dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
, 2021). For CPRCM outputs to become more increasingly used and lead to more actionable information  (Senior et al. , 2021; Orr et al. , 2021; Hewitt et al. , 2021) , climate services will have to learn to deal with massive datasets including sub-daily data and targeting more local adaptation issues such as UHI and flash flood studies where CPRCMs can bring new information  (Termonia et al. , 2018). New bias correction techniques would be needed to adjust finer temporal and spatial scale simulations toward weather station data  (Argüeso et al. , 2013; Haerter et al. , 2015). Even though current developments toward convection-permitting GCMs are underway  (Satoh et al. , 2019; Stevens et al. , 2019) , the horizon of a wide use of such models is likely still many decades ahead  (Schär et al.
I G U R E 2 Tail of the cumulative density functions (1-cdf) of daily rainfall (a, c) in mm/day and of hourly rainfall (b, d) in mm/h from dry and wet days over all the grid points of a southeastern France region in fall (SOND) between 1997 and 2006. The CNRM-ALADIN 12-km RCM (blue) and CNRM-AROME 2. 5-km CPRCM (red) are compared to two gridded precipitation observations (COMEPHORE [black] and SAFRAN [green]). Dot-dashed lines correspond to the 90% confidence interval according to a bootstrapping method. Figures (a) and (b) represent the datasets at a resolution of 12. 5 km (CNRM-ALADIN grid) while figures (c) and (d) represent COMEPHORE and CNRM-AROME datasets at a resolution of 2. 5 km (CNRM-AROME grid). (Reprinted with permission from Fumière et al. (2020). Copyright 2020 springer nature).
I G U R E 5 Wet season extreme precipitation intensity. (a) TRMM gridded observation, differences with respect to TRMM for (b) a 25-km RCM, (c) a 4. 5-km CPRCM and (d) CMORPH another gridded observation. Percentage differences between 2100 and present day for (e) a 25-km RCM and (f) a 4. 5-km CPRCM. Extreme precipitation intensity is defined as the 99th percentile of wet values (>0. 1mmh À 1), for 3-hourly precipitation. The median of future percentage changes across Africa (land points only) is indicated next to the image titles in (e) and (f). Dataset differences and future changes are masked in white, where differences are not significant at the 5% level compared with year-to-year variability. The wet season is the 3-month period with the highest mean precipitation in TRMM, defined on a grid-point basis.
ACKNOWLEDGMENTS The authors would like to thank  Dr. David Leutwyler  who prepared the cover image of this review paper. The cover image is a snapshot of a two-week long animation in July 2006 over Europe available at this webpage (https://www. research-collection. ethz. ch/handle/20. 500. 11850/155174 ). The animation compares clouds, precipitation rates and 500 hPa geopotential heights from 12-km RCM and 2-km CPRCM simulations. The authors are grateful to the two anonymous reviewers for their valuable comments that helped to improve the manuscript. This work is a contribution to the project km-impacts funded by the  Make Our Planet Great Again  initiative that is supported by the  French National Research Agency  under the future investment program  ANR-18-MPGA-0005. D. Argüeso was financed by the  EPICC  project ( PID2019-105253RJ-677I00 MCI/AEI/FEDER,UE ) and the  Spanish Ministry of Universities  through the  Beatriz Galindo Fellowship  ( BG20/00078 ).
Funding information Agence Nationale de la Recherche , Grant/ Award Number:  ANR-18-MPGA-0005 ;  EPICC  project, Grant/Award Number:  PID2019-105253RJ-677I00 MCI/AEI/ FEDERUE ; European Union's  Horizon 2020 EUCP project , Grant/Award Number: GA 776613; GlobalHydroPressure ( EU Water JPI  through the  Swedish Research Council Formas) , Grant/Award Number:  2018-02379 ;  Spanish Ministry of Universities , Grant/Award Number:  Beatriz Galindo Fellowship  ( BG20/00078 ).
