dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
acknowledgements This work was funded by the  French Foundation for Research on Biodiversity (FRB)  through  its Centre for Synthesis and Analysis of Biodiversity data (CESAB) program , as part of the WOODIV research project. A. -C. M. and K. C. were funded by  Labex OT-Med  (n  ANR-11-LABX-0061 ). DNA extraction and sequencing have been supported by the  CNR  project " Ottimizzazione dell'uso delle risorse naturali negli ecosistemi agricoli e forestali ". The authors thank  Alex Baumel  ( IMBE ) for his comments about the phylogeny. We thank the  Secretariat of Atlas Flora Europaeae and especially Alexander Sennikov , the Secretary of the Committee for Mapping the  Flora of Europe , for providing the AFE data. The authors thank two anonymous referees for their constructive comments which helped to improve this present manuscript.
Code availability Two R scripts are available with the data files in the database. The "WOODIV_working_file_generation. R" script in the "SPECIES" folder combines all the information about species occurrences and nomenclature into one table to run the analyses. The "WOODIV_trait_table_generation. R" in the "TRAITS" folder uses the species nomenclature to compute species mean traits and impute values when no data is available using nomenclature. They run under R software version 3. 6 (last tests under version 3. 6. 2  34 ).
1 checklist (n = 207; Table 2; Supplementary Table 2): Pyrus elaeagrifolia Pall. , which occurs in Albania and Macedonia (and in northeastern Greece but outside the Mediterranean biome), P. syriaca Boiss. and Tamarix passerinoides Desv. , which occur in Cyprus and in Sardinia, respectively. aggr. and Alnus lusitanica Vít, Douda & Mandák. , A. rohlenae Vít, Douda & Mandák, and A. glutinosa (L. ) Gaertn. into A. glutinosa aggr. The WOODIV database thus contains reliable occurrences of 200 species and three aggregated species (n = 203; Table 2; Supplementary Table 2). Also, due to the taxonomic heterogeneity of the different data sources, we recommend aggregating the occurrences of certain tree taxa at the species' group level (see sections Data Records and Usage Notes): i. e. to aggregate Pinus uncinata DC.
Ref Source name Type of data Countries Nb taxa Nb rec Nb cells % taxa % rec % cells Distribution atlas of vascular plants in Albania atlas Albania 103 5032 291 50. 74 0. 4 2. 9 Flora Croatica Database records Croatia 117 41154 294 57. 64 3. 3 2. 93 ined. records Cyprus 6 677 27 2. 96 0. 05 0. 27 EUFGIS Genetic Conservation Units records Europe 23 195 148 11. 33 0. 02 1. 47 GBIF records Cyprus 22 95 33 10. 84 0. 01 0. 33 Conservatoire botanique national alpin (CBNA) records France 94 57369 163 46. 31 4. 59 1. 62 Conservatoire botanique national de Corse (CBNC) records France, Corsica 80 24462 120 39. 41 1. 96 1. 19 Conservatoire botanique national du Massif Central (CBNMC) records France 87 39612 53 42. 86 3. 17 0. 53 IGN Inventaire Forestier records France, Corsica 102 68327 749 50. 25 5. 47 7.
46 Conservatoire botanique national méditerranéen de Porquerolles (CBNMed) records France 111 345623 638 54. 68 27. 68 6. 35 Flora Hellenica Database atlas Greece, Crete 139 34900 1618 68. 47 2. 79 16. 11 GBIF records Portugal, Spain, Balearic Islands 106 554515 4993 52. 22 44. 41 49. 72 Tentamen Florae Aeolicae records Eolian islands 46 246 21 22. 66 0. 02 0. 21 CNR data records Italy 5 203 182 2. 46 0. 02 1. 81 EU-Forest atlas Italy 79 12333 1362 38. 92 0. 99 13. 56 INFC 2015 records Italy 71 12332 1369 34. 98 0. 99 13. 63 VegItaly records Italy 93 27421 681 45. 81 2. 2 6. 78 WikiPlantBase # Liguria, # Toscana, # Sardegna, # Sicily records Italy 120 13303 506 59. 11 1. 07 5. 04 ined. gridded records Macedonia 99 3461 88 48. 77 0. 28 0. 88 ined. gridded records Malta 39 156 7 19. 21 0. 01 0.
