dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
| Statistical analyses We used GLMs implemented in R (R Development Core Team, version 3. 3. 3). For each focal species (C. segetum or C. jacea), we analysed the response to management predictors of: (a) seed yield, (b) pollinator species richness, (c) pollinator abundance, (d) seed herbivore and (e) parasitoid abundance, and rates of (f) seed herbivory and (g) parasitism of seed herbivores. Models (a-e) were fitted using a negative binomial distribution to correct for overdispersion in count data, and spatial autocorrelation was tested using Moran's I (spdep package), while models vi-vii were fitted using a quasi-binomial distribution to account for overdispersion. Candidate predictors fitted to these models were: We report the best fitting model (lowest AICc) from all subsets model comparisons performed with the 'dredge' function in the MuMIn package  (Burnham & Anderson, 2002 ; Figure  S6 ).
Dans ce cadre, le rôle joué par les ressources génomiques accessibles via les bases de données publiques (génomes de référence, séquences géniques et leur annotation fonctionnelle) ainsi que les outils associés (Blast, Gene Ontology, KEGG Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, etc. ) est essentiel. On notera également à ce sujet que les connaissances disponibles chez les espèces modèles proches des espèces d'intérêt restent précieuses et sont largement mises à profit dans cette démarche (p. ex. pour les insectes, mais aussi pour les animaux en général, la mouche du vinaigre, un des organismes les plus étudiés en génétique et en biologie du développement). Par ailleurs, chez les espèces non-modèles, l'application d'approches combinées telles que la protéo-génomique a permis une progression significative dans ce domaine  (Armengaud et al.
Tous ces modèles répondent à des objectifs différents. On peut citer : -pour les modèles thermodynamiques de spéciation : VMinteq et PHREEQC ; pour les modèles d'effets TK-TD : GUTS (General Unified Threshold model for Survival) et la plateforme MOSAIC (Modelling and statistical tools for ecotoxicology) ; pour modéliser les courbes dose-réponse : la plateforme REGTOX et bien sûr les packages R (par exemple le package DRomics pour les omiques). De plus, on sait que les organismes sont rarement exposés in situ à une seule substance. Des modèles ont été développés pour ces expositions à des stresseurs chimiques multiples, afin de pouvoir tester, suivant les hypothèses émises, s'il y a plutôt : additivité des effets (lorsque l'effet combiné d'au moins deux substances chimiques est égal à la somme des effets de chacun pris individuellement) ; potentialisation (lorsqu'une substance qui n'a habituellement pas d'effet toxique est combinée à une autre substance entraînant pour cette dernière un effet beaucoup plus toxique) ; synergie (mise en place d'un effet plus grand que la somme des effets attendus si les substances avaient agi indépendamment) ; effets antagonistes dans les mélanges (lorsque l'effet combiné d'au moins deux substances est moins toxique que les effets individuels des substances ; -effets dits « cocktails » (lorsque les substances prises individuellement produisent peu [ou pas] d'effets, mais que leur présence simultanée est toxique).
Ainsi, anticiper et alerter rapidement sont nécessaires pour éviter que l'usage de certains produits entraîne des contaminations irréversibles. Une autre approche consiste à utiliser des données disponibles, souvent sous la forme de CE50* (p. ex. celles de la base de données de l'EPA, cf. « Pour en savoir plus ») pour construire une distribution de fréquence des espèces affectées par les contaminants, appelée distribution de la sensibilité* des espèces (SSD*, Species Sensitivity Distribution). Dans cette approche, les concentrations inférieures à celle qui induit des effets pour une majorité des espèces sont généralement considérées comme protectrices pour les écosystèmes et sont utilisées en remplacement des PNEC pour évaluer le risque. Cette approche nécessite toutefois de disposer d'informations suffisantes sur la sensibilité des espèces dans des communautés particulières pour générer des probabilités de risque acceptables, qui restent des seuils guides  (Sánchez-Bayo et al.
Anthropocène : ce terme a été proposé pour définir une nouvelle ère géologique où la pression humaine serait devenue le principal moteur de l'évolution de la lithosphère. Cette notion est encore en discussion dans le milieu scientifique. AOP (Adverse Outcome Pathway) : schéma conceptuel destiné à organiser, synthétiser et présenter la connaissance scientifique relative au lien entre, d'une part, la perturbation d'une cible biologique particulière par un agent de stress (substance chimique, radiation, autre…) et, d'autre part, une conséquence néfaste (adverse outcome) qui soit pertinente et interprétable pour l'évaluation du risque, la prise de décision réglementaire ou encore la gestion environnementale. L'objectif des AOP est d'organiser la connaissance, actuellement dispersée dans des publications scientifiques, rapports et autres bases de données, afin de faciliter son utilisation.
