dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
STATISTICAL ANALYSIS Statistical analyses were performed using the statistical program R (version 3. 6. 1) and RStudio (version 1. 2. 5033; R Development Core Team 2005; R Core Team 2018). The non-parametric tests, Mann-Whitney-Wilcoxon and Kruskal-Wallis with FDR correction, were used to compare between series. The dependence of variables was tested using the Spearman rank correlation.
The isotopic value recorded in bone tissue corresponds to an averaged signal from the last years of the individuals' life; thus, the value's lack of isotopic distinction between habitats does not strictly reject a seasonal, cyclical lifestyle between highland and lowland habitats. As no consistent difference appears with geographical location and altitude, the isotopic variability of the resources was calculated by grouping the individual animal and plant data throughout the KA period and in the South Caucasus region to increase the statistical robustness. Thus, the isotopic baseline of KA food resources for the South Caucasus includes: -Two plant resources (barley and wheat) to identify their relative contribution to the human diet with a higher enrichment in N and lower enrichment in 13 C for barley consumers; -"Herbivore meat" with typical δ 13 C values of a C 3 -environment, combined with δ N ratios, may allow the identification of consumers of "cattle and sheep/goat meat" expected with higher values, and consumers of "wild herbivore meat/hunted meat" expected with lower values; -The "suid meat" with higher carbon isotope values may identify pork meat consumers (fig.
Moreover,  Decaix et al. (2019)  reported the sole presence of pigs at Natsargora based on the comparison of eight KA sites' faunal assemblages, which raises the question of the animal's status in the KA economy. Furthermore, archaeological datasets reveal a low presence of wild animal remains in the KA sites, consistent with isotopic results not precise enough to identify the consumption of hunted resources by human consumers  (Decaix et al. 2019). Although evidence of fishing and fish consumption is scarce in the entire KA context, the geographical scale of this study with numerous waterways, freshwater resources could potentially be of great interest for protein intake in humans. fish consumption could therefore be a possible explanation, especially for the KA individual from Mentesh Tepe, given the isotopic baseline established for this region and its highest nitrogen isotope value (fig.
Thus, the homogeneity of diets could be a consequence of the KA social organisation. Based on the funerary practices, the social organisation does not seem structured according to individual status or hierarchical differences. Instead, groups appear to be structured on family and kinship ties which potentially reflects an egalitarian social model. There is also compelling evidence from settlements showing a household-based society with no Coll. = collective, double, single; previously published data from  Messager et al. 2015; Herrscher et al. 2015 Herrscher et al. , 2018, in press, in press ; Box-plot corresponds to the median, Q1, Q3, with min, max, and outliers. socio-economic differentiation. The radiocarbon dates from seven KA sites with human remains examined in this paper cover the entire chronological span of the KA culture (from 3400 BC with Chobareti, then Gegharot 3,100-2,900 BC, Natsargora 3,100-2,850 BC, Kiketi 3,000-2,800 BC, Kvatskhelebi 2,900-2,700 BC, Tiselis Seri 2,800-2,600 BC, to 2,500 BC with Mentesh Tepe and Kalavan).
ACKNOWLEDGEMENTS This research was conducted within the  ORIMIL Project  " Millet Cultivation  in the Pre-and Protohistoric Caucasus: Origin and Development" granted by the  French National Agency for Research  for the period 2013-2016 ( ANR12-JSH3-0003-01 ). It is important to mention that this project  would not have been possible without the diplomatic and scientific know-how and financial support of several other scientific cooperation programs in the Caucasus: in Armenia, the "Caucasus Mission " granted by the  Ministry for Foreign Affairs  and the  LIA-HEMHA , funded by the  CNRS  and the  National Academy of Sciences of Armenia , both directed by  C. Chataigner  ( Archéorient, Lyon ); in Georgia: the  LIA-GATES , funded by the  CNRS  and the  Georgian National Museum , directed by  E.
This source (Figure  8D ), located east of the Öraefajökull volcano, seems to be associated with an old glacier bed currently forming an underwater canyon of nearly 170 m deep below sea level [Angel Ruiz Angulo and Halldór Björnsson, pers. comm. , and NCEI (National Centers for Environmental Information) bathymetric data from NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)]. This focusses waves in this depression making the coupling between these waves and the ocean floor more efficient. Combined with the parabolic form of the shoreline focussing waves by reflection, it can explain the observed seismic noise.