Quelle que soit la provenance, les modules spécifiques moyens obtenus apparaissent très faibles pour les arbres échantillonnés : 11,5 Mm²/s² en zone tchadienne soudanienne, 14,7 Mm²/s² en zone tchadienne sahélienne et 13,6 Mm²/s² en zone sahélienne sénégalaise. Ces faibles valeurs sont bien indicatrices d'arbres de savane (arbres courts et peu élancés). Pour comparaison, sur 3 110 séries d'essais physiques et mécaniques de la base de données Bois du Cirad correspondant à la caractérisation de plus de 1 000 espèces, seules 191 sont associées à un module spécifique inférieur à 15 Mm²/s², soit 6 % des essais. Le module spécifique moyen dans cette base de données est de 21,5 Mm²/s².
Pour parvenir à un inventaire le plus exhaustif possible, plusieurs sources de données ont été mobilisées : références bibliographiques, bases de données et entretiens directs  (Kleinpeter et al. , 2019). Il est apparu tout d'abord que les gestionnaires des biomasses (personnes physiques ou morales) sont issus de 7 secteurs (Figure  2 ). Comme ils ont mobilisé la modélisation comme outil de concertation et de co-construction et abouti à des résultats mobilisés par les acteurs locaux, seuls les trois premiers cas d'étude listés précédemment sont présentés dans cet article.
Utilization of colonic mucins by HGM species Several studies have identified HGM members that are able to utilize porcine gastric mucin O-glycans (gMO) as a sole carbon source  14, 18, 19. However, this substrate does not adequately reflect the structural complexity of mucin O-glycans found in the colon, especially those with increased sulfation that are lacking in gMO 11. To identify HGM species that utilize sulfated colonic mucins, we measured the growth of 19 Bacteroides type strains, plus Akkermansia muciniphila, on highly sulfated porcine colonic mucin oligosaccharides (cMO). We identified six Bacteroides strains that utilize cMO (Fig. 1b , Extended Data Fig. 1 ). Interestingly, two known mucin-degraders, A. muciniphila  20  and B. massiliensis  21  , grew robustly on gMO but failed to utilize sulfated cMO as a substrate (Extended Data Fig.
Substrate specificity of Bt sulfatases Sulfatases are classified into four main families (S1 to S4) in the SulfAtlas database according to sequence similarity, catalytic mechanism and fold  22. Family S1 is currently divided into 72 subfamilies (designated S1_X) and comprises the formylglycine sulfatases, which operate via a hydrolytic mechanism that utilizes a non-genetically coded formylglycine amino acid as its catalytic residue. In Bt and other anaerobic bacteria, this residue is introduced co-translationally by the anaerobic sulfatase maturating enzyme (anSME)  15  , which converts a serine or cysteine, within the consensus sequence C/S-X-P/A/S-X-R, to formylglycine, which then serves as catalytic nucleophile  23. The Bt genome encodes 28 S1 sulfatases classified into twelve different subfamilies (Supplementary Table  1 ).
1c , Extended Data Figs. 3, 4  and Supplementary Table  3 ). Among these, 5 of the enzymes represent the first activities reported for their respective subfamilies: two S1_20 members (BT1636 and BT1622) were determined to target 3S-Gal, with BT1622 also preferentially cleaving 3S-N-acetyl-D-galactosamine (3S-GalNAc), two S1_16 enzymes (BT3796 and BT3057) cleave 4S-Gal/4S-GalNAc and one S1_46 enzyme (BT1918) cleaves 3S-GlcNAc, using the N-acetyl group as an absolute specificity determinant. This represents the first report of a bacterial sulfatase active on 3S-GalNAc, indicating that this sulfation could exist as a yet unidentified modification of host glycans. Subsequently, we refer to these enzymes by their gene/locus tag number with the corresponding activity in superscript (e. g. , BT1636  ).