F I G U R E 2 Tail of the cumulative density functions (1-cdf) of daily rainfall (a, c) in mm/day and of hourly rainfall (b, d) in mm/h from dry and wet days over all the grid points of a southeastern France region in fall (SOND) between 1997 and 2006. The CNRM-ALADIN 12-km RCM (blue) and CNRM-AROME 2. 5-km CPRCM (red) are compared to two gridded precipitation observations (COMEPHORE [black] and SAFRAN [green]). Dot-dashed lines correspond to the 90% confidence interval according to a bootstrapping method. Figures (a) and (b) represent the datasets at a resolution of 12. 5 km (CNRM-ALADIN grid) while figures (c) and (d) represent COMEPHORE and CNRM-AROME datasets at a resolution of 2. 5 km (CNRM-AROME grid). (Reprinted with permission from Fumière et al. (2020). Copyright 2020 springer nature).
F I G U R E 5 Wet season extreme precipitation intensity. (a) TRMM gridded observation, differences with respect to TRMM for (b) a 25-km RCM, (c) a 4. 5-km CPRCM and (d) CMORPH another gridded observation. Percentage differences between 2100 and present day for (e) a 25-km RCM and (f) a 4. 5-km CPRCM. Extreme precipitation intensity is defined as the 99th percentile of wet values (>0. 1mmh À 1), for 3-hourly precipitation. The median of future percentage changes across Africa (land points only) is indicated next to the image titles in (e) and (f). Dataset differences and future changes are masked in white, where differences are not significant at the 5% level compared with year-to-year variability. The wet season is the 3-month period with the highest mean precipitation in TRMM, defined on a grid-point basis.
Par le programme français LABEX DRIIHM (Dispositif de Recherche Interdisciplinaire sur les Interactions Hommes-Milieux) et le réseau des Réseau des Observatoires Hommes-Milieux afférent, via l'OHM (Observatoire Hommes-Milieux) Tessekere. Ce dispositif est porté par le CNRS (Centre National de la Recherche Scientifique). L'équipe a reçu l'appui logistique non négligeable de l'OHM Tessekere et de l'Université Cheikh Anta Diop (UCAD) de Dakar. Nous remercions très chaleureusement les Dr. Gilles Boetsch, Dr Priscilla Duboz, Dr Axel Ducourneau et Dr Abdou Ka pour leur appui logistique, institutionnel et scientifique.  Par le programme MADA (Université Toulouse Capitole 1/ Région Occitanie) VI CONCLUSION A Remerciements Cette étude a été financée :  Territoire approximatif du Ferlo.
The aerosol observation capability onboard the RV Investigator is briefly described in  Humphries et al. (2019). Aerosols were sampled via an inlet located 18. 4 m above sea level. A Time-of-Flight Aerosol Chemical Speciation Monitor (ToF-ACSM, Aerodyne Research) was used to determine the chemical composition of aerosols between 0. 04 and 1 μm diameter, although transmission of <0. 1 μm particles is less than 100%  (Fröhlich et al. , 2013). More information on the handling of ToF-ACSM data can be found in the Supporting Information. Concentrations of cloud condensation CCN were meas-TWOHY ET AL.
Sources of Cloud Condensation Nuclei In light of the high number fraction of sulfur-based particles in the 0. 1-0. 5 μm size range, both below and in-cloud, and their importance as CCN as discussed earlier, their sources are of interest. For the six below-cloud aerosol samples presented in Section 3. 1. 1, the number concentration of small sulfur-based aerosols between about 0. 08-0. 5 μm diameter (N S ) was approximated from the measured single-particle TWOHY ET AL. composition and the UHSAS number concentrations. (A lower size of 0. 08 μm was used to include more of the aerosol accumulation mode, which tended to peak at ∼0. 10 μm. ) Substantial variation in N S was found for the different cases, ranging from a low of 29 cm -3 to a high of 224 cm -3. HYSPLIT back-trajectories (Figure  S1 ) revealed that while most of the sampled airmasses came from the open ocean to the west, the two highest sulfur-based aerosol concentrations were associated with southerly trajectories that had recently passed over the Antarctic continent and high chlorophyll-a waters near the sea-ice edge (Figure  1 ).
