dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Méthode, données et premières statistiques descriptives 1. Données et terrain d'étude caractère local des produits alimentaires l'impact significatif de déterminants tradi- suscite une perception positive en termes tionnels de consommation (âge, revenus, de bénéfices individuels et altruistes. Pour niveau d'études, logement et lieu d'habita- aller plus loin, nous intégrons à l'analyse tion) sur la probabilité d'achat des produits des comportements d'achat ainsi que la alimentaires locaux. Ils révèlent enfin des fréquence d'achat, et faisons l'hypothèse modes d'achat différents pour les étudiants de l'existence d'un lien fort entre ces deux et les non-étudiants invitant à mettre en éléments. place des politiques marketing ciblées. Ce travail est réalisé à partir d'une base de données originale sur les comportements de consommation de produits alimentaires (locaux ou non).
BS-seq libraries DNA was extracted using a standard CTAB protocol. Bisulfite conversion, BS-seq libraries and sequencing (paired-end 100 nt reads) were performed by BGI Tech Solutions (Hong Kong). Adapter and low-quality sequences were trimmed using Trimming Galore v0. 3. 3. Mapping was performed on TAIR10 genome annotation using Bismark v0. 14. 2  (Krueger & Andrews, 2011)  and the parameters: --bowtie2, -N 1, -p 3 (alignment); --ignore 5 --ignore_r2 5 --ignore_3prime_r2 1 (methylation extractor). Only uniquely mapping reads were retained. The methylKit package v0. 9. 4  (Akalin et al, 2012).
Pair-end sequencing was performed using one lane of Illumina NextSeq500 and 75bp reads. About 42 million pairs were sequenced per library and mapped to the TAIR10 reference genome using Bowtie2 v2. 3. 2  (Langmead & Salzberg, 2012)  with the arguments -mp 13 --rdg 8,5 --rfg 8,5 --very-sensitive. An improved version of SPLITREADER (available at https://github. com/LeanQ/SPLITREADER) was used to detect new TE insertions. Briefly, split-reads as well as discordant reads mapping partially on reference and consensus TE sequences (obtained from RepBase update) were identified, soft clipped and remapped to the TAIR10 reference genome using Bowtie2  (Langmead & Salzberg, 2012). Putative insertions supported by at least one split-and/or discordant-reads at each side of the insertion sites were retained.
Acknowledgments We thank the  Genomics and Informatics  facilities at IBENS as well as the  Barneche lab  ( C. Bourbousse  and  G. Teano ) for their help with Drosophila spike-in ChIP experiments and discussions. This work was funded by a  Human Frontier Scientific Program Career Development Award  ( HFSP-CDA-00018/2014 ) granted to A. D and the  Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) Momentum program  granted to L. Q. Additional support was from the  CNRS.
Comme support de ces deux objectifs, le domaine d'étude correspondant au « système territorial d'adaptation » a été décrit en UML (Unified Modelling Language), un langage de modélisation graphique fondé sur une approche objet qui est décrit par l'OMG (Object Managment Group) 1 et qui par ailleurs fait l'objet d'une norme (ISO/IEC 19501). Ce modèle de données, dénommé MAIA pour « modèle amélioratif et intégrateur de l'adaptation », est un des éléments du référentiel d'ensemble du projet AdaMont présenté dans l'article de Arlot (pages 8-11, dans ce même numéro).
Du concept à la réalisation pour restituer la connaissance avec de la valeur ajoutéeDans la poursuite de l'objectif de capitalisation et de mise en relation des données sur les pratiques d'adaptation au changement climatique, le modèle de données UML a été exploité en première approche pour réaliser l'architecture d'une base de données. Le modèle conceptuel des données a été transformé en modèle relationnel permettant la génération d'une base de données. Suite à cela, il a été possible d'intégrer à la base de données l'ensemble des informations consignées dans les fiches de cas d'adaptation. L'interrogation de cette base permet d'utiliser les relations entre les données jusque-là conceptualisées, et ainsi de les valider (figure ).
À terme, il est envisagé de mettre en ligne la base de données avec notamment un volet de consultation des données, un volet dédié à l'aide à la décision pour les gestionnaires et un volet collaboratif (avec possibilité d'ajout de nouveaux cas d'adaptation). L'objectif est de proposer une application participative pour les utilisateurs afin d'encourager le partage des bonnes pratiques d'adaptation, l'enrichissement mutuel continu et le développement des interactions avec les activités à l'interface de sa propre activité.   Agriculture, gestion de l'eau, tourisme, énergie, exploitation de la forêt, etc. , tous les secteurs d'activités de moyenne montagne seront impactés par le changement climatique.