5 units, activation q=0. 25 and activation time 30 ms). The threshold for MS 2 was set to 300 counts. Data acquisition and processing were conducted with Xcalibur software (Version 2. 0. 7). Glycans were identified from their MS/MS spectra by manual annotation and validated by available structures stored in Unicarb-DB database (2020-01 version) (Supplementary Fig. 1 )  33. O-Glycan structural characterization was based on diagnostic fragment ions 34. The schematic glycosidic or cross-ring cleavages were assigned according to the Domon and Costello nomenclacture  35. For comparison of glycan abundance between samples, the individual glycan structures were quantified relative to the total content by integration of the extracted ion chromatogram peak area using Progenesis QI. The area under the curve (AUC) of each structure was normalized to the total AUC and expressed as a percentage.
Individual de-sulfation assays were carried out at 28°C after assembly in a 384-well plate in a final volume of 80 μl in the presence of substrate concentrations between 0. 5 and 20 µM with 100 mM Bis-Tris-Propane, 150 mM NaCl, 0. 02% (v/v) Brij-35 and 5 mM CaCl2. The degree of de-sulfation was calculated by peak integration using EZ Reader software, which measures the sulfated carbohydrate : unsulfated carbohydrate ratio at each individua time-point. The activity of sulfatase enzymes was quantified in 'kinetic mode' by monitoring the amount of unsulfated glycan generated over the assay time, relative to control assay with no enzyme; with sulfate loss limited to ∼20% to prevent of substrate and to ensure assay linearity. kcat/KM values, using the equation V0=(Vmax/KM)/S, were determined by linear regression analysis with GraphPad Prism software.
NMR desulfation assays NMR experiments, monitoring the de-sulfation of 6S-D-galactose and 6S-N-acetyl-Dgalactosamine, were conducted in D2O with 50 mM sodium phosphate, pH 7. 0, supplemented with 150 mM NaCl at 25°C on a 800MHz Bruker Avance III spectrometer equipped with a TCI CryoProbe and a 600MHz Bruker Avance II+ spectrometer, also fitted with a TCI CryoProbe. 1D and 2D proton and TOCSY spectra (mixing time 80 ms) were measured using standard pulse sequences provided by the manufacturer. Spectra were processed and analysed using TopSpin 3. 4A and TopSpin 4. 0 software (Bruker). Galactose integrals were recorded directly for the C(  6 )H2-OH peak within the region 3. 694 to 3. 721ppm, referenced to the combined C(  2 ) peaks of D-galactose and 6S-D-galactose with in the region 3. 415 to 3.
Differential scanning fluorimetry Thermal shift/stability assays (TSAs) were performed using a StepOnePlus Real-Time PCR machine (LifeTechnologies) and SYPRO-Orange dye (emission maximum 570 nm, Invitrogen) as previously described 37 with thermal ramping between 20 and 95°C in 0. 3°C step intervals per data point to induce denaturation in the presence or absence of various carbohydrates as appropriate to the sulfatase being analysed. The melting temperature (Tm) corresponding to the midpoint for the protein unfolding transition was calculated by fitting the sigmoidal melt curve to the Boltzmann equation using GraphPad Prism, with R 2 values of >0. 99. Data points after the fluorescence intensity maximum were excluded from the fitting. Changes in the unfolding transition temperature compared with the control curve (ΔTm) were calculated for each ligand.
2 M sodium iodide and BTP pH 8. 5. All crystals were cryoprotected with the addition of the ligand they were crystallised with plus 20% PEG 400 and 20% glycerol was used as the cryoprotectant for BT4683 3S-Gal and BT1622 3S-Gal/GalNAc , respectively. No cryoprotectant was added to BT1636 3S-Gal crystals. Data were collected at Diamond Light Source (Oxford) on beamlines I03, I04, I04-1 and I24 at 100 K. The data were integrated with XDS  42  , or Xia2 43 3di or 3dii and scaled with Aimless 44. Five percent of observations were randomly selected for the Rfree set. The phase problem was solved by molecular replacement using the automated molecular replacement server Balbes 45 for all proteins except BT1622 3S-Gal/GalNAc. The phase problem for BT1622 3S-Gal/GalNAc was initially solved using Molrep  46  and BT1636 3S-Gal as the search model.