Acknowledgements We thank the developers of Obspy [Krischer et al. 2015],  Python  [ Van Rossum  and Drake 2009], MSNoise [Lecocq et al. 2014] and  QGIS [QGIS Development Team 2021 ] for the software used in this study. We also thank the  FNRS (Fonds de la Recherche Scientifique)  for funding the PhD project associated with this study (contract number  FC 36411 ) as well as the IS- NOISE  project (https://is-noise. earth/), which is supported by the  Icelandic Research Fund , Rannis (https://www. rannis. is/) (contract number  185209-051 ), for providing the data and funding the field work in Iceland that allowed us to discuss with experts at the IMO. We sincerely thank these same experts from the  IMO ,  Angel Ruiz Angulo ,  Halldor Bjornsson ,  Bergur Einarsson , and  Yesim Cubuk Sabuncu.
Data availability The seismic data were obtained from the IMO via Kristín Jónsdóttir and from the University of Cambridge via Corentin Caudron. The MSNoise method and workflow used in this study is free and in open access, as well as all the documentation. It can be found at http://msnoise. org/doc/. The stations BHAF, KALF, LAUF, SKAF, SVIN, and SYLG from the Z7 network from 2011 to 2015 are freely available on IRIS. Data from January 2016 will be available in 2022/2023 with the network code 8K. Data from other stations should be publicly available on ORFEUS in the future.
Qualitative data Three methods were employed to collect qualitative data: focus group discussions (FGD), individual interviews, and archival consultation. FGDs and individual interviews were conducted and recorded in the Etio language with the assistance of a trained translator, and authors transcribed the recordings. Eighteen FGDs in nine villages were conducted. These nine villages included all villages in the study area, except for Makaa, deemed too small to support two FGDs. Single-gender FGDs, which brought together eight to ten men or women between ages 18 and 90, were conducted. FGDs addressed histories of village mobilities. Dating of mobilities was approximated through links to historical or personal events. Group discussions identified causes of these mobilities. Further investigation of mobilities was pursued through 40 individual interviews with primarily elderly people, widely recognized as well-informed about the past.
Le contour de la zone d'étude a été imposé par les études précédentes sur la qualification et la quantification des polluants inorganiques dans les sols de surface  (Laffont-Schwob et al. , 2016) , elles-mêmes dictées par les travaux en histoire industrielle contemporaine sur l'emprise des anciennes usines ayant été en activité de la moitié du XIXe siècle jusqu'au début du XXe révélant les procédés industriels utilisés  (Daumalin et Raveux, 2016)  et les types de déchets potentiellement toxiques générés (p. ex. scories riches notamment en plomb et en zinc, et fines particules au niveau des anciennes cheminées riches notamment en plomb et en arsenic,  Laffont-Schwob et al. , 2016). Cette zone va bien au-delà de l'emprise au sol des friches industrielles identifiées dans les bases de données comme l'Inventaire historique de sites industriels et activités de service (BASIAS) 4 et la Base de données sur les sites et sols pollués ou potentiellement pollués (BASOL), 5 car elle englobe les sols de surface soumis à la pollution diffuse due à la présence de polluants issus de ces activités industrielles passées.
La caractérisation du danger a été facilitée par le travail des historiens qui ont étudié les industries passées potentiellement polluantes de ce territoire apportant des informations complémentaires à la base de données BASOL permettant ainsi aux géographes de les spatialiser grâce aux documents d'archives. La quantification du danger a pu être réalisée par un consortium de scientifiques, avec notamment des chimistes de l'environnement, par la mesure des concentrations de métaux et métalloïdes dans les sols de surface (Laffont-Schwob et al. ,  2016 ; Marséco, 2012 33 ). Ensuite, les études sanitaires réalisées par plusieurs organismes de santé et de recherche (p. ex. InVS, ARS) permettent de cibler les caractéristiques de la population humaine sensible. Les données livrées par l'Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE) facilitent alors leur spatialisation.
