dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
(  2010 ) and limit them to the following ones (see Craciun and Zerubia (2013b)) : -boats should not overlap more than a given extent ; -neighboring boats should have similar orientation ; -the orientation of each boat is determined locally. The first item is exactly the non-overlaping constraint presented previously. The second item restricts neighboring boats from having completely different orientation, a threshold is set for the amount of difference in the orientation that is allowed. Finally, the orientation of the boats is determined locally. Another subtle modification concerning the data energy is proposed. We observed that quite often the cabin of the boat is seen as a darker area within the boat. This usually results in smaller contrasts, and thus smaller data energy values. An additional term in the data energy has been introduced to account for this drawback.
Acknowledgements We thank the  French Space Agency (CNES)  as well as  Airbus D&S  for providing the data,  Saima Ben Hadj  from  INRIA/I3S  for fruitful discussions and  Antoine Mangin  from  ACRI-ST  for useful feedback regarding the model. We also thank  INRIA  and  Airbus D&S  for the partial funding of this research.
Data and method We use Arctic SIC from the National Snow and Ice Data Center (NSIDC) derived from Nimbus-7 Scanning Multichannel Microwave Radiometer and Defense Meteorological Satellite Program Special Sensor Microwave Imager radiances  (Cavalieri et al. 1996 (Cavalieri et al. ) from 1979 (Cavalieri et al. to 2007. The data are available on a 25-km grid every two days for 1978-86 and daily for 1987-2007. As in  Strong et al. (2009) , we consider weekly means in the 21-week periods starting 5 December and ending about 30 April when the ice extent is large. There is a data gap from 3 December 1987 to 13 January 1988, so the 1987/88 season was omitted. SIC anomalies were obtained by subtracting the 27-yr mean of each week, and grid points with little variations in concentration were excluded: namely, discarding grid points where SIC was larger than 95% or smaller than 5% in at least half of the 27 cold seasons (thus excluding the Kara Sea).
et d'eviter les ecueils de methodes reposant sur des modeles scientifiques de simulation, tres elabores mais critiquables pour leur « naı ¨vetecontextuelle », ou de methodes participatives reposant uniquement sur les connaissances des acteurs locaux. Ces dernieres ne permettent pas de confronter et articuler etat de l'art des connaissances scientifiques et connaissances locales et sont confrontees aux limites cognitives et de capacited'integration de l'etre humain. L'enjeu est donc d'articuler approches de modelisations et approches participatives pour concevoir des systemes agroecologiques territorialises acceptables par toutes les parties prenantes locales y compris non agricoles. & Remerciements Les analyses et propositions exposees dans ce papier ont beneficiedes recherches conduites dans plusieurs projets : i) PSDR « Climfourel'' et ''Prouesses » finances par l'Institut national de la recherche agronomique (Inra) et la region Midi-Pyrenees ; ii) « O2LA » (Organismes et Organisations Localement Adaptes ; ANR-09-STRA-08) et MICMAC Design (Modelling for Integrated Crop Management, Assessment and Cropping system design) finances par l'Agence nationale pour la recherche (ANR) ; iii) MAELIA (Multi-agent for Environmental Norms impact Assessment) financepar le Reseau thematique de recherche avancee Sciences et Technologies pour l'Aeronautique et l'Espace (RTRA STAE) ; (iv) « Cantogether » financepar l'Europe (FP7).
We used empirical means and standard deviations to summarize these posterior parameter distributions  (Gimenez et al. 2009 (Gimenez et al. , 2012)). For priors, we used a Normal distribution (0, 10) for α, a Normal distribution (0, 100) for β, and a Uniform distribution (0, 1) for h. We used program JAGS  (Plummer 2003)  called from R (R Development Core Team 2010). We ran 200,000 iterations including 100,000 burn-in. We also tested reduced models where reporting and harvest rates did not vary according to time and/or area of recovery. All these models could be compared to each other because they were based on the same dataset. Model selection was conducted using the Deviance Information Criterion (DIC;  Spiegelhalter et al. 2002). The code is available in Appendix 2. In a final step, we applied the estimation of reporting rate λ obtained in the Bayesian analysis to f values obtained from an independent band recovery analysis to estimate the probability of being killed by a hunter or kill rate (K).
