçage(s) commun(s). Dans la base de données, la date peut être précise (jour, mois et année) ou approximative (mois, hiver de telle année, ou année simplement). Pour informer cet attribut, chaque enregistrement reçoit un code constitué de 8 chiffres : les quatre premiers sont l'année, les deux suivants sont le mois, les deux derniers représentent le jour.
Néanmoins, la capitalisation des informations sous la forme de fiches et d'une base de données numériques à référence spatiale autorise maintenant des mises à jour régulières et des compléments aux informations recueillies sont toujours possibles. Avec dorénavant quelque 4 203 impacts recensés sur le littoral de la Bretagne relevant des 882 événements météo-marins et de forçages entre 1700 et 2010, de la baie du Mont-Saint-Michel à l'estuaire de la Loire, il semble qu'au moins les aléas littoraux des derniers siècles aient été inventoriés et que seuls des aléas de moindre importance et, sans doute, d'échelle plus locale, peuvent avoir été manqués. Par conséquent, la poursuite de l'inventaire et sa mise à jour régulière permettront, dans le cadre de la mise en place d'un observatoire des risques côtiers développé actuellement (Projet OSIRISC, 2016-2018, Fondation de France : http://www.
Caractérisation des aléas inventoriés 29Le S. I. G. comprend les couches vectorielles suivantes : le trait de côte métropolitain (TCMF) du SHOM, les limites des communes littorales de l'Institut Géographique National (GEOFLA®IGN), et la couche vectorielle « Aléas côtiers » créée. Le nombre d'informations (attributs) de cette couche vectorielle est de 71 195 qui permettent de décrire les 4 203 aléas. La connaissance des aléas côtiers étant à l'origine de la constitution de la base de données, l'intensité est la première caractéristique présentée selon divers découpages temporels des aléas d'érosion-submersion. Les autres caractères sont ensuite présentés : magnitude des forçages, fréquence statistique, aire d'impact et durée d'action.
Intensité des aléas (1700 -2010) Chronologie des aléas et détermination de l'intensité 30L'examen de l'ensemble des fiches communales standardisées et des données d'aléas côtiers au sein du SIG est réalisé afin de définir la chronologie des forçages qui en sont à l'origine. Pour ce faire, sur la base de ce lot de données régionales, des regroupements d'aléas sont opérés en fonction des dates calendaires de survenue (jour/mois/année et, pour certains cas, mois/année lorsque l'information chronologique est moins précise). La grande majorité des forçages est facilement identifiable et bien cernée par sa/ses date(s) de survenue. Dans certains cas cependant, leur détermination est litigieuse et certains choix de regroupement peuvent donc être discutés  (Goutx, 2014). Ainsi, lorsque plus de trois jours successifs d'apparition d'aléas sont repérés dans la base de données, il est parfois difficile de savoir s'il s'agit d'un seul ou de plusieurs forçages (notamment météo-marins) qui en sont à l'origine.
47Dans ces conditions, nous proposons de définir la magnitude des forçages en appliquant à chaque événement de forçage recensé une formulation permettant d'obtenir un niveau (sans unité) « d'énergie ». Il s'agit donc plutôt d'une « taille » voire d'une « sévérité » de l'événement. Pour un événement de forçage donné, cette taille sera, selon nous, d'autant plus importante que les facteurs générateurs sont plus diversifiés, et que les types d'aléas engendrés sont également plus diversifiés. La magnitude est ainsi quantifiée par le produit, non pas du nombre total, mais de la diversité des facteurs générateurs (définis par la typologie de la base de données) avec la diversité, et non le nombre, des conséquences en termes d'aléas générés également définis par la typologie utilisée dans la base de données.
Probabilité d'apparition des forçages selon leur magnitude 52La définition de la magnitude revêt une réelle importance en termes de caractérisation des aléas. Elle permet, en effet, d'envisager l'estimation de leur probabilité de survenue annuelle ou de fréquence déterminée pour une magnitude de forçage donnée et d'estimer l'intervalle de temps moyen théorique entre deux événements de même magnitude. La fréquence d'apparition des forçages de chaque magnitude est déterminée en prenant en compte tous les événements enregistrés dans la base de données. La courbe de régression établie à partir de la répartition magnitude/fréquence observée permet d'obtenir l'équation de régression puis de calculer la fréquence théorique d'occurrence F pour chaque magnitude Mg souhaitée. Pour les aléas inventoriés, cette équation de régression est de la forme : F = 0,9329 * Mg -1,626 53Le coefficient de détermination de cette courbe est de R = 0,922 (R² = 0,8501).