Cette étude s'inscrit dans le cadre des recherches développées par le projet FRUGAL (Forme Urbaine et Gouvernance Alimentaire). Elle a bénéficié à ce titre du soutien du programme PSDR 4 (Pour et Sur le Développement Régional) financé par l'INRA (Institut National de Recherche Agronomique), l'IRSTEA (Institut national de Recherche en Sciences et Technologie pour l'Environnement et l'Agriculture) et les régions Bretagne, Pays de la Loire, Normandie, Nouvelle-Aquitaine et Auvergne-Rhône-Alpes. Ce travail a également bénéficié d'une aide de l'État gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du programme Investissements d'avenir portant la référence ANR-10-EQPX-17 (Centre d'accès sécurisé aux données -CASD).
Remerciements. Cette étude s'inscrit dans le cadre des recherches développées par le projet FRUGAL (Forme Urbaine et Gouvernance Alimentaire). Elle a bénéficié à ce titre du soutien du programme PSDR 4 (Pour et Sur le Développement Régional) financé par l'INRA (Institut National de Recherche Agronomique), l'IRSTEA (Institut national de Recherche en Sciences et Technologie pour l'Environnement et l'Agriculture) et les régions Bretagne, Pays de la Loire, Normandie, Nouvelle-Aquitaine et Auvergne-Rhône-Alpes. Ce travail a également bénéficié d'une aide de l'État gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du programme Investissements d'avenir portant la référence ANR-10-EQPX-17 (Centre d'accès sécurisé aux données -CASD).
Des entretiens ponctuels avec une trentaine de jardiniers et des parcours commentés dans plusieurs jardins familiaux avec un jardinier ou le président de l'association ont complété l'ensemble. Afin de resituer ces enquêtes qualitatives dans un contexte plus large, cent questionnaires ont été distribués aux jardiniers sur les différents terrains étudiés. À cette collecte auprès des jardiniers, s'ajoutent des entretiens avec d'autres acteurs -responsables de mairies, de services techniques, agents de départements, associations régionales de jardins familiaux, et agriculteurs. Un recensement, enfin, a été fait à partir de différentes bases de données existantes 2 et de géolocalisations par photographies satellites afin de cartographier l'ensemble des jardins franciliens.
et a bénéficié d'une aide de l'État au titre du projet Investissements d'Avenir A*MIDEX (ANR-11-IDEX-0001-02) 1 Pour qui vient à sa rencontre pour la première fois, l'aqueduc du Galermi est quasiment invisible. Sur les hauteurs de la ville de Syracuse où il finit sa course, quelques regards sont repérables, alignés, sortis de terre sur une hauteur d'un mètre environ. Sur son parcours plus à l'amont, des dalles de pierre rectangulaires en figurent au sol le tracé ; elles en couvrent le creusement et le chemin de l'eau, en les protégeant des éboulements, des chutes éventuelles des hommes et des animaux, et peut-être aussi, sciemment ou non, de la vue et de l'importance qu'il représente dans le paysage et l'histoire sociale et politique des lieux. Régulièrement, il traverse des propriétés privées, des jardins.
, 2017a). Cette banque inclut les données disponibles dans la base de données publiques (GenBank et BOLD), mais aussi des séquences obtenues à partir d'invertébrés récoltés sur le terrain et identifiés selon leur morphologie au laboratoire. Une fois la méthodologie mise au point, les fèces récoltées sur le terrain durant les années 2014 et 2015 ont pu être analysées. Les résultats de ces analyses sont présentés ci-après.
, 2003; Huh et al. , 2012). Moreover, after its storage during 24 h at room temperature in an unsealed vial, a further NMR analysis of fucosterol (1) was performed and additional signals were then observed on its 1 H and 13 C NMR spectra. A thorough examination revealed that these new signals were the same as those reported for saringosterols (Fig. 2 ). This sample was also analyzed by RP-C8 HPLC under the same conditions as above; the chromatogram revealed the existence of two peaks eluted at retention times which were exactly the same as those of 1 and 2/3. These data therefore confirmed the spontaneous oxidative degradation of fucosterol (1) into saringosterols (2 and 3). Thus, saringosterols (2/3) isolated in this study from the crude extracts of C. foeniculacea could be considered as artifacts formed throughout the various stages of the process that led to the obtaining of pure compounds from these algal samples.