A second explanation referred to the reluctance of hunters to report harvested Canada Geese because of hunting closures in the previous decade, thinking that reporting harvest could lead to another closure. Last, they suggested a lack of incentive to report nonreward bands by Canadians, because Canadians routinely receive financial rewards when reporting tagged fish. Our study, which concerned only the Greater Snow Goose, found little difference in reporting rates between the two countries with only a weak trend toward lower reporting rate in Canada. This suggests that the higher U. S. reporting rate found by  Zimmerman et al. (2009a)  was probably due more to the inclusion of Canada Geese in the dataset than to a language barrier between Québec and the eastern U. S. Contrary to Canada Geese in the Atlantic flyway, the Greater Snow Goose population is considered overabundant, and special measures have been implemented to increase harvest  (Giroux et al.
Acknowledgments: This study was funded by the  Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada , the  Arctic Goose Joint Venture (Canadian Wildlife Service) , the  Centre d'Études Nordiques , the  Department of Indian and Northern Affairs Canada , and the  International Research Group Dynamics of Biodiversity  and Life-History traits. Funding for the reward program (bands and rewards) was provided by the  United States Geological Survey Bird Banding Laboratory. We especially thank  T. J. Moser  for managing the reward-band program and for valuable information about the program. P. Garrettson  and  A. Royle  provided precious help to carry out the statistical analyses. We are grateful to the numerous field.
Remerciements Nous remercions tous les interlocuteurs qui ont accepté nos demandes de rendez-vous et d'interviews en 2010 et en 2011 à Madagascar. Ces remerciements s'adressent en particulier à  Romuald Vaudry ,  François Busson , et  Cécile Bidaud. L'article a été rédigé dans le cadre d'une étude sur les relations Nord-Sud engendrées par le MDP et la REDD en vue d'atténuer le  changement climatique. Nous   remercions le CNRS (programme interdisciplinaire en sciences de la communication et programme interdisciplinaire Énergie, volet socio-économie) pour sa contribution au financement des missions sur le terrain.
Remerciements Ce dispositif, qui repose sur la motivation et le volontariat des partenaires associés, n'aurait pu se pérenniser jusqu'à aujourd'hui sans l'appui de Parcs Nationaux de France et le soutien financier du ministère en charge de l'environnement (Direction de l'Eau et de la Biodiversité), de la Datar (Commissariat à l'aménagement des Alpes), des Régions Rhône-Alpes (via les Plans Pastoraux Territoriaux) et Provence-Alpes-Côte d'Azur (soutien à l'acquisition de références sur le thème « Systèmes et milieux pastoraux et aléas climatiques ») et du Feader. Le projet SECALP (Adaptation des territoires alpins à la recrudescence des sécheresses dans un contexte de changement global) soutenu par le ministère de l'écologie a contribué aussi aux réflexions du programme Alpages sentinelles, de même que les contributions du CNRS et d'Irstea dans le cadre de la Zone-Atelier Alpes.
Ce travail a été effectué dans le cadre du programme de recherche MOPERA (Modélisation Probabiliste pour l'Évaluation du Risque Avalanche) financé par l'ANR 2009, programme « Risques Naturels : Compréhension et Maîtrise ». Nous tenons à remercier le service SIG du Conseil Général des Hautes-Alpes pour la mise à disposition de sa base de données « évènements » ainsi que les relecteurs de cet article pour leurs suggestions. 1 L'accessibilité routière revêt un caractère particulièrement stratégique pour le maintien des activités économiques mais également pour les interventions de secours. Dans les Alpes françaises, cette accessibilité est réduite, en particlier en fond de vallée, et peut être davantage dégradée par l'occurrence de divers aléas naturels. À ce titre, les avalanches représentent une menace particulièrement forte car, outre les victimes et dommages directs qu'elles peuvent causer, elles entraînent très souvent des coupures de routes plus ou moins prolongées à une époque de l'année où les réseaux sont déjà fortement altérés par les fermetures saisonnières.