Acknowledgments The authors thank  Cory Wolff  and  Pavel Romashkin ,  NCAR  project managers,  Mike Reeves , the crew of the NSF G-V aircraft, and  SOCRATES PIs Greg Mc-Farquhar ,  Chris Bretherton  and  Robert Wood , who provided useful support and suggestions. We also wish to thank the  CSIRO Marine National Facility (MNF).
Data Availability Statement G-V aircraft state parameter and cloud physics data used are archived here: https://data. eol. ucar. edu/ dataset/538. 002, aircraft single particle STEM data here: https://data. eol. ucar. edu/dataset/552. 131, and aircraft CCN data here: https://data. eol. ucar. edu/dataset/552. 013. INP STEM data are here: https://doi. org/10. 26023/THHB-X79P-A006, and STXM-NEXAFS data here: https://data. eol. ucar. edu/dataset/552. 132 (or directly at https://library. ucsd. edu/dc/object/bb5398135k. CAPRICORN-2 aerosol composition and CCN data described in Section 3. 1. 2 are archived here: https://doi. org/10. 25919/2h1c-t753. Chlorophyll-a data used in Figure  1  was obtained from the NASA Goddard Space Flight Center, Ocean Ecology Laboratory, Ocean Biology Processing Group (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua Chlorophyll Data; 2018 Reprocessing.
Remerciements Ce travail a bénéficié d'une aide de l'État gérée par l' Agence Nationale de la Recherche au titre du Labex DRIIHM , programme « Investissements d'avenir » portant la référence  ANR-11-LABX-0010. Nous tenons également à remercier  Régine Laurio  et  Jean-Daniel Cavaillé , professeurs des écoles des classes de CP-CE et CM, et leurs élèves ainsi qu' Anne Peltier ,  Franck Vidal  et  Johann Blanpied , chercheurs au laboratoire GEODE, qui nous ont permis de mener à bien cette étude.
). 49 Ces catégories d'aires protégées, à l'image de la catégorie V (paysage terrestre ou marin), correspondent à la fois à des aires protégées terrestres que marines et incluent les aires côtières. « N'importe quelle catégorie peut être appliquée dans des environnements marins, même si certaines sont plus appropriées que d'autres » (Dudley, 2008, p. 65). Les aires protégées et les différents niveaux de protection initialement construits à propos du milieu terrestre sont des outils transférés vers le milieu marin sans modification. En s'intéressant aux aires protégées définit par chaque État méditerranéen, on peut mettre en avant la plus tardive prise en compte du milieu marin dans les politiques de protection nationale (Tableau 3, d'après WDPA -World Database on Protected Areas (UNEP -WCMC et IUCN, 2019)).
pour les aires marines). Cette observation amène à une seconde critique de ces catégories de l' car aucune aire protégée n'est référencée pour ces pays dans la base de données WDPA (UNEP -WCMC et IUCN, 2019) / Terrestrial protected areas are in the Mediterranean biogeographic region. For Spain and France, the first coastal and marine protected areas are Mediterranean. However, the first Moroccan coastal protected area is located in the Atlantic, the first Mediterranean coastal protected area is therefore also mentioned. Libya and Syria are not mentioned because no protected area is listed for these countries in the WDPA database (UNEP -WCMC and IUCN, 2019). Réalisé par l'auteure en 2020 / Produced by the author in 2020. 50 Ainsi, parmi les 17 pays mentionnés dans le tableau, 8 ont tout d'abord délimité une aire protégée terrestre (entre 1923 pour l'Italie et 1983 à Chypre) puis côtière et enfin marine (entre 1977 pour l'UICN : la pertinence de les utiliser directement pour le milieu marin.
