dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Cette base de données à référence spatiale, nommée SIG-MHC, se présente sous la forme d'un tableur où chaque ligne correspond à une victime. Elle est composée de 36 champs relatifs au profil et à l'identité de la victime (nom et prénom, sexe, âge, profession, commune de résidence, etc. ), au lieu et moment du décès (date et heure du décès, commune du décès, coordonnées géographiques, etc. ), aux causes et circonstances de décès (typologie des circonstances, aléa impliqué dans le décès, véhicule associé, etc. ) ou encore aux caractéristiques des aléas impliqués (vitesse des vents, hauteur des vagues, pluviométrie). On y distingue les victimes dues à des aléas directs (vent, inondation, houle, mouvements de terrain), de celles provoquées par des aléas ou circonstances indirectes. Par ailleurs, quatre niveaux de précision dans le géo-référencement ont été Mortalité et cyclones en Guadeloupe (Antilles françaises) EchoGéo, 51 | 2020 distingués en fonction 1960 (Donna), 1995 (Luis), 1996 (Bertha), 1997 (Erika), 1998 (Danielle), 1999 (José), 2017  (Irma).
Les données utilisées ont été recueillies auprès des structures, centrales et déconcentrées, des ministères de l'Agriculture, ou collectées directement auprès des agriculteurs et de l'entreprise. Les bases de données de la Direction des services agricoles (liste exhaustive des producteurs de tomate industrielle à Guelma entre 2012 et 2014 et leur superficie) et de l'Office national interprofessionnel des légumes et viandes (conserveries contractantes, localisation et quantité livrée par tous les producteurs de tomate industrielle sous contrat en 2014 à l'échelle nationale) ont été utilisées pour une première analyse et la préparation de l'enquête auprès des producteurs. Plusieurs entretiens avec le Directeur général et le responsable du service approvisionnement de la CAB (portant sur les déterminants du choix de l'agriculture contractuelle, des types de contrats et des types d'agriculteurs) et une enquête par questionnaire ont été réalisés entre 2015 et 2016 par le premier auteur de ce texte.
La troisième partie teste la validité empirique d'une telle relation, à partir de la combinaison de bases de données sur les prix, sur les cumuls pluviométriques et sur les caractéristiques des ménages et des exploitations agricoles au Burkina Faso. Les données correspondantes à la période 1995 à 2012 couvrent l'ensemble du territoire du Burkina Faso (45 provinces) et sont traitées en panel par la méthode des moments généralisés.
Présentation des données L'estimation du modèle dynamique que nous venons de présenter se fait par la mobilisation de trois bases de données originales. La première est issue de l'enquête permanente agricole menée par le ministère de l'Agriculture du Burkina Faso chaque année auprès d'un échantillon représentatif d'environ 4 500 ménages agricoles couvrant l'ensemble des 45 provinces du pays. Les données sont collectées chaque année en novembre, après les récoltes des cultures pluviales. La base de données utilisée correspond à la fusion de 18 bases de données annuelles et à la constitution de moyennes provinciales à partir des données des ménages. Le tableau 1 présente les principales variables utilisées. La deuxième base de données utilisée est celle des cumuls pluviométriques annuels Note : 62 % des ménages enquêtés produisent du coton.
La troisième base de données utilisée est celle des prix des céréales publiés chaque mois par la société nationale de gestion du stock de Securit au niveau des 45 provinces étudiées. Les prix utilisés dans les régressions sont les moyennes annuelles non pondérées des prix relevés sur la période de janvier à juillet, c'est-àdire avant l'installation des cultures afin d'éviter les problèmes de causalité inverse et d'endogénéité. Les céréales sont des cultures pluviales au Burkina Faso, leur saison de culture correspond à la saison des pluies et s'étend de juillet à octobre. La figure 6 met en parallèle l'évolution des prix courants et des rendements moyens de maïs, mil et sorgho au Burkina Faso.