, 2011). A contrario, d'autres chercheurs ont appliqué tout aussi récemment ces théories aux risques naturels  (Chang, 2003 ; Gleyze, 2005 ; Nabaa, 2011) , mais sans formaliser une conception territoriale du risque confrontant par le biais de l'accessibilité, la notion d'espace du risque direct à celle d'espace du risque indirect. Des travaux récents menés à Mayotte pour le risque tsunami  (Leone et al. , 2013)  ou dans les Alpes pour les coulées de débris  (Leone et al. , 2011) , tendent cependant à formaliser cette approche territoriale du risque en se basant sur des modèles déterministes (pour un scénario de coupure de routes donné) et non pas sur une analyse de risque de coupure telle que proposée ici pour les avalanches. Afin de remédier partiellement à ces lacunes, et d'évaluer rétrospectivement la vulnérabilité physique, fonctionnelle et humaine des réseaux routiers au risque d'avalanche dans les Alpes françaises, la première étape de notre étude a consisté à géoréférencer et harmoniser au sein d'un SIG, les informations provenant des principales bases de données disponibles sur les conséquences des avalanches pour trois départements alpins français (Alpes-de-Haute-Provence, Hautes-Alpes, Alpes-Maritimes).
10 Le gros du travail a consisté à établir une nouvelle base de données sur les impacts des avalanches sur le réseau routier des trois départements entre 1937 et 2011. Cette base fusionne des informations provenant de trois sources principales qu'il a fallu géoréférencer manuellement, au cas par cas, après vérification et suppression des doublons. Au total 1042 impacts exploitables ont été recensés et localisés. 60% des données sont issus de la base EPA (Enquête Permanente sur les Avalanches) gérée par l'Irstea. L'EPA est une chronique d'événements sur près de 4000 couloirs, parfois depuis le début du XX e siècle, décrivant notamment les caractéristiques physiques des avalanches et les dégâts ou perturbations occasionnés. La longueur et la qualité des séries a déjà été largement mise à profit pour d'autres études, notamment des analyses de risque pour l'urbanisme incluant le dimensionnement de paravalanches  (Eckert et al.
Construction des bases de données SIG 9 Cette recherche repose sur la constitution d'un Système d'Information Géographique (SIG) couvrant la totalité des trois départements étudiés. Certaines données sont issues d'organismes publics (INSEE, IGN, RTM/ONF), d'autres proviennent des collectivités territoriales. Elles couvrent plusieurs champs thématiques et ont fait l'objet d'un fastidieux travail de compilation, d'intégration, d'harmonisation et de validation, en particulier sur le terrain. Deux référentiels topographique et démographique, d'échelle régionale, ont été exploités : • La base vectorielle Route500 de l'IGN (2010) qui représente la voirie principale avec une précision de 100 m. Elle permet de différencier 5 classes de vocation de routes pour les calculs de vitesses (type autoroutier, liaison principale, liaison régionale, liaison locale, bretelle).
Elle nous renseigne également sur l'état de fermeture hivernale des routes principales. • La base de données carroyée de la population établie par l'INSEE (2012) fournit le nombre de résidents permanents au km² et a été établie à partir d'une exploitation spécifique des fichiers fiscaux. Par ailleurs, des données complémentaires sur les périodes de fermeture habituelle des cols ou de certaines routes secondaires ont été produites à partir de sources diverses (Internet, Conseil régionaux, BD Topo IGN, témoignages).
(Gleyze, 2005 ;Nabaa, 2011)ées produites sont géoréférencées et adaptées à une lecture géographique des dommages sur les routes. Nous encourageons ainsi la poursuite de leur développement et leur enrichissement, notamment par l'intégration de données socioéconomiques plus nombreuses et élaborées qui permettront d'affiner progressivement les indicateurs obtenus. Par exemple, les typologies de dommages proposées devraient à l'avenir permettre d'estimer plus finement les coûts directs et indirects dont le recensement exhaustif à l'échelle régionale constitue toujours un véritable défi. Partant de ces bases de données, une approche statistique possible pour évaluer les coûts directs cumulés annuels imputables aux avalanches sur le réseau routier serait de multiplier les coûts moyens de chaque intensité de dommage par leur fréquence annuelle.
première étape de notre étude a consisté à géo-référencer et harmoniser au sein d'un SIG les informations provenant des principales bases de données disponibles sur les conséquences des avalanches pour trois départements alpins (Alpes-de-Haute-Provence, Hautes-Alpes, Alpes-Maritimes). Cela a permis d'identifier les impacts avalancheux sur les routes depuis 1937, de dresser la typologie et l'intensité des dommages, et d'évaluer la vulnérabilité fonctionnelle du réseau. Une seconde étape a consisté à produire des indices de risque de dysfonctionnement et d'isolement à l'échelle régionale. Ces indices intègrent les données historiques sur les dommages aux routes et reposent sur des calculs d'accessibilité utilisant la théorie des graphes dans un environnement SIG. Les cartographies produites présentent une valeur ajoutée pour l'aide à la décision en cas de crise et l'analyse spatiale comparative à l'échelle régionale.