Cette variable renseigne également, même si indirectement et partiellement, sur le niveau de scolarisation qui peut influencer l'interprétation de l'information selon la forme de sa présentation et donc la perception du risque. À ce sujet,  Host et al. (2006)  pointent du doigt le peu d'effort des experts à rendre compte des résultats scientifiques 40. Les variables de l'âge des enfants, l'ancienneté des habitants et les familles à bas revenuscomposantes de la vulnérabilité sociale -avec la densité de population -composante de la vulnérabilité physique -permettraient de révéler une sensibilité physique 41 potentielle de la population humaine à la pollution liée aux activités industrielles passées, notamment à l'arsenic et au plomb dans le massif de Marseilleveyre. Ces données peuvent être accessibles au travers des bases de données de l'INSEE, à une maille fine, carroyée, de 200 m sur 200 m.
Compte tenu de ces résultats et des variables disponibles dans la base de données de l'Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE) 49 , il est possible d'exploiter ces informations en tant qu'indicateurs pour générer un indice de vulnérabilité que nous appelons « indice de sensibilité physique humaine » (ISPH). La cartographie de cette information sous forme de carrés de deux-cents mètres de côté est adéquate pour une interprétation corrélée à l'aménagement du territoire (localisation d'enjeux) et au tissu urbain  (habitat individuel, collectif, etc. ). Chaque variable de l'indice est d'abord spatialisée puis analysée. Notre méthode pour générer l'ISPH est ensuite décrite.
Cartographie d'un indice de sensibilité physique humaine à l'arsenic et au plomb Les attributs de la base de données INSEE facilitent la représentation cartographique de ce choix de variables offrant la possibilité de calculer la « densité de population », le « nombre d'enfants de cinq ans et moins de cinq ans », le « nombre d'habitants résidents depuis plus de cinq ans » et le « nombre de ménages à bas revenu » pour chaque carré 50 (Figure  7 , cf. Tableaux 1 et 2 pour les détails de représentation cartographiques). Les concentrations de population visibles sur la figure 7a s'expliquent tout d'abord par des effets de site et de situation. D'une part, l'orographie joue un grand rôle dans ce secteur, puisque le relief constitue une barrière physique à l'urbanisation. De plus, le caractère escarpé ne favorise pas le développement d'un port influant ou de connexions avec l'est ou encore d'une vaste urbanisation.
Conclusion En effet, cette proposition pourrait également s'appliquer aux invasions biologiques telles que des moustiques sur le domaine terrestre ou encore des méduses sur le domaine marin, ou des plantes telles que des espèces végétales exotiques envahissantes ou des proliférations d'algues. Cette méthode de choix de variables et leur spatialisation ont aussi la possibilité de s'appliquer en épidémiologie à des problématiques liées à des agents infectieux tels que des virus, ou des molécules synthétisées par des organismes vivants telles que des allergènes. L'important est de contrôler la fiabilité des études du danger et des études sanitaires et environnementales permettant d'optimiser le choix des indicateurs en utilisant les bases de données INSEE, et des éléments structurels concernés par le danger au plus proche de la réalité.
Ce travail a bénéficié d'une aide du gouvernement français gérée par l'Agence nationale de la recherche au titre du programme d'Investissements d'avenir A*MIDEX portant la référence n° ANR-11-IDEX-0001-02. Les auteurs remercient le consortium du projet Marséco (CESA 018) financé par l'Agence nationale de la Recherche (ANR) de 2008 à 2013 pour l'accès à la base de données biogéochimiques sur les concentrations en ETMM des sols de surface sur le massif de Marseilleveyre. Nous remercions les chercheurs du projet SynTerCalM dont les résultats et discussions ont permis d'alimenter cet article et plus particulièrement les relecteurs de cet article : Xavier Daumalin et Olivier Raveux. Tous nos remerciements à Nicolas Fabre et Romain Reynier, ingénieurs cartographes, pour leur aide précieuse, pour la réalisation de l'ensemble des cartes du projet SynTerCalM.
Remerciements 37  J. -L. Lasalle  (2007) montre dans son étude que « les quotients de danger, associés au risque non cancérogène de l'arsenic inorganique, sont supérieurs à la valeur repère de 1 pour la plupart des scénarios concernant les expositions des enfants aux sols pollués ; les excès de risque unitaire, concernant le risque cancérogène associé à l'arsenic inorganique, dépassent le seuil décisionnel classiquement admis en matière de sites et sols pollués ( 10-5 ), pour tous les scénarios d'exposition aux sols pollués envisagés, adultes et enfants compris ; la consommation de moules par les enfants et les adultes implique également un dépassement du seuil acceptable de risque cancérogène ». 38 Dumont (dans : Moriniaux, 2003) pointe les causes économiques comme facteur de vulnérabilité.