Phylogenetic analysis To maximise sequence coverage, and avoid repetition, we selected 800 and 920 representative sequences of subfamily S1_20 (composed of 1356 sequences) and S1_4 (composed of 1895 sequences), respectively. The sequences were aligned by MAFFT v. 7 53 using L-INS-i algorithm. The multiple sequence alignment was visualized by Jalview software v. 11. 0  54  and non-aligned regions were removed. 404 and 364 positions were used for the S1_4 and S1_20 phylogeny, respectively. Phylogeny was made using RAxML v. 8. 2. 4 55. The phylogenetic tree was build with the Maximum Likelihood method  56  and the LG matrix as evolutive model 57 using a discrete Gamma distribution to model evolutionary rate differences among sites (4 categories). The rate variation model allowed for some sites to be evolutionarily invariable.
Acknowledgements This project has received funding from the  European Union 's  Horizon 2020 research and innovation programme  under the  Marie Skłodowska-Curie  grant agreement N o 748336. This work was supported by  National Institutes of Health  grants ( DK118024  and  DK125445  awarded to ECM,  U01AI095473  awarded to GCH), the  European Research Council ERC  ( 694181 ), The  Knut and Alice Wallenberg Foundation  ( 2017. 0028 ), Swedish Research Council  ( 2017-00958 ) and the academy of medical sciences/ Wellcome Trust  through the springboard grant  SBF005\1065 163470  awarded to AC. The authors acknowledge access to the SOLEIL and  Diamond Light  sources via both the  University of Liverpool and Newcastle university BAGs  (proposals mx21970 and mx18598, respectively). We thank the staff of DIAMOND, SOLEIL, and members of the  Liverpool's Molecular biophysics group  for assistance with data collection.
Data availability statement Source Data for all experiments, along with corresponding statistical test values, where appropriate, are provided within the paper and in Supplementary information. The crystal structure dataset generates have been deposit in the in the Protein Data Bank (PDB) under the following accession numbers: 7ANB, 7ANA, 7AN1 and 7ALL. The LC-MS/MS raw files and annotated structures are submitted to the Glycopost (https://glycopost. glycosmos. org/preview/12430260615f9d5733a1a5d, code 1955) and Unicarb-DB database, respectively.
Nat Microbiol 4, 1571-1581, doi:10. 1038/s41564-019-0466-x (2019). 32 Packer, N. H. , Lawson, M. A. , Jardine, D. R. & Redmond, J. W. A general approach to desalting oligosaccharides released from glycoproteins. Glycoconjugate journal 15, 737-747, doi:10. 1023/a:1006983125913 (1998). 33 Hayes, C. A. et al. UniCarb-DB: a database resource for glycomic discovery. Bioinformatics 27, 1343-1344, doi:10. 1093/bioinformatics/btr137 (2011). 34 Everest-Dass, A. V. , Abrahams, J. L. , Kolarich, D. , Packer, N. H. & Campbell, M. P. Structural feature ions for distinguishing N-and O-linked glycan isomers by LC-ESI-IT MS/MS. J Am Soc Mass Spectrom 24, 895-906, doi:10.
Les modèles retenus ont été ceux avec la valeur d'AIC la plus faible. En cas de différence non significative, les modèles les plus simples ont été privilégiés. Les variables des modèles retenus ont ensuite été testées grâce à une ANOVA de type II. Enfin, les effets des espèces cultivées et de l'année climatique sur les LER R et LER M ont été testés avec des ANOVA simples et les moyennes par un test post hoc de Tukey. Les analyses ont été effectuées avec le logiciel R Core Team (2020) en utilisant les packages lme4 (modèles mixtes) pour l'analyse des AIC par ANOVA de type II.
