dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
, 2012) Une première liste de l'Arc jurassien (Ain, Jura, Doubs) non publiée a été réalisée par des membres de l'OA (GENOUD & MALÉCOT, 2016) et a précédé ce travail à l'échelle franc-comtoise. Méthode Les abeilles forment un groupe dont la détermination est ardue au point que les entomologistes se spécialisent généralement sur un ou plusieurs genres. Le choix, pour cette liste, du clade des Anthophila dans la superfamille des Apoidea comme taxon cible repose sur l'existence d'entomologistes européens, français et locaux intéressés par du matériel et susceptibles d'identifier les spécimens ou de faire jouer le réseau de spécialistes avec qui ils travaillent. Les rencontres annuelles d'Apoidea Gallica sont la manifestation physique de ce réseau. La liste repose notamment sur l'exploitation de la base de données régionales des invertébrés conjointe TAXA -OPIE-FC -CBNFC-ORI qui recueille les observations de l'entomofaune franc-comtoise.
pers. 2018). particulièrement floricoles qu'il faut prospecter. Dans ces milieux même périurbains, il y a encore Les limites de ce travail sont liées à la difficulté beaucoup à découvrir. d'identification des spécimens et à la quantité peu importante de données anciennes et parfois récentes informatisées. Du fait de l'inexistence de bases de données étoffées, nous n'avons pas pu peser la contribution des participants (nombre de données par contributeur). Les localités prospectées sont peu nombreuses en regard de la surface et des habitats de la zone Andrenidae Avec plus 200 taxons en France et près de 130 en Suisse, il reste encore certainement de nombreuses espèces à détecter, notamment dans le genre Andrena où 43 sont recensées dans l'inventaire. concernée. Apidae Il peut être intéressant d'axer les prospections futures sur la Haute-Saône et tout spécialement le Territoire de Belfort, et dans une moindre La famille des Apidae (Bourdons, Xylocopes, Cératines, Nomades…) parait bien inventoriée avec le score déjà très intéressant de 69 espèces OSMIA N°8 ISSN 2727-3806 PAGE 24.
Suivi de l'installation des BFA et analyses statistiques Dans chacune des BFA, 10 % de plants de L. leucocephala et 10 % de plants de M. alba ont été suivis une fois par mois pendant l'étape d'installation (de juillet 2016 à juin 2017). Les mesures ont porté sur la hauteur des plants (cm), la longueur des branches (cm), le nombre de branches et le diamètre de la tige (mm). Les mortalités, attaques des termites, maladies et autres événements (feux, etc. ) ont été enregistrés à chaque passage. Les données mesurées ont été transcrites dans une base de données sous Excel 2010. Dans cet article, seuls les résultats concernant la hauteur des plants (en cm), bien corrélée à la biomasse disponible  (Chave et al. , 2015) , sont présentés. Des analyses de variance (Anova) à deux facteurs ont été réalisées à la fin de chaque étape durant la période d'installation : à la fin de la saison des pluies (octobre, jour de plantation [jp]+4 mois) et à la fin de la saison sèche froide (janvier, jp+7 mois), afin de comparer les performances de croissance des BFA.
8 ± 2. 3 individuals (adults and juveniles) per km 2 (4. 7 if the high densities observed in Britain aret aken into acocunt). However, far lowerd ensities of the order of 1b adger per 10 km 2 areo ften recorded in Eastern Europe. The sizeo ff amily groups is 3. 8 ± 1. 2 individuals (with 2. 6 ± 1a dults) and is fairly invariable from one country to the next (4. 6 ± 2. 1 individuals, taking into account data for Britain). Home ranges vary considerably according to the gender and the season. It is larger for males and minimal for both sexes in winter,b ut larger for females in the summer. I tt oo varies considerably depending on the population density per km 2. H ence,t he larges home ranges (> 500 ha) aref ound in the areas wheret he animal density is at its lowest (1 to 2i ndividuals per 10 km 2 ), wheret he climate is adverse and in environments wheref ood resources ares carce (Eastern Europe and Mediterranean environment).
Intégrer l'agroécologie dans des systèmes agri-alimentaires Les questions soulevées concernent entre autres les labels à développer, les modalités de communication ou de formation pour sensibiliser les consommateurs 23. Des travaux menés sur les produits de l'agriculture biologique, commercialisés sous la marque Bleu-Blanc-Coeur ou encore dans différents contextes (produits locaux, avec un contenu « environnemental » ou « bon pour la santé »), apportent des éléments de réponse et des pistes pour des travaux futurs. Des liens peuvent aussi être faits avec les travaux sur l'étiquetage nutritionnel, sur les impacts environnementaux (approche par l'analyse du cycle de vie, base de données Agribalyse 24  ). Les réflexions engagées dans les projets de Territoires d'Innovation, comme le projet Agroécologie-Dijon, le projet Terres de Sources du Bassin rennais, ou le projet Ouesterel sur le bien-être animal, et leurs questionnements sur l'étiquetage et le consentement à payer des consommateurs pourraient aussi être mobilisés.