Remerciements Les auteurs remercient l'ensemble des partenaires des universités thaïlandaises de  Chiang Maï et Chulalongkorn sans qui ces travaux n'auraient pu être réalisés. Ils remercient aussi l'Institut international de recherche sur le riz (IRRI ), le " Challenge Program on Water and Food " (CPWF) du GCRAI, l'université Paris Nanterre, ainsi que l'initiative IT&C de l'Union Européenne  pour leurs soutiens financiers.
Remerciements Les auteurs remercient le  Service Central d'Hydrométéorologie et d'Appui à la Prévision des Inondations (SCHAPI) ,  EDF-DTG pour la fourniture du modèle MORDOR-TS ainsi que Rémy Garçon et Matthieu Le Lay, Fabrice Zaoui pour le développement de l'interface python pour MORDOR-TS, INRAE pour la mise à disposition du modèle GRP ainsi que Charles Perrin, Maxime Taillardat (Météo-France) pour la calibration statistique des PEAROME, et Laurent Colonnette pour son aide à la construction et au calage du modèle MORDOR-TS sur le bassin de l'Odet. Les auteurs remercient également le  Pôle de Calcul et de Données Marines  (PCDM) pour fournir Datarmor (stockage, ressources de calcul). Les auteurs remercient enfin les deux relecteurs anonymes pour leurs suggestions qui ont permis d'améliorer la qualité de l'article.
Study area This study was conducted at the Center for Zootechnical Research (French abbreviation CRZ) of Dahra Djoloff in the sylvopastoral zone of Senegal, otherwise known as Ferlo. CRZ extends overs 6800 hectares that are managed by the Institut sénégalais de recherches agricoles (ISRA)  (Raynal, 1964). Mean annual rainfall over the last 50 years was 371. 6 mm  (Fall, 2014). The soils are mainly sandy. We studied the vegetation on 38 one-hectare sites. The plots were chosen based on several vegetation dynamics  (Raynal, 1964). Two types of data were acquired: (i) images with Dji Spark UAV and (ii) data for the phytomass collected in the field. All plots were georeferenced.
Data analysis Partial-least-square (PLS) regression  (Tenenhaus, 1998)  was used to predict woody and herbaceous phytomass with R plsdepot package  (Sanchez, 2012). Herbaceous phytomass, fresh mass and dry mass were related with the PLS using the maximum height in the square (max), mean square height (mean), the height standard deviation 1 https://support. pix4d. com/hc/en-us/articles/115002472186-Processing-steps.
■ CONCLUSION This study shows that it is possible to use low-cost UAV to predict woody and herbaceous phytomass in the savanna. For the woody phytomass, the estimation is mainly based on the 3D structure of the woody individuals. The link between UAV and tree structure is generic and not impacted by the UAV type. For herbaceous plants, An additional source of uncertainty could be the accuracy of the GPS positioning of the images. Indeed, Spark only records the geolocation at the second degree (around 10 m) with no decimal point (contrary to other commonly used UAV for photogrammetry that have better geolocation accuracy). This limited geolocation capacity impacts the first step in PIX4D software. In the first step, the geolocation is corrected based on key points that are similar in different images.
Ces événements ont fait l'objet d'une description et d'une recherche documentaire spécifique pour alimenter la Base de Données Historiques des Inondations (BDHI). La BDHI rassemble et décrit les phénomènes d'inondation survenus sur le territoire français et offre donc de nombreuses perspectives pour retracer l'histoire des inondations en France et repositionner les événements récents sur le long terme. Les résultats de cette étude historique seront également valorisés par l'Établissement Historique des crues et risque d'inondation dans la vallée de la Meurthe depu. VertigO -la revue électronique en sciences de l'environnement, Volume 21 numéro 3 | décembre 2021.