2/3 des vaccins contiennent des sels d'aluminium, ayant un rôle d'adjuvant. • Des études montrent leur persistance dans l'organisme et leurs effets délétères. • L'exposition à l'Al 3+ d'origine vaccinale pour un individu vacciné est calculée. • L'exposition la plus forte a lieu avant l'âge d'1 an. • L'exposition est très variable notamment en fonction du vaccin administré. RESUME OBJECTIFS : Les adjuvants vaccinaux contenant de l'aluminium permettent une réponse adéquate de l'organisme à la vaccination. L'innocuité et l'élimination rapide de ces molécules, gages de leur utilisation en toute sécurité depuis plusieurs décennies, sont discutées dans un nombre d'études croissant depuis 20 ans. L'évaluation de l'exposition aux adjuvants aluminiques semble ainsi essentielle. La revue qui suit répond aux questions suivantes : quelle est l'exposition en adjuvants aluminiques pour un individu vacciné en France ? Quels sont les facteurs de variation ? MÉTHODES : Pour évaluer la quantité cumulée d'aluminium vaccinal à laquelle un individu peut être désormais exposé en France, nous avons utilisé le calendrier vaccinal 2018 et la base de données de la sécurité sociale pour les vaccins remboursés cette année-là.
Poids des individus au cours de la vie Les poids aux différentes périodes de vaccinations avant 18 ans ont été relevés dans la base de données du CDC  [66]. Deux tables ont été utilisées : La « Growth Charts -Data Table of Infant Weight-for-age Charts », allant de la naissance à 36 mois  [67]  ; Et la « Growth Charts -Data Table of Weight-for-age Age », allant de 2 ans à 20 ans  [68]. Ces deux tables différencient le poids en fonction du sexe et du percentile. Le poids au 50 e percentile a été pris en référence, puis le poids médian moyen a été déterminé à 2, 4, 5, 11 et 12 mois, ainsi qu'à 6 et 12 ans (E-component 1). Pour les adultes à partir de 18 ans, c'est l'étude individuelle nationale des consommations alimentaires 3 (INCA3) qui a été utilisée [69] (E-component 2). L'espérance de vie à la naissance en France en 2018 est de 85,3 ans pour les femmes et 79,3 ans pour les hommes  [70].
REMERCIEMENTS Nous remercions l'Agence Nationale de Sécurité du Médicament et des produits de santé (ANSM), la Région Île-de-France (programme PICRI), l'Agence Nationale pour la Recherche (ANR), l'association d'Entraide aux malades de la myofasciite à macrophages (E3M) et le Children's Medical Safety Research Institute (CMSRI) pour leurs financements passés et présents.
2. 3. Doses d'Al 3+ dans les vaccins Pour chacun des vaccins identifiés après classification, les quantités de sels d'Al, définies en quantités d'Al 3+ , déclarées être présentes dans les vaccins ont été recensées grâce aux résumés des caractéristiques des produits (RCP). Nous avons distingué les sels d'Al à base d'oxy-hydroxyde d'Al (AlOOH, Alhydrogel®), d'hydroxyphosphate d'Al (AlOHPO4, Adjuphos®) et de sulfate d'hydroxyphosphate d'Al (AlH2O8PS). Les RCP sont disponibles soit sur le site des répertoires des spécialités pharmaceutiques de l'agence nationale de sécurité du médicament (ANSM)[37], soit dans la base de données publiques des médicaments du ministère des solidarités et de la santé [38-65]. Les doses retenues sont celles fournies par le fabriquant et indiquées dans ces documents, à savoir la quantité en Al 3+ par dose vaccinale.
Construction du corpus et méthodologie La recherche des orientations identifiées dans les discours médiatiques de la presse nationale quotidienne française 3 s'appuie sur les traces constituées par les différents registres lexicaux qui y sont rattachés. Les contenus médiatiques de la presse nationale sont étudiés comme des cristallisations socio-discursives mettant au jour des perceptions, des représentations sociales et les imaginaires qu'elles convoquent au quotidien sur le régime méditerranéen. La collecte des articles a été menée selon un cycle itératif sur les bases de données de médias Factiva et Europresse, ainsi que sur les sites des médias. L'équation de recherche « diète méditerranéenne », élargie à des expressions proches « régime méditerranéen » et « régime crétois 4 », a été associée aux filtres concernant la langue (français), la zone géographique visée (France) et la période temporelle (du 1 er janvier 2000 au 31 mai 2019).