Ce processus est outillé et stimulé par le recours à des ressources, par exemple la méthode de pâturage L'AGROÉCOLOGIE : RECHERCHES POUR LA TRANSITION DES FILIÈRES ET DES TERRITOIRES tournant, les diagnostics, un herbomètre, qui permettent à l'agriculteur de résoudre des difficultés, mais aussi de découvrir de nouvelles possibilités. Ce projet a donné lieu à deux financements Casdar 30 (compte d'affectation spécial « Développement agricole et rural »). L'un d'eux, TransAE, est centré sur l'accompagnement de la transition professionnelle des agriculteurs, animateurs, enseignants et chercheurs vers l'agroécologie : il part du postulat que la transition professionnelle de l'agriculteur, pour développer des façons de faire et de penser agroécologiques, implique également une transformation des modes de travail des personnes qui orientent le travail de l'agriculteur au cours de sa carrière.
Elle intègre un ensemble d'équations mathématiques qui relient les caractéristiques dendrométriques des arbres (hauteur, diamètre, volume…) et du peuplement qu'ils constituent, leur nombre, leur âge, et qui traduisent leur évolution selon la compétition qui s'exerce entre eux. • Les questions de recherche ❚ ❚ Déficit de connaissances scientifiques Un frein scientifique important auquel doit faire face la communauté de recherche en modélisation pour l'agroécologie est le manque de connaissance des mécanismes d'interaction et leur intégration dans des approches systémiques sur des objets complexes tels que l'exploitation agricole ou le paysage. Les modèles élémentaires, ou « briques de base », décrivant séparément chaque compartiment du système étudié, peuvent être calibrés sur la base de données ou de connaissances expertes.
Évaluation multicritère des performances et des services des agroécosystèmes Enfin, inclure la dimension de l'agroécologie dans les outils d'évaluation des performances et des services des agroécosystèmes est une demande sociétale forte. L'évaluation multicritère des systèmes agricoles s'appuie sur des plateformes et des outils (plateforme Means 54 et base de données Agribalyse 55 ) dans lesquels on trouve des démarches d'analyse du cycle de vie, et des débuts de prise en compte des interactions biotiques. Le cadre dExi  (Bohanec et al. , 2008)  et les outils, comme mASc  (Sadok et al. , 2009) , dExi-pm  (Pelzer et al. , 2012)  ou dExiFruitS 56 , développés pour évaluer la durabilité de systèmes agricoles, y compris agroécologiques, prennent en compte les interactions biotiques, par exemple dans l'évaluation de l'effet d'amendements organiques divers sur la fertilité du sol.
❚ ❚ Vers un usage des outils de phénotypage à large échelle La dynamique est portée, du côté végétal, par le projet Phenome soutenu par le programme d'investissements d'avenir, et, du côté animal, par différents projets (projet 6. Contribution des agroéquipements et du numérique à l'agroécologie Casdar Morpho3D de Phénotypage morphologique par imagerie 3D, projets européens SmartCow ou Aquaexcel2020). Ces travaux mobilisent des unités de recherche comme les installations et les unités expérimentales en vue d'avancer vers trois innovations majeures : • la quantification et la qualification des caractéristiques de robustesse, de résilience et de plasticité que l'agroécologie peut mobiliser ; c'est un enjeu particulièrement important en élevage, afin de mieux caractériser la propriété de résilience, peu étudiée jusqu'à présent faute de phénotypage à haut débit, et d'intégrer explicitement, sur tout ou partie de la durée de vie de l'animal, la santé et le système immunitaire, l'état des réserves et leurs variations avec l'imagerie 3D, la capacité à se reproduire ; • la prise en compte des hétérogénéités au sein des parcelles et des troupeaux, que l'on peut non seulement caractériser, mais piloter de manière différenciée ; une retombée possible à cette caractérisation vers une meilleure résilience face aux aléas, une meilleure articulation entre la performance et la durabilité des exploitations agricoles ; • la prédiction génomique de la valeur des individus qui va se développer rapidement, en élevage bovins par exemple.