Dans cet objectif, une connaissance des écoulements du fleuve reste indispensable. Or, le réseau hydro- logique malgache, souvent à l'abandon, ne permet plus de fournir des informations suffisantes pour évaluer et cerner les évolutions des écoulements. Par ailleurs, les mesures et observations collectées dans les années  1970 -1990 (Chaperon et al. , 1993) )  ne sont plus toujours accessibles au sein des services hydrologiques malgaches, ou dans des bases de données. Certaines données acquises ont été visiblement perdues, malgré les moyens considérables mis en place pour les acquérir dans les années 70 et 80. Ainsi, sur la Betsiboka, au niveau de son embouchure, où se place la plaine de Marovoay, la connaissance des débits passés et actuels est devenue difficile. Pourtant, après la Mangoky (55 700 km 2 ) et la Tsiribihina (49 800 km 2 ), la Betsiboka est le troisième fleuve malgache par la taille de son bassin qui collecte des affluents sur plus de 49 000 km 2.
Classification prédite en validation (%) 4. Les indicateurs prédits par la spectroscopie dans l'IR doivent être utilisés de façon prudente Les travaux rapportés précédemment ont été en partie de type « preuve de concept » notamment lorsqu'ils étaient réalisés sur un nombre limité d'échantillons de lait de mélange ou sur des laits individuels de vaches. Avant d'envisager une application pratique des modèles d'authentification basés sur la spectroscopie IR pour discriminer des rations ou prédire leur composition, il est nécessaire de développer des bases de données plus larges en terme de nombre d'échantillons et plus diverses en termes de contextes territoriaux  (Grelet et al. , 2021). Il sera également nécessaire d'apporter une attention particulière à la précision des données de référence, obtenues par enquête, dans la mesure où une réduction de l'erreur de la méthode de référence est également importante pour améliorer les modèles prédictifs.
Conclusion Les techniques de spectrométrie IR sur les produits laitiers peuvent être des outils intéressants et peu coûteux pour authentifier de l'alimentation des vaches et pour prédire des indicateurs de la composition de la ration. Les erreurs résiduelles, de l'ordre de 10 à 15 % restent élevées mais elles semblent être du même ordre de grandeur que les erreurs des données de référence qui sont obtenues par des enquêtes en fermes. À l'avenir, une amélioration des modèles pourrait être envisagée grâce à l'inclusion de bases de données comprenant un grand nombre de laits de mélange issus des fermes commerciales provenant de contextes géographiques et de systèmes d'alimentation variés. Une amélioration de la précision des données d'enquête pourrait également augmenter les performances des modèles.
Nous proposons donc de nous appuyer sur les scénarios (supra-)nationaux et sur les méthodes employées pour construire les scénarios locaux afin de produire des scénarios aux échelles intermédiaires intégrant à la fois des spécificités locales et des tendances fortes du (supra-)national. On peut envisager trois grandes approches pour réaliser cette articulation, que nous nommerons scénarios « articulés ». Première option, les scénarios (supra-)nationaux sont territorialisés par des experts de la modélisation sur la base de données existantes. Les acteurs locaux peuvent alors être sollicités pour évaluer la pertinence de ces scénarios territorialisés et en souligner la vraisemblance ou les incohérences, au vu de leur connaissance du territoire. Dans une telle approche, les acteurs locaux ne sont impliqués que dans la phase finale du processus.
The 100% meat substitution scenario is not to be expected in future due to a partial but structural interdependence between arable crops sector and industries and animal husbandry sector: beyond being a major customer of arable crops commodities, the animal husbandry sector is also a user of many co-products/by-products of food or bio-energies industries which are not further processed for direct human consumption today. The immediate example is in "pea meat" itself: if the direct consumption of grain legumes does not generate co-products, the pea protein extraction starting from peas with 24% generates around 3 tons of co-product (pea starch and pea solubles) for 1 ton of pea protein isolate 85%. These co-products, already identified but not characterized on the online database Feedipedia (https://www.