Ces nouvelles variétés sont d'autant plus dangereuses qu'elles font aussi peser une menace directe sur le kif en le soumettant à introgression 3 naturelle par contamination génétique  (Rhymer, Simberloff, 1996). Cet article confirme d'abord sur la base de données botaniques, agronomiques et sémantiques, que le kif est bien une variété de pays (appellation locale beldi et caractéristiques botaniques explicites) et que c'est en tant que telle qu'il convient de la préserver dans le contexte fragile du Rif : la variété de pays est en effet, par définition, adaptée à son environnement naturel et aux pratiques culturales locales qui en ont permis la sélection et l'évolution. Le texte expose ensuite quelles sont les qualités spécifiques du kif, au regard, justement, de ses évolutions entre autochtonie et allochtonie et en insistant sur son adaptation à son environnement naturel (fonction notamment de sa variance phénotypique).
RÉSUMÉS Face à la dynamique internationale de légalisation du cannabis et à un marché de plus en plus compétitif, le Maroc, producteur majeur illégal de haschich, dispose d'avantages comparatifs qui doivent être identifiés et valorisés dans l'éventualité, probable, d'une légalisation. Cet article défend, sur la base de données botaniques, agronomiques et sémantiques, l'idée selon laquelle la variété de cannabis kif qui est cultivée au Maroc est une variété de pays et est, à ce titre, la plus adaptée à l'environnement naturel du Rif et donc celle la plus à même de pouvoir continuer à y être cultivée dans le contexte de raréfaction croissante des ressources en eau de la région. Le texte propose ensuite de valoriser la culture du kif en reconnaissant à ses produits dérivés la qualité de produits du terroir, en leur attribuant des appellations d'origine protégée (AOP), et en favorisant une agriculture biologique et équitable garante d'une stabilité régionale précieuse.
Remerciements Lesa uteurs tiennent àr emercier : -t outes lesp ersonnesa yant contribuéàl am isee np lace dess ites-ateliersd 'Azeraillese td eC lermont-en-Argonne, le  DépartementR DI et la Direction territoriale Grand-Est de l'ONF ,e tl 'INRAE en particulier ; -l es bailleurs de fonds- INRAE ,  ONF , M EDD , A DD , M AP , D RAF Lorraine Serfob , A deme ,  Feder , G IP Ecofor ,  CNRS ,S ociétéL HOIST. Cess ites sont labellisésS OERE et Annaee ; -t ousl es collèguesd el ' INRAE d'Avignon, de Laon, d'Orléans et de Rennes, desu niversités de Lorraine et de Paris6  ,a insiq ue lesn ombreux étudiants stagiaires,q ui ont participé aux travaux de recherchem enés surl es ited epuisp lusd e1 0a ns ; -l eg roupement d'intérêt scientifique( GIS) Sole tt ousl es partenaires ayant oeuvréd ans le cadred ur éseau de mesures de la qualitéd es sols (RMQS)d eF rance.
Remerciements Cet exposé ne serait pas complet s'il n'était fait allusion àt ous celles et ceux qui ont participé àc es opérations de boisements ;d es forestiers convaincus comme  M. Marcel Bouchet  ;d es élues comme M me Hilairee t les personnels des administrations qui ont assuré le suivi des plantations, et notamment M me  Mireille Jourget , et in fine Raoul et Colette Deléage qui ont activement contribué au recueil des informations pour réaliser cette expertise. J'associe également àc es remerciements  M. François Lebourgeois , qui en aa ssuré la relecture, et les personnes qui l'ont aidé àl am ise en forme de cet article.
Une meilleure compréhension est nécessaire pour différentes raisons, y compris pour la mise en place de mesures d'atténuation du changement climatique. Souvent limitée à quelques sites de recherche, l'évaluation de la dynamique du carbone en zone tropicale est difficile car elle doit tenir compte de la variabilité spatiale du climat, des sols, de la topographie et des perturbations anthropiques et naturelles. Plusieurs études ont porté sur l'estimation des stocks de carbone des sols à grande échelle  (Batjes, 2001 ; Batjes, 2002 ; Batjes, 2005 ; Batjes, 2006 ; Batjes, 2008 ; Henry et al. , 2009). Cependant, ces différentes études fournissent des estimations très variées. Ces variations s'expliquent par plusieurs facteurs : -l'utilisation de différents systèmes de classification, la difficulté d'accès aux bases de données sur les propriétés des sols ; -le manque de compatibilité entre des types de données provenant de différentes sources et pour divers horizons ou profondeurs des sols ; -la compatibilité entre les données relatives au carbone du sol et les types d'occupation du sol ; -le manque de connaissances sur les modes de gestion agricole et forestière, par zone climatique ou par zone écologique ; -le niveau de résolution des données spatiales utilisées.