Ceux-ci ont été élaborés pour garantir un niveau de qualité à l'utilisateur final, ce qui s'est souvent traduit par une homogénéisation des produits. Comment les normes peuvent-elles désormais accompagner de manière nouvelle la transition agroécologique ? Les labels peuvent relever d'une motivation sociétale pour l'amélioration de l'environnement ou la gestion durable des ressources, ou d'une qualité intrinsèque des produits issus de pratiques agroécologiques. On le voit, normes et labels pourront désormais englober des principes de natures très différentes. La nécessité de caractériser et de gérer l'hétérogénéité dans toutes ses dimensions découle de ces constats : phénotypage numérique des individus (imageries, capteurs) venant compléter le génotypage déjà numérique (séquençage, bases de données), mais aussi caractérisation de l'environnement (données satellitaires, capteurs embarqués ou in situ), mise au point d'outils (logiciels, outils d'aide à la décision…) en appui à une conduite d'exploitation diversifiée.
The set-up and launch of IVES Technical Reviews are supported by the LabEx COTE via its Transfer and valorization call for projects. The translation of this article into English was offered to you by Moët Hennessy. 1 Pilet, A. , de Sousa, R. B. , Ricardo-da-Silva, J. M. , Catarino, S. (2019). Barrel-to-barrel variation of phenolic and mineral composition of red wine. 41st World Congress of Vine and Wine, BIO Web of Conferences 12, 02011. 2 González-Centeno, M. R. , Chira, K. , Teissedre, P. -L. (2017). Comparison between malolactic fermentation container and barrel toasting effects on phenolic, volatile, and sensory profiles of red wines. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 65, 3320-3329.
Zone d'étude Cette étude couvre le Togo, pays situé dans le Golfe de Guinée en Afrique de l'Ouest (fig. 1 ). Le pays couvre une superficie de 56 785 km 2 et bénéficie d'un climat tropical avec des précipitations annuelles comprises entre 750 et 1715 mm et des températures moyennes annuelles oscillant entre 21 et 29°C  (Fick & Hijmans 2017). Le Togo abrite une biodiversité estimée en 2014 à 4002 espèces végétales, 170 espèces de champignons et 4019 espèces animales, avec une grande variété d'écosystèmes  (SCBD 2018). Ces forêts connaissent une dégradation continuelle et croissante depuis de nombreuses décennies (Cotillon 2017). (http://ww. qgis. org). Les occurrences proviennent des données de terrain des auteurs et de la base de données RAINBIO  (Dauby et al. 2016). Les limites administratives des états sont issues de DIVA (http://www.
Cette analyse a été effectuée grâce au logiciel Quantum GIS. Pour évaluer le premier critère, une analyse d'intersection de couches a été réalisée entre toutes les niches potentielles afin d'identifier les zones potentiellement propices à un, deux, trois, quatre ou à tous les 5 groupes. La maille de redondance de niches obtenue a été superposée à l'étendue des aires protégées du pays afin de déterminer la capacité de chaque aire à abriter l'un ou l'ensemble des groupes, témoignant ainsi de son importance pour la conservation actuelle des Ptéridophytes. Pour le critère de résilience, les projections futures des niches potentielles des groupes ont été superposées à l'étendue des aires protégées. Les aires qui se situent dans des zones fortement impactées sont alors considérées comme potentiellement inaptes à la conservation des groupes considérés dans le futur alors que les zones faiblement impactées et les nouvelles niches sont considérées comme étant écologiquement aptes.
REMERCIEMENTS Nous tenons à remercier Dr. Ségla K. N. pour sa relecture constructive de la version préliminaire de l'article ainsi que MM. Sodjinou K. E. et Hlovor A. K. D. pour leur aide dans la collecte des données sur le terrain. Nous remercions également les reviewers anonymes dont les remarques et suggestions ont permis d'améliorer la qualité de l'article.
4 ± 1. 2°C with a range of 23. 0-28. 7°C. The humidity was 81. 3 ± 6. 3% with a range of 64-92%. During call recording, individual males were placed in cylindrical metal mesh cages (72 × 150 mm, D × H) that were surrounded by acoustic foam to reduce sound reflections. A condenser microphone (CM16, Avisoft Bioacoustics, Berlin Germany) placed 30 cm from the cage, an A/D converter (UltraSoundGate 416H, Avisoft), and a laptop running Avisoft Recorder software with a sampling rate of 250 kHz were used to record calls produced by the focal male. We quantified acoustic parameters for 2,859 calls from 265 individuals from 50 species from three subfamilies (Conocephalinae; Phaneropterinae; Pseudophyllinae). We used Avisoft SASLAB PRO acoustic analysis software  (Specht 2019)  to measure acoustic parameters for male calls (3-14 individuals/species, 1-20 calls/ individual).