Satellite Observations Sea surface temperature (SST) and ocean-color surface CHL observations were provided by the Copernicus Marine Service and CNR-ISAC Rome, respectively. Mediterranean daily products at 1/6° spatial resolution for SST and at 1 km for surface CHL were downloaded and remapped on the Levantine region. For each pixel in the interest area, a time series of SST values was extracted for the fall 2018-summer 2019 period. For each time series, the annual absolute minimum value was identified (i. e. the lowest SST values during the period fall 2018-summer 2019). The obtained values were then mapped (Figure  1 ). Almost all the SST minima values were recorded in February 2019 (data not shown).
Results and Discussion The SST 15 region attests to intense cooling of the surface water, suggesting that it is an area where the MLD deepens and the upper water column undergoes mixing  (Marullo et al. , 2003). Compared with the surrounding regions (Figure  S4 , panel b), the SST 15 area shows the deepest MLD winter values, confirming the specific physical characteristics of the SST 15 region. In this area, the MLD time series from float data confirms that the maximum deepening of the MLD was at a depth of 250 m in late February/early March 2019, while also revealing that the deepening began in December 2018 then further accelerated in January 2019. Before this period (i. e. October to December 2018), the MLD was shallow and never exceeded 50 m in depth. The NDL depth was observed as being close to the MLD for most of fall 2018.
Although maxima were observed in January 2019, NO 3 values in the MLD remained persistently elevated (always greater than 1 μmol L -1 ) throughout the period from January to early March 2019 (Figure  2 , panel b), revealing that the MLD deepening and the associated mixing continuously redistributed NO 3 from the deep stock into the surface layer. The NO 3MLD started to progressively decrease in February 2019, before definitively vanishing in late March 2019, when the observed values were below the detection limit. Concomitant in situ data to confirm the NO 3 evolution assessed by floats, in particular the high NO 3MLD values observed in January/February, are unavailable. However, the analysis of NO 3 profiles of VAL stations measured during the PERLE-2 survey (March 2019) reveals that at one station at least, NO 3MLD was not completely exhausted (brown squares in Figure  2 , panel b).
Although the spatiotemporal matching of VAL stations with float data is not perfect (as the former were obtained from outside the SST 15 region and outside the temporal window when the NO 3 increase was most observed by floats), the in situ data still provide confirmation of the BGC-Argo observations. NO 3 augmentation in the mixed layer is also indirectly confirmed by the parallel increase of biomass at the surface (as assessed by the simultaneous analysis of surface CHL and b bp time series). Showing very low values in October to November 2018, surface CHL started to increase slightly from December 2019, when the MLD deepened marginally. This augmentation could likely be ascribed to a redistribution of the biomass associated to the Deep Chlorophyll Maxima (DCM), directly related to the MLD deepening.
6 × 10 4 cells L -1 , partial results from microscopical cell counts). Alternatively, the surface b bp peak could be associated with Saharan dust inputs, which are frequent in the region during this time of the year  (Guerzoni et al. , 1999). Although NO 3 and CHL float data may still be affected by uncertainties  (D'Ortenzio, Taillandier, et al. , 2020) , the rise in NO 3MLD concentration, followed by a significant surface CHL increase, are unequivocal. The NO 3 and CHL increases are larger than the estimated errors of float data, which, in the Mediterranean, are estimated at about 1 μmol L -1 and 0. 2 mg m -3 , respectively  (Mignot, D'Ortenzio, et al. , 2019). Finally, although in situ ship data are used here only to corroborate floats observations, they indicate that NO 3 and CHL increases are effective, supporting the float-derived results.
The effect of these processes is evident in the oscillation of the time series, in particular during the transition periods (i. e. stratification/destratification). Another point is the lack of observations by BGC-Argo floats of macronutrients other than NO 3 , in particular phosphorus, which is considered the main limiting nutrient in the area. The picture proposed here, based on the MLD/NO 3 interplay, appears nevertheless coherent with the existing hypothesis on the RG biogeochemical functioning. It also provides, for the first time, a description of the seasonal biogeochemical evolution of the region, providing a conceptual framework (based on in situ observations) to improve our comprehension of the functioning of the whole Levantine region. PERLE survey data (presently under analysis), including phosphorus observations, will certainly allow refining this understanding, by introducing and modulating the findings obtained in this study.