Les sources documentaires ont ensuite permis d'allonger la fenêtre temporelle et d'enrichir la base de données sur les inondations en y intégrant les impacts sur les sociétés. La chronologie qui en résulte ne peut être lue de manière continue et homogène, en particulier le passage de la période pré instrumentale, pour laquelle le classement et l'inventaire des événements reposent sur les sources documentaires, au XIXe siècle qui se caractérise par la mise en place des observations hydrométriques et le développement de nombreuses sources d'informations. 43Afinde s'affranchir des biais liés à l'utilisation de sources documentaires et d'aboutir à un échantillon homogène,Barriendos et al. (2003)recommandent de ne retenir que les crues exceptionnelles dans les chronologies établies. Sur le bassin versant de la Meurthe, la sélection des crues de classe 3 aboutit ainsi à l'identification des événements suivants :.
Giacona et al. (2019), qui ont notamment travaillé sur des cours d'eau alsaciens et développé l'importante base de données ORRION28, identifient une période de forte activité, de 1700 à 1850, suivie d'une accalmie avant une reprise à la fin du XXe siècle et au début du XXIe siècle. D'un point de vue cyclique, on retrouve des caractéristiques communes, notamment pour la période de forte activité de 1700 à 1850, au cours de laquelle on observe trois crues de catégorie 3 sur laMeurthe (1734Meurthe ( , 1778Meurthe ( , 1824)), suivie d'une période sans événement exceptionnel. La reprise est par contre plus précoce sur la Meurthe et apparaît dès le début du XXe siècle, qui se caractérisa par trois épisodes de classe3 (1919, 1947, 1983) auquel s'ajoute un nouvel épisode de classe 3 en 2006. 44 Pour ces événements d'ampleur régionale, la part climatique peut être avancée même si les facteurs anthropiques ont pu avoir une influence sur l'intensité des événements et leurs impacts.
pour évaluer les liens entre la ressource pastorale, les stratégies d'acteurs et les évolutions institutionnelles. La méthode a suivi cinq étapes : -Étape 1 -Recherche documentaire et analyse du paysage pour déterminer les principaux villages composant la municipalité de Vithkuq (l'une des plus grandes municipalités de la région de Korçë) qui utilisent la ressource pastorale. Ce travail a combiné une analyse d'images satellites et les résultats d'entretiens préalables avec les autorités régionales, puis avec des membres clés des villages sélectionnés. Cinq villages ont été choisis en tenant compte de l'importance des pâturages, mais aussi du nombre d'éleveurs, de la taille et de la diversité des élevages, des liens avec les laiteries de la région. -Étape 2 -En s'appuyant sur les premiers entretiens mais aussi la base de données du ministère de l'Agriculture par le biais du projet européen « PAZA Project », 33 éleveurs ont ensuite été sélectionnés dans ces villages à partir d'une typologie structurelle qui privilégie la spécialisation et la taille des élevages : éleveurs spécialisés avec généralement des troupeaux importants, éleveurs orientés vers l'autosubsistance, situations intermédiaires associant des élevages mixtes et de taille moyenne.
Such comprehensive data can contribute to the elucidation of the genome features associated with various clinical characteristics, which, in the case of HBV infection, include acute liver failure, drug resistance, immune escape, or viral reactivation. Here, we describe NGS of a fulllength HBV genome and a partial hepatitis delta virus (HDV) genome directly from a single patient plasma sample using ONT GridION. The ethics committee of IHU Méditerranée Infection, Marseille, France, approved this study (No. 2019-001). In June 2020, we obtained a plasma sample from a 27-yearold male patient to monitor his HBV and HDV infections diagnosed in October 2018 during a systematic screening. He was not aware of viral hepatitis in his family. It is unknown whether he was co-infected with HBV and HDV or experienced HDV superinfection on chronic HBV infection.
6 log10 copies/mL. We used ONT GridION as previously described  [7]  to obtain HBV and HDV genome sequences without pre-PCR amplification. Briefly, DNA and RNA were extracted from 200 µL of plasma using the EZ1 Virus Mini Kit v2. 0 on a BioRobot EZ1 workstation (Qiagen), and RNA was reverse-transcribed using SuperScript IV (Thermo Fisher Scientific, Waltham, MA, USA) before cDNA second-strand synthesis with Klenow Fragment DNA polymerase (New England Biolabs, Beverly, MA, USA). The DNA was then purified using Agencourt AMPure XP beads (Beckman Coulter, Villepinte, France) and sequenced using the ONT Ligation Sequencing Kit on a GridION X5 instrument (Oxford Nanopore Technologies Ltd. ). Genome consensus sequences were generated with the CLC Fig. 1. Phylogenetic trees based on the HBV genome and HDV antigen-encoding gene.