Before measuring spectral parameters, we applied a frequency response filter that was the inverse of the microphone frequency response to correct for the frequency response of the microphone and generate audio files with accurate power spectra. Filtered recordings are deposited in the sound library of the Muséum national d'Histoire naturelle (MNHN: https://sonotheque. mnhn. fr/); sound inventory numbers are given as MNHN-SO*** with each species' song descriptions. Whenever possible, recorded individuals were deposited as voucher specimens in the MNHN collection for further studies. Sound recordings are also available through Dryad and GBIF. We follow the terminology and definitions for "call" and "pulse" from  Morris et al. (1988). Specifically, a call is "the most inclusive repetitive time-amplitude pattern in the insect's sound emission" and a pulse is "a wave train, isolated in time by an amplitude modulation that declines to background noise level"  (Morris et al.
1988). We do not have data on the wing movements during calling, preventing us from using more precise terminology  (Ragge and Reynolds 1998). Most calls were also very simple and could be described without the terminology needed to describe complex calls seen in some other katydid species  (Morris and Walker 1976). Very quiet sounds that consistently precede louder pulses are assumed to be wing opening sounds and are only described in cases where they are consistently long and of relatively high amplitude across individuals compared to other wing opening sound (Acanthodis curvidens, Eubliastes pollonerae, and Vestria punctata). Figures of example calls (oscillograms and spectrograms) were made using the R package Seewave (Version 2. 0. 5,  Sueur et al. 2008). Calls generally consisted of multiple short sound pulses (Fig.
Acknowledgements We thank the  Smithsonian Tropical Research Institute (STRI)  for accommodations and the use of the outstanding research facilities on  Barro Colorado Island (BCI). We are deeply grateful to all the  BCI  staff (administration, kitchen, accommodation, security, and transportation) for their hospitality and assistance with many aspects of fieldwork. We especially thank  Oris Acevedo ,  Belkys Jimenez ,  Melissa Cano , and  Hilda Castaneda , who have facilitated and supported our fascination with the katydids on  BCI  for more than 10 years. We thank  Holger Braun  and  Klaus Riede  for their valuable reviews and  Klaus-Gerhard Heller  for his editorial feedback, all of which greatly improved our manuscript. We would also like to thank them for the fast turn-around on such a lengthy manuscript.
À titre d'exemple, le génotypage d'une poule par le seul outil public à haute densité de 580 000 marqueurs SNP coûtait environ 140 euros en 2019 pour produire une information certes très utile mais ne permettant pas de détecter les variants nouveaux propres à l'individu étudié. Toutefois, l'extraction des informations pertinentes à partir des données de reséquençage suppose un travail d'analyse beaucoup plus important que celui nécessaire pour exploiter les résultats d'une puce de génotypage. Les principales étapes sont résumées dans la figure 1. Identifier un variant génétique (encadré 1) par sa position en nombre de bases sur un chromosome permet aussi de rechercher dans les bases de données si d'autres variants ont déjà été décrits à cette position ou à son voisinage. L'analyse de données devient le facteur limitant, mutualiser l'analyse permet donc de mieux exploiter les données de reséquençage et de génotypage, et d'augmenter la puissance des comparaisons entre individus ou entre groupes : c'est la principale motivation d'un projet « Mille Génomes ».
-dbSNP : base de données internationale recensant les variants de séquence de type « Single Nucleotide Polymorphism » chez l'homme, https://www. ncbi. nlm. nih. gov/snp/ -Imputation : prédiction statistique des variants inconnus du génome d'un individu à partir d'un sous-ensemble de variants identifiés par génotypage. -InDel : pour insertion/délétion, petite suppression (délétion) ou addition (insertion) d'un faible nombre de bases (1 à 50) par rapport au génome de référence. -Lecture : liste des bases nucléotidiques successives lues sur un même segment du génome lors du séquençage, la longueur d'une lecture dépend de la méthode de séquençage utilisée. -Profondeur de séquence : nombre de lectures obtenues à chaque position, ainsi une profondeur de 10X signifie que chaque position du génome est en moyenne lue 10 fois.