Remerciements Je remercie  François Buton ,  Bernard Hubert , mes collègues du groupe de travail  Humains/Animaux ,  Martine Antona ,  Sigrid Aubert ,  Céline Dutilly  et  Nicolas Gaidet , ainsi que les relecteurs pour leurs commentaires précieux sur les versions préliminaires de ce texte (dont le contenu n'engage que son auteur).
Remerciements Je remercie particulièrement le  Professeur Néraudeau , qui m'a fourni la documentation et les précieux conseils pour mener à bien ce travail. Merci à ses étudiants, croisés au fil des années et qui m'ont permis de progresser dans l'utilisation des outils informatiques et statistiques. Un grand merci à mes amis professionnels et amateurs qui m'ont fourni des conseils et l'abondant matériel d'étude :  Frédéric Boutin ,  Catherine Crosnier ,  Nicolas Cottard ,  Philippe Courville ,  Christian Marignac ,  Brigitte Martinez ,  Philippe Nicolleau ,  Thomas Saucède ,  Loïc Villiers. Mes remerciement vont à feu  Maria Ménard  qui a dégagé avec patience les populations de P. intermedius ayant servi à l'étude ontogénétique du plastron. Enfin, je remercie mes deux reviewers, Thomas Saucède et Loïc Villers pour leurs nombreux conseils qui m'ont permis d'améliorer la qualité de cet article.
Celle-ci prévoit de soutenir les projets de coopération, notamment les GO du PEI AGRI (« Un PEI AGRI » au service de toute la PAC), la formation et le conseil (avec des attentes renforcées pour le conseil en terme de prise en compte de la triple performance et d'accompagnement de projet partenariaux innovants par exemple), les réseaux de la PAC (européen ou nationaux)… Les systèmes de connaissance et d'innovation agricole (SCIA ou AKIS en anglais) et leur amélioration sont largement développés dans la prochaine PAC. Ils sont pour la première fois traités dans les documents cadre, par exemple le « plan stratégique national PAC » des États membres. La Commission a également proposé de doubler les financements de recherche et d'innovation dédiés à l'agriculture, l'alimentation, la bioéconomie et les ressources naturelles dans le prochain programme européen de recherche et innovation appelé « Horizon Europe ».
1999 =  1987   Où  1999 et  1987 sont la population active occupée de 1987 et 1999, t est l'année, et r est le taux de croissance de la population active occupée. -Les terres agricoles : les superficies agricoles utiles cultivées sont obtenues à partir de la base de données de la FAO, depuis 1980 jusqu'à 2017. Ces valeurs prennent en considération l'augmentation des terres cultivées dans le temps. -Les quantités d'eau d'irrigation : il s'agit des volumes d'eau superficielle et souterraine destinés à l'irrigation. Les quantités issues des barrages sont obtenues des enquêtes effectuées auprès du ministère de l'agriculture. Faute de disponibilité des données, les quantités d'eau pompées pour l'irrigation sont estimées en faisant recours au taux de croissance des terres irriguées. L'année de référence est 2011 où les quantités d'eau pompées pour des fins agricoles était de 4,2 milliards de m 3 (SCEE, 2011).
Ensuite, la série est estimée en faisant recours au taux de croissance des terres équipées en systèmes d'irrigation, utilisé dans cette étude comme proxy au taux de croissance des eaux souterraines. Les valeurs des superficies des terres équipées en systèmes d'irrigation sont extraites à partir de la base de données de la FAO. -Parts des contributions des facteurs de production au PIB et aux valeurs ajoutées sectorielles : Les parts des facteurs capital et travail dans l'économie et par secteur sont obtenues à partir de la matrice de comptabilité sociale (MCS) nationale pour 2009, mise à jour par les auteurs pour 2011 (Doukkali, 2011). La contribution de l'eau a été estimée grâce au calcul du prix économique des ressources en eau superficielle dans la région de Tadla-Azilal. Ce prix est ensuite utilisé pour isoler la part de la contribution des ressources hydriques, souvent associée à la valeur de la terre, dans la valeur ajoutée agricole nationale et dans le PIB.