Ces communes possèdent généralement un long linéaire côtier constitué essentiellement de cordons littoraux sableux ou de galets pour certains aménagés en digues et protégeant alors des dépressions arrière-littorales poldérisées. Ces distributions spatiales semblent en accord avec les conditions géomorphologiques et d'exposition du littoral breton sur lequel les littoraux bas sont plus développés sur la façade méridionale par rapport aux côtes occidentales et septentrionales généralement plus élevées (plus long développement de côtes à falaises). 63Pour y parvenir, une zone-tampon est produite autour du trait de côte. Il s'agit d'un buffer de 4 km vers le large et 4 km vers l'intérieur qui permet d'intégrer tous les impacts de la base de données. Pour chaque événement, une aire maximale d'impact est créée par l'enveloppe convexe englobant le nuage de ses points d'impacts.
(Alexandersson et al. 2000 ;Sweeney, 2000 ;Allan et al. , 2009) forcément toujours discutables, ces données constituent cependant une source d'information reconnue et parfois même la seule source d'informations permettant les reconstitutions anciennes des aléas passés. donnéesqualitativesversdesdonnéesquantifiéesestlesecond problème auquel se confronte l'utilisation des informations d'archives. Dans cette étude, diverses techniques ont été mises en oeuvre pour y parvenir. Certains des résultats obtenus permettent de répondre correctement, à l'échelle régionale, au besoin d'inventaire des aléas sur le temps long. C'est le cas au regard des deux formes données à la compilation de ces données soit sous la forme de fiches communales soit sous la forme de base de données géo-référencées. Ces deux formats permettent de répondre à la fois à des objectifs d'information et aux besoins d'analyses spatio-temporelles des données.
Les bases de données permettent conjointement de quantifier les caractéristiques des aléas avec des degrés divers de satisfaction quant aux résultats obtenus. Ainsi, la quantification de l'intensité des aléas qui découle directement du recensement réalisé apparaît plutôt satisfaisante. Le recueil des informations tel qu'il a été pratiqué est certes chronophage mais il est relativement simple à mettre en oeuvre à partir des archives et sur le terrain (événements récents ou à venir). Pour améliorer son appréciation une échelle d'intensité pourra être proposée, comme pour d'autres types d'aléas, à la suite de ces premiers résultats. Par rapport à l'évaluation basée ici directement sur le nombre d'aléas recensés, une telle échelle devra être construite sur la base d'un compromis entre le besoin de détails précis (qui devront pour autant toujours être inventoriés pour les événements futurs) et la nécessité d'une certaine simplicité d'utilisation(Blong, 2003).
Dans la perspective de la mise en oeuvre d'un observatoire des risques côtiers, elle présentera l'avantage d'une appréciation plus rapide et d'un classement plus simple des aléas. Du point de vue de la distribution temporelle qui en résulte, la tendance observée à partir de la base de données est l'importante augmentation de cette intensité tout au long de la période contemporaine et particulièrement au cours des dernières décennies. Celle-ci est guidée par des facteurs sociétaux et, sans surprise, par la croissance constante des enjeux progressivement exposés sur les territoires côtiers. 72L'évaluationdelamagnitudedesforçagesrépond également à la problématique initiale. La définition de ce paramètre repose sur des typologies des facteurs initiateurs et des aléas résultants adaptées à la région et propres aux descriptions rencontrées dans les archives.
Les compléments apportés à la base de données existante par les données plus récentes (à partir de 2010) ou encore par des données supplémentaires d'archives permettront certainement de mieux les préciser. Des précisions seront également apportées en confrontant ces résultats à la réalité des épisodes d'impacts côtiers à venir. 74En revanche, sur les deux caractères suivants l'étude n'apporte pas une réponse entièrement satisfaisante. L'étude de l'aire de distribution des aléas (en termes de surface et de dispersion) montre bien que des relations avec les autres caractères n'existent pas nécessairement. Il semble cependant qu'une amélioration de la définition de l'aire de distribution à l'aide d'outils d'analyse spatiale plus performants pourra être proposée. Elle permettra de mieux les appréhender et les quantifier.
Ces deux formats permettent de répondre à la fois à des objectifs d'information et aux besoins d'analyses spatio-temporelles des données. Les bases de données permettent conjointement de quantifier les caractéristiques des aléas avec des degrés divers de satisfaction quant aux résultats obtenus. Ainsi, la quantification de l'intensité des aléas qui découle directement du recensement réalisé apparaît plutôt satisfaisante. Le recueil des informations tel qu'il a été pratiqué est certes chronophage mais il est relativement simple à mettre en oeuvre à partir des archives et sur le terrain (événements récents ou à venir). Pour améliorer son appréciation une échelle d'intensité pourra être proposée, comme pour d'autres types d'aléas, à la suite de ces premiers résultats. Par rapport à l'évaluation basée ici directement sur le nombre d'aléas recensés, une telle échelle devra être construite sur la base d'un compromis entre le besoin de détails précis (qui devront pour autant toujours être inventoriés pour les événements futurs) et la nécessité d'une certaine simplicité d'utilisation(Blong, 2003).