Comparaison des estimations entre pays Les estimations obtenues par les trois cartes sont très différentes. Les estimations réalisées à partir de la carte Giec (« estimation 3 ») sont supérieures (environ 66 %) à celles à partir de la base de données HWSD (« estimation 1 ») (fig. 5   et al. , 2000). Le passage d'un système de classification à un autre est souvent arbitraire  (Batjes, 2010)   (Khouma, 2002). Pays GgC 0 B E B F C D C V G C G A G H G U L I M A L M A U N I G E R N I G E R I A S E S I S T A P T O Stocks de carbone La perte d'informations relatives à l'utilisation de classes moins précises amène à des estimations très différentes des nôtres, jusqu'à 30 % inférieures dans le cas des valeurs par défaut du Giec. L'accessibilité et la possibilité d'harmoniser les données sont des éléments importants de l'amélioration des estimations des stocks de carbone du sol.
Différentes bases de données  (Batjes, 1995 ; Batjes, 2005 ; Leenaars, 2012)  ou initiatives sont en cours pour encourager les mesures de stocks de carbone dans les sols d'Afrique de l'Ouest. La mise en place de protocoles et de systèmes de classification communs doit permettre une meilleure connaissance ainsi que l'intégration des données à l'échelle régionale  (FAO, 2000). La mise en place d'un système de classification des sols qui soit similaire au LCCS (Land cover classification system) et de catégorisation des types d'occupation des sols  (Di Gregorio, 2015) , serait une grande avancée dans l'amélioration de l'interopérabilité entre les systèmes de classification des sols. Par ailleurs, afin d'assurer l'intégration des données de terrain avec des données nationales ou régionales, leur codification grâce à un logiciel adapté présente un avantage évident en termes de gain de temps et de qualité  (Thiombiano et al.
, 2002). L'utilisation de différentes méthodes pour l'estimation du COS aboutit à différentes valeurs de stocks de carbone dont les écarts peuvent être importants (tabl. 6). Ces erreurs se répercutent ensuite sur les stocks de carbone estimés à partir de ces données et de modèles de changement d'usage. Les directives du Giec fournissent des éléments méthodologiques afin d'assurer la transparence, l'exhaustivité, la cohérence, la comparabilité et l'exactitude des estimations  (Giec, 2006). Ces éléments sont fondamentaux afin d'assurer des estimations ni surestimées ni sous-estimées et dont les incertitudes sont réduites autant que possible. Lors de l'estimation des changements de stocks de COS, il faudra s'assurer que ces changements ne résultent pas de différences liées à l'utilisation de différentes méthodologies, bases de données ou systèmes de classification.
Spatialisation des stocks de carbone L'estimation des stocks de carbone organique des sols a été réalisée par la collecte, la compilation et l'analyse de données pédologiques recueillies auprès de laboratoires et de centres de documentation  (Sagno, 2008 ; Tchintchin, 2008)  : -des établissements dépendants du ministère de l'Agriculture : Institut national de recherche agronomique, Institut agronomique et vétérinaire Hassan II, École nationale d'agriculture de Meknès, École nationale forestière d'ingénieurs et les Offices régionaux de mise en valeur agricole du Tadla, Haouz, Gharb et de l'Oriental ; -du centre de recherche forestière ; -de quelques facultés. Cette opération a nécessité le traitement d'une masse importante de données d'où la conception et la mise en place d'une base de données pour le stockage des données d'analyses du sol et des données cartographiques.