Acknowledgments This work was supported financially by grants of  CMEP-PHC Tassili  ( N° 06 MDU 680 ) and Arcus-Ceres MAEE/PACA research programs. One of the researchers (Y. Viano) was funded by the  French "Provence-Alpes-Côte d'Azur (PACA)" regional council  (PhD grant). The authors are indebted to  Pr. Louis Piovetti  ( Université de Toulon, MAPIEM, France ) for many valuable and helpful discussions.
NOTE DE L'AUTEUR Ce travail a bénéficié d'une aide de l'ANR au titre du programme LABEX ITEM ANR-10-LABX-50-01. « Profondément bouleversés par les grandes mutations contemporaines, à la fois d'ordre socio-économiques et environnementales, ces territoires [de montagne] offrent un excellent terrain d'étude pour travailler les mécanismes d'adaptation et/ou d'innovation en cours, d'une part parce que les contraintes du milieu y jouent un effet amplificateur, d'autre part parce que leur écart au modèle industrialo-fordiste qui fut un handicap, peut aujourd'hui apparaître comme une source d'inspiration »  (Attali, Dalmasso et Granet-Abisset, 2014, p. 6 ).
Remerciements Les auteurs de l'article remercient vivement  Hughes Leiser  pour l'appui technique dans les analyses réalisées sur la plateforme CorText. Le rédacteur en chef de la revue remercie la  Direction Scientifique de l'INRA  et les départements de recherches Phase, GA, Sad, SA et SAE2 pour leur soutien continu à la revue. Enfin la revue ne pourrait exister sans le travail assidu de  Pascale Béraud , sa secrétaire de rédaction. Qu'elle en soit tout particulièrement remerciée ici !.
Acknowledgements This work has been performed, in partnership with the SAS PIVERT, within the frame of the  French Institute for the Energy Transition (Institut pour la Transition Energétique (ITE)) P. I. V. E. R. T. (www. institut-pivert. com)selected as an  Investments for the Future (Investissements d'Avenir). This work was supported, as part of the Investments for the Future, by the  French Government  under the reference  ANR-001-01.
Here, we use empirical data collected during six years from 60 apiaries located in landscapes varying in the proportion of organic farmland to quantify how organic farming affects honeybee colony performance. We predict that during the oilseed rape bloom, organic farming benefits particularly adult bees through reduced pesticide exposure, but potentially harms honey or brood production through reduced availability of oilseed rape. However, afterwards organic farming should mitigate the dearth between the blooms of oilseed rape and sunflower through a more continuous supply of resources. Despite potential trade-offs with worker brood area, we predict that organic farming will increase honey reserves towards the end of the dearth period due to enhanced availability of melliferous weeds or a prior positive effect on number of adults and therefore the number of available foragers.
In 2008-2011, the number of apiaries exposed to high amounts of organic farmland was too low to allow for meaningful inferences on how honeybee colony performance is affected by an organic farmland gradient and in 2008 honeybee data were only collected in June and July. Therefore, we restricted our analyses to 2012-2017, but presented results from analyses of the dataset for 2009-2017 as Supporting Information (Fig. S1  & S2 ).
STATISTICAL ANALYSES Plant phenology varies between years due to differences in meteorological conditions, particularly the accumulation of heat  (Miller, Lanier, & Brandt, 2001). To be able to compare years, Julian dates were, therefore, standardized through adjustment according to growing degree days (GDDs) for oilseed rape (Appendix S1). In a first step, we examined how honeybee colony performance traits (i. e. worker brood area, number of adults and honey reserves) evolved over spring and summer, i. e. from GDD-adjusted Julian day number (hereafter 'Julian day') 70 to 220. The colony performance traits were fitted by generalized additive mixed models (GAMMs) using the 'gamm' function of the 'mgcv' package in R with a 's' smooth-term (i. e. a penalized thinplate regression spline) for Julian days.
To obtain homoscedasticity and normally distributed residuals, honey reserves were fitted using GAMMs with a gamma distribution and a logarithmic link function, while for worker brood area and number of adults a Gaussian distribution was used. Smoothness selection was done via maximum likelihood for GAMMs with Gaussian distribution and via penalized quasi-likelihood for GAMMs with Gamma distribution. All GAMMs containing data of multiple years included colony identity nested in apiary identity nested in year as random factors, while GAMMs on individual years included colony identity nested in apiary identity as random factors. Confidence intervals of GAMM fits were calculated by non-parametric bootstraps with 1100 simulations, whereby apiaries were randomly selected. In a second step, the relation between organic farming and honeybee colony performance was evaluated at two spatial scales (300 m & 1500 m).