32 (Gleyze, 2005 ;Nabaa, 2011)ées produites sont géoréférencées et adaptées à une lecture géographique des dommages sur les routes. Nous encourageons ainsi la poursuite de leur développement et leur enrichissement, notamment par l'intégration de données socioéconomiques plus nombreuses et élaborées qui permettront d'affiner progressivement les indicateurs obtenus. Par exemple, les typologies de dommages proposées devraient à l'avenir permettre d'estimer plus finement les coûts directs et indirects dont le recensement exhaustif à l'échelle régionale constitue toujours un véritable défi. Partant de ces bases de données, une approche statistique possible pour évaluer les coûts directs cumulés annuels imputables aux avalanches sur le réseau routier serait de multiplier les coûts moyens de chaque intensité de dommage par leur fréquence annuelle.
Data sources The pollen records for the land-cover reconstructions are from 17 countries (Fig. 1 ). They were collected directly from the data contributors (co-authors and Tables  S1  and S2 ) and from archives of pollen records (Ireland, Norway, Estonia) and databases, i. e. the European Pollen Database (EPD)  (Fyfe et al. , 2009; Giesecke et al. , 2014) , the Czech Quaternary Palynological Database (PALYCZ)  (Kune s et al. , 2009) , and the Alpine Pollen Database (ALPADABA) (University of Bern, Switzerland)   S2 ). The pollen data and related metadata from the databases were checked for consistency in pollen-morphological taxonomy and nomenclature, pollen counts, and chronology in collaboration with the database managers, the EPD's working group MADCAP  (Fyfe et al. , 2009) , and/or the data contributors (for more information, see Appendix S2 and Table  S2 ).
Acknowledgements The  LANDCLIM  project and research network were sponsored in 2009-2011 the Swedish [VR] and  Nordic [NordForsk] Research Councils , respectively, and coordinated by  Marie-Jos e Gaillard (Linnaeus University, Sweden). The two initiatives are a contribution to the IGBP-PAGES-Focus 4 programme (http://pages-igbp. org/science/foci/focus-4), and to the  Swedish Strategic Research Area 'Mod-Elling the Regional and Global Earth system -MERGE'  (http://www. merge. lu. se). LANDCLIM has been supported financially by MERGE since 2010. We thank the managers of, and pollen contributors to, the  pollen databases ALPD-ABA  (Alpine Pollen Database), EPD (European Pollen Database), PALYCZ (Czech Quaternary Pollen Database), and PANGAEA for providing pollen data and help. The authors are also very grateful to the members of LANDCLIM who contributed pollen data and information needed for the application of the REVEALS model, as well as for valuable discussion and advice.
This specific region of Madagascar has already motivated studies in terms of modeling. Notably,  [1, 2]  propose a hierarchical Bayesian model that relates demographic data with satellite images in order to analyze the links between population pressure and deforestation at the regional scale. In contrast to previous models, we will work at the smaller scale of the township with a land-use data set of 42 plots over 22 years; and our model will not capture spatial dependencies. Indeed, the first treatment performed on such a dataset is to build the empirical transition matrix, which is equivalent to assume first that the dynamics of the plots are independent and second that the plot follows an homogeneous Markov dynamic of order 1. We will adopt this simple Markov framework and in this preliminary work we aim at inferring the time scale at which the dynamics of the agricultural producers stabilizes.
The construction, manipulation and simulation of such models are fairly easy. The transition probabilities of the Markovian model are estimated from observed data. The classical reference  [3]  proposes the maximum likelihood method to estimate the transition probabilities of a Markov chain. An alternative is to consider Bayesian estimators  [18, 13]. In this paper we explore and test several modeling tools, Markov chain, Bayesian estimation and MCMC procedure in order to find a better fit with the data. These results can then be utilized by agro-ecologists to model land-use dynamics at a parcel scale. In Section 2, a first model is directly derived from the data with the help of the empirical transition matrix which also corresponds to the maximum likelihood estimate. This first model is not entirely satisfactory as one of the states is absorbing and does not correspond to current knowledge gained by agronomists in the field.