Les teneurs en COS (méthode Walkley et Black, 1934), les volumes des éléments grossiers (tamisage > 2 mm) et les densités apparentes (méthode volumétrique au cylindre) sont issus de la base de données des sols du système d'information des sols rwandais. Les stocks de COS de la couche (0-30 cm) par unité de surface ont ensuite été calculés en faisant la somme des stocks de COS de toutes les couches de sols jusqu' à 30 cm de profondeur. Les données concernant les usages des terres ont été renseignées à partir des descriptions de profils. Les données ont ensuite été analysées pour mettre en évidence l'influence du type de sol et de l'usage des terres sur les stocks de COS.
2 Mg C. ha -1 ). Ceci est dû à la stabilisation de la matière organique de la couche humifère par des complexes organo-minéraux, Al-humus. Les pratiques culturales réduisent les stocks de COS à travers l'augmentation de la minéralisation de la matière organique et les pertes par érosion, même si les stocks de COS rapportés ici et mesurés dans les années 1980 restent élevés. Les  Les valeurs de stocks de COS calculées à partir de la base de données des profils des sols du Rwanda correspondent assez bien aux estimations pour l'ensemble de l'Afrique centrale : 58 ± 47 Mg C. ha -1 pour les Ferralsols, 65 ± 48 Mg C. ha -1 pour les Acrisols, 81 ± 50 Mg C. ha -1 pour les Cambisols  (Batjes, 2008). Néanmoins, on observe des stocks plus importants dans les Acrisols et les Cambisols du Rwanda, ce qui montre que l'usage des terres et les conditions climatiques y sont différents.
Les variations d'altitude, de la position topographique et de la texture des sols expliquent les différences modérées observées au sein de chaque type de sol et chaque type d'usage (tabl. 2). Puisque les teneurs en COS et en éléments grossiers ont été mesurées sur 1 365 profils, l'utilisation d'équations de pédotransfert validées pour la région permettra d'enrichir considérablement la base de données des stocks de COS. Il sera alors possible (1) d'estimer et d'analyser de façon plus approfondie les stocks de carbone organique dans les sols rwandais (0-30 cm) en fonction des facteurs de formation et de stabilisation du COS et (2) de cartographier les stocks de carbone organique des sols du Rwanda jusqu'à 30 cm de profondeur. Tableau 2 Stocks de carbone organique (Mg C. ha -1 ) dans la couche (0-30 cm) du Rwanda répartis selon les principaux types de sols et leurs usages.
utilisation des ressources en sol au Maroc. » In Lhafi A. et al. (éd. ) : 50 ans de développement humain & perspectives 2025. Cadre naturel, environnement et territoires, Rabat, Maroc, Cinquantenaire de l'indépendance du Royaume du Maroc-Ires. bAdrAoui m. , 2016 Connaissance et utilisation des ressources en sol au Maroc. Rabat, Maroc, Institut national de la recherche agronomique, 27 p. bAdrAoui m. , sTiTou m. , 2002 « Status of soil survey and soil information system in Morocco. » In Badraoui B. P. (éd. ) : Proceedings de l'atelier sur les bases de données Soter pour les pays de l'Union du Maghreb Arabe, Rabat, Maroc, FAP/SNEA : 21-28. benAbid A. , 2000 Flore et écosystème du Maroc: évaluation et préservation de la biodiversité, Paris, France & Rabat, Maroc, Ibis Press & Éditions Kalila Wa Dimna.
Cette étude a été effectuée par Konaté (2014) à Gagnoa (7°44 N, 5°04 W, 376 m) dans le Centre-Ouest de la Côte d'Ivoire, en station de recherche pendant deux années consécutives(2010 et 2011). Elle a comparé l'effet des précédents culturaux constitués de soja (Glycine max), de niébé (Vigna unguiculata) et de riz (variété NERICA1) sur la fertilité du sol dans un dispositif en blocs de Fisher avec trois répétitions. Au bout de la première année, des échantillons de sol (0-20 cm) ont été prélevés et les paramètres de fertilité mesurés. La seconde année, toutes les parcelles ont été défrichées, le riz a été semé sur chacune d'elles et les paramètres de fertilité du sol à nouveau mesurés à la récolte du riz. Les moyennes ont été comparées à l'aide d'une analyse de variance (logiciel SAS v 9. 0) au seuil de 5 %.