The smaller spatial scale (hereafter 'local scale') was chosen to cover the fields directly neighbouring the apiaries (mean field size = 5 ha), while the larger one (hereafter 'landscape scale') was chosen in regard to the average foraging distance of honeybees in farmland landscapes (mean=1300-1800 m, median=1100-1300 m  (Steffan-Dewenter & Kuhn, 2003) ). For this purpose, the proportion of organic farmland in 300 m and 1500 m circular buffers around the hives was obtained from shapefiles. GAMMs used to evaluate the effect of organic farming on colony performance, included a smooth-term for the main effects, and the interaction between Julian days and the proportion of organic farmland in the surroundings of the hives at either of the spatial scales (fixed-effect smooth-term: s(Julian days, proportion of organic farmland)).
Finally, a third set of GAMMs was run, that included also two-way interactions between Julian days and the proportion of either oilseed rape, sunflower or grassland as predictor variables (fixed-effect smooth-terms: s(Julian days, proportion of organic farmland) + s(Julian days, proportion of a field cover type)). These were used to test whether differences between colonies with different extents of exposure to organic farming were simply due to differences in field cover rather than due to differences in farming practices. Unlike organic farmland, the three field cover types (oilseed rape, grassland, sunflower) were only mapped in the LTSER site; therefore, when calculating their proportion in the surroundings of apiaries at the edge of the study site, only the land area within the LTSER site and the neighbouring forest reserve was considered (Fig.
1 ). This is based on the assumption that the percentage of these field cover types in the LTSER site is largely the same as in the directly neighbouring area outside the LTSER site, except where the forest reserve is. Before fitting GAMMs containing interaction-terms, all predictor variables were mean-centred and scaled to allow for isotropic smoothing. GAMMs on the whole study period  (2012) (2013) (2014) (2015) (2016) (2017)  were fit to 162 colonies from 60 apiaries. A grand total of 2506 observations were used for worker brood area and number of adults. GAMMs on honey reserves were fit to fewer observations (1792), as we excluded data that were collected after the sunflower honey harvest. For colonies without honey harvest, we considered only data that were obtained before the date of the last honey harvest of the year in any apiary.
We did not account for differences in honey harvest after the oilseed rape bloom, as within the study period, oilseed rape honey was only harvested in 2012. Using the GAMMs, colony performance traits were estimated in 5% intervals within 0-15% organic farmland at 1500 m and 10% intervals within 0-30% at 300 m and in 5-day intervals of the timeframe between the beginning of the oilseed rape period, shortly after colonies were placed in the study site, to the end of the sunflower bloom, before the harvesting of honey. Estimation was done in smaller ranges of dates and organic farmland proportions than the ranges of the data used to fit the models to ensure high estimation accuracy at boundaries. To estimate the effect of organic farming independently of field cover, estimation at different dates and organic farmland proportions was done using models incorporating the proportion of a field cover type, which was set to its mean.
Acknowledgements This study was partly funded by the  Project BIOSERV (INRA MP EcoServ). We also thank the  French region Poitou-Charantes  and  INRA-SPE  for funding provided for the doctoral thesis project of the lead author. Many thanks to the  INRA-APIS team , particularly  T. Lancien ,  C. Toullet ,  M. Chabirand , for the collection and curation of the honeybee data and USC AgriPop, specifically  R. Bonnet  and  M. Liaigre  for the management of land use data and for contracting farmers to organic farming. We also acknowledge  A. Villiers 's advice on the statistical analyses and  B. Woodcock 's advice on the writing of the manuscript.
Présentation du Web de données Cette section reprend les informations du site internet de la Bibliothèque nationale de France sur le Web de données et les technologies du Web sémantique  [BNF]. Les technologies du Web sémantique s'adressent aux acteurs intéressés par la publication de données structurées sur le Web, c'est-à-dire aux institutions et organisations fournisseuses de données qui souhaitent que les développeurs informatiques accèdent plus facilement à leurs bases de données pour développer de nouvelles applications. Ces fournisseurs mettent à jour régulièrement leurs bases et publient sur le Web de données des bases de qualité, mises à jour régulièrement et qui leur apportent une reconnaissance et une visibilité. En effet, le Web de données représente une opportunité nouvelle de diffuser et d'encourager la réutilisation des données, en favorisant : • la visibilité et le référencement des données sur le Web, en facilitant l'accès aux données aux moteurs de recherche et aux internautes spécialistes de ces technologies ; • l'interopérabilité, en permettant la fédération de silos de données de nature, de provenance et de structure différentes ; • la fiabilité, en traçant l'origine de la ressource, grâce aux identifiants Web URI, permettant ainsi aux organismes utilisateurs de données de se lier à des données fiables tout en se positionnant comme tiers de confiance ; • la souplesse de réutilisation par des tiers, en permettant de récupérer et de retraiter l'ensemble des données nécessaires, de les croiser avec des jeux de données extérieures ou des données locales.