L'exploration des bases de données publiques a permis d'identifier 88 données supplémentaires de séquences individuelles disponibles pour la poule, qui représentent principalement des races locales asiatiques (67 individus), quelques lignées commerciales (6) ou expérimentales (9) et 6 individus sauvages. On peut donc déjà disposer de 295 séquences individuelles ; toutefois la profondeur des séquences varie de 5 à 90X. En considérant une profondeur minimale de 10X pour garantir une information assez fiable, on doit retirer 20 séquences individuelles, dont 4 issues du projet pilote français. Il reste alors un ensemble de données individuelles de bonne qualité pour 275 animaux, soit du même ordre de grandeur que le « run » 2 du projet bovin. Par ailleurs, un projet, dénommé QTLDJ, financé par le département de Génétique Animale d'INRAE, a permis de séquencer quatre mélanges d'individus de lignées expérimentales de race Leghorn blanche, se distinguant par le taux d'ovulations multiples.
La première action à engager serait la signature d'un accord de consortium avec les différentes institutions intéressées afin de définir les règles de partage et de valorisation des données de séquence, mais la communauté n'y semble pas encore prête. La solution est donc d'élargir le champ d'action du projet pilote français à une collaboration européenne, dans la dynamique lancée par le projet européen IMAGE, en recherchant un financement complémentaire dans les appels à projets nationaux, bilatéraux (notamment le programme ANR-DFG franco-allemand) ou européens. Dans le même temps, des études ciblées vont être réalisées au sein du projet français. Un délai maximal de 2 ans doit permettre de valoriser les données du projet français et de concrétiser, ou pas, une extension européenne.
Remerciements Cet article tire en partie ses fondements de ma thèse de doctorat en anthropologie sociale et je profite de cet espace pour exprimer à nouveau ma plus grande gratitude aux professeurs  Philippe Descola  et  Pierre Lemonnier  pour leur encadrement tout au long de ces années. Je tiens également à remercier chaleureusement les habitants de Tongoa et particulièrement ceux du village de Kurumampe, pour leur hospitalité, leur patience et leur amitié durant chacun de mes séjours chez eux. Enfin, pour leurs relectures attentives, leurs suggestions et références, je remercie vivement les évaluateurs anonymes et la rédaction du jso.
La majorité des éleveurs inséminent leurs femelles les jours ouvrés et le nombre d'IA chute le week-end. Afin de s'affranchir de cette variabilité journalière, les données ont été agrégées selon un pas de temps hebdomadaire. Le nombre de femelles-semaine à risque d'avorter précocement au cours d'une semaine s correspondait au nombre cumulé de jours de présence de chaque femelle à risque au cours de cette semaine, divisé par 7. Le taux d'avortements précoces (TAP), étudié sur un pas de temps hebdomadaire, a été calculé sous la forme : Les données démographiques et de reproduction des femelles bovines de race laitière sont extraites respectivement de la Base de Données Nationale d'Iden- tification (BDNI) et du Système national d'information génétique (Snig). Pour chaque femelle, les données disponibles sont le département et l'élevage d'appar- tenance, l'identifiant, la date de naissance, les dates d'IA et de vêlages, ainsi que les dates et les raisons des mouvements (abattage, vente…).
RNA-seq data processing and identification of differentially expressed genes (DEGs) Reads were quality checked with FastQC (www. bioinformatics. babraham. ac. uk) to confirm that adapter sequences and low-quality reads (Phred+33 score < 20) had been removed. The reads were then aligned against the A. aegypti genome [VectorBase  [71] ] AaegL3. 3) using TopHat v2. 1. 0 [72]  with parameters-N 6 -read-gap-length 6 -read-edit-dist. 6 set to account for regional genetic variation between the RNA-seq and genome. SAM tools v0. 1. 19 [73]  and HTSeq v0. 6. 0  [74]  were used to format and produce count files for gene expression analysis. DEGs were identified using DESeq2  [75]  with at least 1. 4-fold change between control and infected conditions, an adjusted False Discovery Rate (FDR) of 0. 05. edgeR  [76]  and Cuffdiff 2  [77]  (following the Cufflinks pipeline  [78]  were also used to identify DEGs following the same criteria.
Gene annotations DEGs were annotated through several pipelines. Predicted gene protein sequences were searched against the NCBI nr database (accessed July 2017) (BLASTp; e-value 1. 0E-5 and word size 3), VectorBase  [71]  Aedes peptide database (downloaded July 2017) with BLAST+  [79]  (BLASTp; e-value 1. 0E-5 threshold and word size 2), and FlyBase [80] D. melanogaster peptide database (downloaded August 2017) with BLAST+ (BLASTp; e-value 1. 0E-5 threshold and word size 2) for identification of orthologues. Gene ontology terms were assigned in BLAS-T2GO  [81]  (program default parameters). Signal peptides were identified using SignalP v4. 1  [82]. Functional annotations were also assigned based on literature.