Cet ouvrage alerte sur la nécessité de produire des données représentatives de la variabilité de la distribution géographique du carbone. De même, les potentialités des modes de gestion des sols favorables à un accroissement des stocks ou, a minima, à une conservation des stocks de carbone existants dans les sols, ne sont pas toutes caractérisées. Au-delà de la mesure des stocks de carbone des sols, il est également nécessaire d'évaluer l'ensemble des émissions de GES provenant des systèmes de production afin d'établir des bilans globaux de GES (i. e. de séquestration de carbone sensu lato) par mode d'usage et surtout par mode de gestion agricole des sols. Des bases de données sur les ressources en sol, les modes d'usage et de gestion des sols ainsi que des systèmes de surveillance et de suivi des sols doivent être mis en place durablement dans tous les pays africains afin de caractériser la variabilité des stocks de carbone à différentes échelles de temps et d'espace et de diffuser toutes ces données.
C. 1 à 3 3 à 4 4 à 9 9 à 51 51 à 191 Manquant Les stocks de carbone des sols d'Afrique de l'Ouest selon la base de données HWSD. 0-30 cm 30-70 cm Superficies (1 000 km 2 ) COS n min max COS n min max 3,26 110 2,52 3,78 3,07 110 2,29 3,49 376 14,03 1 14,03 14,03 13,65 1 13,65 13,65 1 1,80 94 1,72 2,00 2,24 94 2,19 2,37 1913 3,69 113 1,72 5,52 3,43 113 2,76 3,98 83 4,79 64 2,61 10,53 4,26 64 3,00 10,49 199 4,89 70 2,28 11,49 5,86 70 2,38 28,44 129 7,59 79 2,55 14,75 4,49 79 2,53 10,48 51 115,91 6 115,91 115,91 314,82 6 314,82 314,82 0,4 4,39 258 4,32 8,35 ----808 B. D. 1 à 3 3 à 4 4 à 9 9 à 51 51 à 191 Manquant 2 à 5 5 à 8 8 à 14 14 à 73 73 à 264 Manquant Figure 2 A. Cartographie des unités de sol. B. Stocks de carbone pour la couche de sol 0-30 cm (kg C. m -2 ). C. Stocks de carbone pour la couche de sol 30-70 cm (kg C.
m -2 = 10 Mg C. ha -1 l'ont illustrées des études menées au nord du Togo (Poch et Ubalde, 2006) ou au Sénégal (Woomer et al. , 2004). Au niveau national, les estimations 1 sont proches de celles d'autres études menées au Bénin et au Sénégal, (tabl. 7) alors que les estimations 2 et 3 sont supérieures. Tableau 7 Comparaison des stocks de carbone estimés avec d'autres études à l'échelle nationale (Bénin et Sénégal). Pays Superficie Autres études Nos estimations par couche de sol (km 2 ) Profondeur COS Référence Profondeur COS (Tg C) (Tg C) 0-20 cm 251-260 0-30 cm 396 (1), 357 (2), 629 (3) Bénin 115 141 0-50 cm 408-424 volkoff et al. (1999) 0-100 cm 526-543 0-100 cm 542 (1), 681 (2) Sénégal 199 823 0-40 cm 452 woomer et al. (2004) 0-30 cm 396 (1), 619 (2), 604 (3) 0-100 cm 649 (1), 1 216 (2) * (1) Estimation 1 (base de données HWSD).
Banque africaine de développement 84 p. leenAArs j. g. b. , 2012 Africa soil profiles database, Version 1. 0. A compilation of geo-referenced and standardized legacy soil profile data for sub Saharan Africa (with dataset). ISRIC report modelling (Version 2. 1. July 2002). ISCRI report, 2002/02c. Wageningen, International Food Policy Research Institute (IFPRI) International Soil Reference and Information Centre (ISRIC), 52 p. bATjes n. h. , 1995 A homogenized soil data file for global environmental research: a subset of FAO, 2012/03. Africa Soil Information Service (AfSIS) project, ISRIC -World Soil Information, Wageningen, the Netherlands. bATjes n. h. , 2005 ISRIC-WISE global data set of derived soil properties on a 0. 5 by 0. 5 degree grid (Version ISRIC and NRCS profiles (Version 1. 0).