Phylogenetic reconstruction based on HBV genome sequences involved 3,252 positions in the final dataset, and phylogenetic reconstruction based on the HDV antigen-encoding gene involved 343 positions corresponding to nucleotides 824-1,154 of the HDV genome (GenBank accession no. AM779577. 1). Viral sequences obtained from the patient's plasma using ONT (available from https://www. mediterranee-infection. com/acces-ressources/donnees-pourarticles/) are indicated by a white bold font on a black background, and those obtained by Sanger population sequencing are indicated by a black bold font on a grey background. HBV and HDV sequences obtained from the patient using ONT are connected by a dashed line. The 10 sequences with the highest BLAST scores recovered from the NCBI GenBank nucleotide sequence database (http://www.
Bootstrap values > 50% are indicated on the tree. Abbreviations: HBV, hepatitis B virus; ONT, Oxford Nanopore Technology; NCBI, National Center for Biotechnology Information; BBH GbK, best BLAST hit GenBank. Genomics Workbench v. 7 (https://digitalinsights. qiagen. com/ products-overview/discovery-insights-portfolio/analysis-and-visualization/qiagen-clc-genomics-workbench/) by mapping to HBV and HDV reference genomes (GenBank accession numbers M32138 and M84917, respectively), with 0. 85% similarity and 50% coverage as thresholds. All data were generated as part of the routine study at Assistance Publique-Hôpitaux de Marseille (APHM), and this study results from routine standard clinical management. Access to the patients' biological and registry data issued from the hospital information system was approved by the data protection committee of APHM and was recorded in the European General Data Protection Regulation registry under number RGPD/APHM 2019-73.
In total, 41 (average length, 918 nucleotides) and three (average length, 490 nucleotides) reads were identified as belonging to HBV and HDV, respectively, generating full-length HBV and partial HDV genomes with a size of 3,179 and 326 nucleotides, respectively (available from https://www. mediterranee-infection. com/acces-ressources/donnees-pour-articles/hbv-hdv-ngs/). Phylogenetic analyses performed using the MEGA6 software (http://www. megasoftware. net/) identified HBV of genotype D and HDV of genotype 1 (Fig. 1 ). The mean diversity per nucleotide position of the HBV genome was 5. 4% ± 9. 0%, and the mean coverage was 8. 9 ± 2. 9. Neither anti-HBV drug resistance mutations nor HBsAg escape variants were detected. A 570-nucleotide-long sequence corresponding to the HDV Ag-encoding gene generated by Sanger population sequencing as previously described  [8]  clustered with that obtained using ONT GridION in the phylogenetic tree (Fig.
Par exemple, le Conseil mondial de l'eau (CME) met en avant l'indicateur de stress hydrique WSI (Water Stress Index) construit par les travaux d  'Alcamo et al. (1997). De manière générale, les données concernant les conflits liés à l'eau ne sont pas aisément disponibles ou du moins synthétisables. Il existe cependant des bases de données comme celle de l'Université de l'Oregon aux États-Unis  (Yoffe et al. , 2003) , ou celle de l'Institut du Pacifique 3   (Gleick et al. , 2014) , qui fournissent des informations centralisées. Celle de l'Institut du Pacifique établit une liste de conflits liés à l'eau segmentés en plusieurs périodes, et a encore peu été utilisée en termes de typologie des conflits. À partir de cette base de données, nous avons identifié et répertorié sur la période 1900-2016 les conflits liés à l'eau de nature transfrontalière (impliquant au moins deux parties), bilatérale (impliquant exactement deux parties), et multilatérale (impliquant au moins trois parties) sur les différentes périodes.