REMERCIEMENTSL. Poirier est une doctorante financée par la Direction générale de l'armement (DGA). Ce travail a bénéficié d'une aide de l'État gérée par l'Agence nationale de la recherche au titre du programme « Investissement d'avenir » (Méditerranée Infection 10-IAHU-03). LIENS D'INTÉRÊTD. Daudé et E. Chabrière ont des intérêts financiers dans l'entreprise Gene&GreenTK. E. Chabrière a un brevet WO2014167140 A1 licencié à Gene&GreenTK. L. Poirier et E. Ghigo déclarent n'avoir aucun lien d'intérêt concernant les données publiées dans cet article.
La demande est évaluée par l'EFSA (European Food Safety Authority), selon trois critères : les propriétés physico-chimiques de la substance et ses profils de risque pour la santé humaine (toxicologie et résidus) et pour l'environnement (persistance et comportement dans l'environnement, et écotoxicologie). Lorsqu'elle est homologuée, la substance active est inscrite à l'annexe 1 du règlement UE/540/2011. La liste européenne Pesticide Database (http://ec. europa. eu/sanco_pesticides/ public/index. cfm) répertorie toutes les substances autorisées ; • au niveau national, une étape d'autorisation de mise sur le marché (AMM) du produit commercial formulé (substance active + adjuvants). Le dossier soumis comprend, outre les éléments fournis pour l'évaluation européenne, des données sur l'efficacité du produit et sur ses usages autorisés (culture, dose d'application).
❚ ❚ La constitution du corpus bibliographique analysé et ses caractéristiques La constitution du corpus documentaire de l'ESCo se fonde sur la recherche dans la base de données bibliographiques internationale Web of Science (WoS). La requête a été construite en croisant deux équations de recherche : l'une listant des méthodes de lutte (techniques génériques, substances particulières…), l'autre les agents pathogènes ciblés (ceux contre lesquels des produits à base de cuivre sont homologués). Les références issues de cette extraction ont été réparties entre les experts, selon leur domaine de compétence. Chaque expert a procédé à une amélioration de ce corpus initial : liste nettoyée du « bruit » inévitable ; requêtes affinées ou enrichies sur des points particuliers ; corpus complété par sa propre base bibliographique, avec des ouvrages ou articles plus généraux (sur les modes d'action des substances, par exemple), ou des références plus techniques (articles de revues professionnelles, comptes rendus d'essais, par exemple).
Pour ces références non académiques (non validées par les pairs scientifiques), c'est à l'expert de retenir, ou non, chaque référence, en fonction de sa qualité (informations suffisantes sur les conditions d'expérimentation, par exemple). Enfin, des bases de données en ligne ont été consultées pour recenser les usages homologués du cuivre ou les produits autorisés en AB, par exemple. Le corpus total examiné par l'ESCo comprend environ 880 références, très majoritairement issues de revues scientifiques à comité de lecture, et publiées après 2000 (voir annexe Le corpus bibliographique analysé). Les corpus sont de tailles très variables selon les sujets. Pour les alternatives au cuivre ayant donné lieu à de (très) nombreux essais, ces résultats ont fait l'objet d'un dépouillement systématique (sous forme de tableaux présentés dans le rapport).
❚ ❚ Produits homologués à l'étranger Au niveau de l'Union européenne (UE), 27 souches de micro-organismes sont actuellement inscrites dans la base de données EU Pesticide Database pour la lutte contre des agents de maladies des plantes : 17 souches de champignons, levures ou oomycètes, 8 souches de bactéries ou actinomycètes, et 2 virus (consultation le 31/01/2017). Parmi ces souches, 9 non homologuées en France actuellement se positionnent sur des usages du cuivre en France (tableau 2. 3-B ; souches notées en bleu). Certains de ces microorganismes complètent ainsi, ailleurs dans l'UE, des usages non encore couverts en France. Une souche supplémentaire est homologuée dans l'UE contre la moniliose du pêcher. De plus, Serenade ® bénéficie dans d'autres pays européens d'une homologation sur des usages majeurs supplémentaires, notamment l'oïdium de la vigne et le mildiou de la laitue.