Ces données sont obtenues directement à partir de la base de données du Haut-commissariat au plan pour les années 1980 à 2017. -La population active occupée pour l'ensemble de l'économie et par secteur. Les données sur la population active occupée de 1999 à 2017 ont été obtenues à partir de l'enquête nationale annuelle sur l'emploi (HCP, 2000 à 2017), de l'enquête sur l'emploi urbain de 1987 et de l'enquête sur l'emploi rural de 1986-1987. Pour compléter les séries chronologiques sur l'emploi pour l'ensemble de l'économie et par secteur, un taux de croissance de la population active occupée a été estimé sur la base des valeurs de 1987 et 1999 en utilisant une fonction exponentielle :.
En ce sens, à l'instar de H. Mendras et dans le cadre d'une analyse des spécificités du travail agricole, A. Barthez propose une sociologie de l'exploitation familiale et consacre le triptyque « famille, travail et agriculture »  [1982]  repris par l'ensemble des sociologues ruraux. La modernisation des structures de production et la révolution technique, qui l'accompagne à partir des années 1960, ainsi que les évolutions 1. Le caractère hors cadre familial est apprécié par le degré de parenté qui relie le candidat à l'instal lation et l'agriculteur qui cède son exploitation. Sont exclues les transmissions familiales jusqu'au troisième degré inclus (grands-parents/petits-enfants, parents/enfants, oncles/neveux). 2. Les auteurs remercient l'Agence nationale de la recherche (ANR) pour son soutien financier dans le cadre du projet de recherche FARM_VALUE « Valeur et transmission de l'exploitation agricole : regards croisés de l'économie et de la sociologie » (ANR-15-CE36-0006).
Remerciements. Cet article est basé sur les résultats d'une étude des exploitations en zone cotonnière, mise en oeuvre par Technoserve dans le cadre d'une sollicitation du Fonds interprofessionnel pour la recherche et le conseil agricole (FIRCA) et d'Intercoton de Côte d'Ivoire, dans le cadre du projet de relance de la recherche sur le coton financé par l'Union européenne.
Cet ouvrage prolonge un cycle de séminaires, organisé à Montpellier entre novembre 2017 et février 2020, dont nous tenons à remercier tous les participants. Ce cycle intitulé « Méthodes d'investigation de l'alimentation et des mangeurs » a fait l'objet d'un soutien de la Fondation Agropolis sous la référence ID 1700-025 à travers le programme « Investissements d'avenir » (Labex Agro : ANR-10-LABX-0001-01), dans le cadre de I-SITE-MUSE (ANR-16-IDEX-0006), et de l'UMR MoISA (Montpellier Interdisciplinary center on Sustainable Agri-food systems (Social and nutritional sciences) -Cirad, IAMM, INRAE, IRD, L'Institut Agro). La publication de cet ouvrage a bénéficié des soutiens financiers de l'UMR MoISA, de l'École des hautes études en sciences sociales (EHESS), de l'Institut de recherche interdisciplinaire sur les enjeux sociaux (Iris), de la Chaire Unesco Alimentations du monde -L'Institut Agro, Cirad -, de l'Institut de recherche pour le dévelop pement (IRD) et du département Action, transitions et territoires (ACT) de l'Institut national de recherche pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement  (INRAE).
Phase préparatoire L'opérationnalisation des différentes méthodes de mesure de la consommation alimentaire passe par la réalisation d'enquêtes nécessitant l'élaboration de plusieurs outils de collecte qui sont souvent fonction de l'objectif visé. Il s'agit notamment des questionnaires en eux-mêmes, des répertoires des aliments et recettes consommés par la population cible, des catalogues photos présentant différentes tailles de portion d'aliments, des mesures ménagères (bols, tasses, assiettes, cuillères…) utilisées pour la quantification des ingérés. Si l'objectif est de déterminer les apports nutritionnels ou le taux de couverture des besoins en nutriments, l'utilisation d'une table de composition ou d'une base de données sur la composition des aliments est indispensable. Il arrive qu'une base de données spécifique sur la composition des aliments soit pensée et développée lors de la phase préparatoire, bien qu'elle ne soit pas un outil de collecte, mais un outil de gestion de données.