Dans ce contexte, il n'est pas surprenant que dans la base de données institutionnelle Gaspar 24 , centralisant les informations et les préconisations réglementaires en matière de risque à l'échelle communale, n'apparaisse aucune commune de moyenne montagne qui serait dotée d'un volet avalanche dans son PPR. Il n'existe donc pas de vision globale de la problématique risque d'avalanche dans les massifs de moyenne montagne. 3. Cette distorsion pourrait elle aussi être liée à une hésitation entre mettre en avant la pratique d'activités comportant des risques et afficher des mesures de prévention  (Soulé et al. , 2007). Avalanches en moyenne montagne : des représentations à l'occultation du risque VertigO -la revue électronique en sciences de l'environnement, Volume 18 numéro 2 | septembre 2018.
, 2013). Il en va de même, par exemple, en Amérique du Nord, où la recherche a été menée principalement dans la chaîne des Rocheuses (par ex. Jamiseon et Stethem, 2002). La recherche en matière d'avalanche est ainsi fortement territorialisée. 24 Une étude bibliométrique élémentaire confirme la proportion marginale des productions scientifiques traitant la moyenne montagne par rapport à l'ensemble de la littérature dédiée aux avalanches, ainsi que le poids très important en son sein des Alpes, qui restent le laboratoire privilégié en ce domaine. Nous avons requêté les bases de données Scopus et Web of sciences sur la période 2006-2015, référençant respectivement 21 000 et 12 000 journaux scientifiques. De tendance plutôt sciences dures, elles centralisent l'ensemble des journaux qui diffusent les connaissances en matière d'avalanche et du risque associé -The Cryosphere, Journal of Glaciology, Annals of Glaciology, Natural Hazards, Journal of Geophysical Research, etc.
Analyse dendrochronologique Les mesures des épaisseurs des cernes ont été réalisées sous loupe binoculaire Leica® avec la table de mesure Lintab® et le système TSAP® de la société Rinntech  (Rinntech, 2014) , Allemagne). Les analyses dendrochronologiques ont été faites avec le logiciel « Dendron IV », de G. -N. Lambert 1. Ce logiciel libre transcrit les fichiers texte en une base de données et intègre tout le processus d'analyse des données acquises (standardisation des séries, corrélation et propositions de dates). Les valeurs brutes des épaisseurs des cernes, mesurées en 1/100 mm, sont transformées en indices (standardisation) selon la méthode du Corridor  (Durost, 2005 ; Lambert et al. , 2010 ; Lambert et al. , 2011) , du E de Besançon ArcheoSciences, revue d'archéométrie, 42(2), 2018, p.
Remerciements : CB est reconnaissant à  Katalin Biró  (Musée national hongrois),  Gerhard Trnka  ( Université de Vienne) et Ciprian Astalos (University College London ) pour l'accès aux échantillons pétrographiques de différentes sources d'obsidienne des Carpates. La recherche de RD a bénéficié de l'aide financière du projet HABITAT,  PN-II-PT-PCCA-2013-4-1308 , contrat n°  339/2014.
Le traitement des données et les graphiques bivariés présentés ici ont été effectués avec le logiciel R (R Core Team, 2014) et le package compositions  (Van Den Boogaart et Tolosana-Delgado, 2013). Les ACP ont été réalisées avec le logiciel CoDaPack (Comas-Cufí et Thió-Henestrosa, 2011).
Remerciements Cette étude a été menée dans le cadre du programme  LabEx Sciences archéologiques de Bordeaux ,  ANR-10-LABX-52  et avec le soutien du  CNRS, de l'Université Bordeaux Montaigne et de la région Aquitaine. Nous remercions  Brigitte Spiteri  pour son aide lors de la préparation des échantillons,  Yannick Lefrais  pour son expertise concernant l'utilisation du MEB-EDXS et Nicolas Frerebeau dont les conseils nous ont été très utiles pour le traitement statistique des données. Enfin, nous remercions  Maryline Lambert ,  Marie Orange  et  Marie-Sonia Marcellin-Barrouilhet  pour leur aide très précieuse concernant les traductions en anglais.