The resulting Markov model is regular and admits a unique invariant measure that charges all the states. We studied the speed of convergence to this limit distribution. We assessed the adequacy of the model to real data. We focused on the sojourn times: we tested if the empirical sojourn times correspond to a geometric distribution. We used a parametric bootstrap goodness-of-fit on empirical distribution. We also tested the spatial homogeneity of the model. A new database is currently being developed by the IRD. It will cover a longer period of time and a greater number of parcels, it will also allow us to consider a more detailed state space comprising more than three states. Part of the complexity of these agro-ecological temporal data comes from the fact that some transitions are "natural", due to ecological dynamics, while others come from human decisions (annual cropping, crop abandonment, planting perennial crops, etc.
). It should also be interesting to study the dynamics of parcels conditionally on the dynamics of the neighboring parcels. This model could be more realistic but would require a larger number of unknown parameters that the present data set will not permit to infer and a more in depth study of the farmers' practices will hence be necessary. In the case of retrospective studies and forest-agriculture transitions, we lack a long term series of plot use histories, especially in tropical southern countries. The effect of a limited database, either in size (number of plots) or in time (period), is poorly known. In this context, the Bayesian approach is of interest in developing further conclusions based on complementary knowledge from agronomists, ecologists and geographers.
Remerciements Les auteurs tiennent à remercier  J. Detrey  et l'ensemble de son équipe pour l'ensemble des travaux de terrain effectués au début des années 1990. Nous adressons tous nos remerciements au  Muséum d'Histoire Naturelle de Dijon ainsi qu 'à l'ensemble de son équipe pour avoir facilité les démarches, l'accès et le prêt du matériel osseux de la collection 1842 de Fouvent. Ce travail a été intégré à un travail de thèse de Doctorat (JBF). Nous tenons donc à remercier chaleureusement M. J. -P. Brugal, DR au CNRS, sans qui ce travail n'aurait pu être possible. Nous remercions enfin  F. Delpech  et  C. Daujeard  pour leurs différents commentaires constructifs.
Résumé de l'article Les atlas de répartition constituent une source de bonne qualité concernant la présence d'espèces selon un maillage géographique régulier. Utilisée généralement pour décrire la répartition des espèces, cette information a rarement été rassemblée dans une étude intergroupe pour tenter de représenter la biodiversité française dans son ensemble. Cet article amorce un travail de valorisation des données issues d'atlas faunistiques consacrés au territoire français. Sept atlas publiés, couvrant au total 507 espèces de vertébrés continentaux et 425 insectes, ont été analysés. Différents indicateurs sont calculés pour chaque maille géographique pour mettre en avant les « hotspots » de biodiversité : la richesse spécifique, la richesse en espèces rares, la rareté relative et un indice de contribution à la biodiversité calculé par optimisation spatiale (logiciel Marxan).
La réflexion sur les indicateurs de biodiversité pouvant être appliqués à des jeux de données multisource à grande échelle, et par conséquent imparfaits, est encore largement nécessaire  (Leroy et al. , 2012 ; Bandeira et al. , 2013 ; Jaunatre et al. , 2013). Cependant, l'application des plus simples de ces indicateurs sur des bases de données de qualité permettrait d'affiner notre vision des grands patrons de biodiversité. Une importante quantité de données répondant à ces exigences de fiabilité et de validation par les experts est justement disponible en France sous la forme des atlas diffusés par l'Inventaire national du patrimoine naturel (INPN ; MNHN). Sept atlas concernant la faune de France métropolitaine ont notamment retenu notre attention pour la qualité de leurs données et le nombre de taxons représentés (entre 37 400 et 310 000 données en France métropolitaine et de 81 à 292 taxons traités).
Origine et préparation des bases de données Les bases de données utilisées sont celles issues des atlas publiés, dont les données sont diffusées par l'INPN et qui sont accessibles en téléchargement via le portail du GBIF (Global Biodiversity Information Facility, http://www. gbif. fr/). Les sept bases de données sélectionnées (présentées dans la table 1) sont choisies sur la base de leur complétude (nombre de données disponibles et homogénéité de la couverture géographique) et du nombre de taxons représentés  (Touroult et al. , 2012). L'information relative aux absences, aux non-détections ou aux abondances des espèces dans les mailles reste généralement indisponible dans les atlas, ce qui restreint considérablement le champ des analyses applicables à ces données  (Robertson et al. , 2010).