Il s'agit également de définir les éventuels usages officiels et officieux du site. Dans le cas de toits-terrasses 5 des contraintes spécifiques sont prises en compte comme par exemple la portance, l'étanchéité, la présence de garde-corps. L'étude historique d'archives municipales ou départementales, de bases de données concernant la pollution des sols permettent de comprendre les usages anciens (remblaiement, décharge, usage industriel ou agricole, etc. ), et d'orienter l'étude de la qualité des sols. Les analyses agronomiques et chimiques (ETM, HAP, ou autres composés organiques) plus précises du sol sont effectuées selon le protocole d'échantillonnage établi par le guide REFUGE  (Barbillon et al, 2020). Toutes données concernant la qualité de l'air, de l'eau et autres permettent de détecter les sources de contamination et des données climatologiques (ensoleillement, pluviométrie, températures et prise au vent) sont aussi prises en compte pour analyser le potentiel.
Cependant il en va tout autrement lorsque la population totale triple et que celle de sa population urbaine est multipliée par 5. 7, comme cela a été le cas en RDC depuis 1984. La vigueur de la croissance démographique explique en partie le décalage considérable qui existe entre l'échantillon des agglomérations urbaines de la base de données Africapolis, et celles des services statistiques nationaux  (OCDE, 2020). Ce décalage est maximisé lorsque la définition officielle de l'urbain n'est pas basée sur des critères statistiques, mais sur une catégorie politique. L'échantillon des "villes" officielles comprend alors des agglomérations de quelques centaines d'habitants, tandis que des agglomérations dépassant parfois les 100 000 habitants en sont exclues. A cet égard, la RDC est dans le même cas que l'Egypte, le Mozambique, la Guinée, le Tchad, Madagascar ou le Sénégal (cas de Touba,  Thiam, op.
| DÉFINITION DES AGGLOMÉRATIONS Africapolis est un programme régional de la base de données mondiale Geopolis  (Moriconi-Ebrard, 1993 , 1994). Il vise à produire une base de données démographiques fondée sur une définition harmonisée des agglomérations urbaines à l'échelle mondiale. Une «agglomération» est définie un ensemble continu de constructions. Les constructions sont considérées comme agglomérées lorsque la distance entre elles n'excède pas 200 mètres. Une fois identifiée, une agglomération est retenue comme «urbaine» lorsque cet ensemble bâti -ou «grappe» (cluster) -rassemble plus de 10 000 habitants. La méthode normale utilisée pour mettre en oeuvre cette définition pour calculer la population des agglomérations consiste à croiser trois sources de données indépendantes : (1) Le contour de chaque agglomération de plus d'1 kilomètre de long est vectorisé.
La somme des populations des localités situées dans le même polygone donne la population totale de l'agglomération. La localité ayant le statut ou la fonction la plus élevée, ou à défaut celle qui est la plus peuplée, donne son nom à l'ensemble de l'agglomération. Cette LAU éponyme est considérée comme le «centre», les autres étant des «banlieues». La méthode académique utilisée dans la base de données Geopolis pour estimer la population de chaque agglomération n'a cependant pas pu être appliquée en RDC8, faute de données adéquates. Pour obtenir une base de données comparable avec le reste de l'Afrique, les chercheurs ont du développer une méthode adaptée pour combler les lacunes de l'information.
| LA CARTOGRAPHIE COMME OUTIL DE CONTRÔLE MÉTHODOLOGIQUE En quoi les résultats obtenus par Africapolis sont plus réalistes que les chiffres donnés par les bases de données officielles, nationales ou internationales ? La réponse tient dans l'utilisation systématique de la cartographie, qui permet de mettre en rapport la représentation d'un fait démographique avec une réalité matérielle de l'occupation du sol. Classiquement, les démographes s'intéressent peu aux limites spatiales des villes, autrement dit au contenant statistique. Or les chiffres de la population des villes se réfèrent nécessairement à des territoires circonscrits, de sorte que la taille et la forme de ce contenant déterminent les caractéristiques du contenu. En RDC, le territoire administratif de certaines villes est beaucoup plus vaste que l'agglomération, telles Kinshasa ou Kananga.
Planche 1 -Population des localités de plus de 5 000 habitants en 2015 : deux représentations cartographiques de l'urbanisation de la RDC MONUC (2004) : 179 villes 11 INS, «Projections démographiques 2019-25» 12 https://data. humdata. org/dataset/rdc-statistiques-des-populations Africapolis (2015) : 552 agglomérations Sur la base du recensement de 1984, la MONUC a identifié en tout et pour tout 179 localités en 2004. En projection, 160 d'entre elles auraient plus de 10 000 habitants en 2015, contre 552 selon Africapolis (612 en 2020). Sources : URBAN POPULATION MAP, DRC, Map No-KINSUB1614, UN DPKO GIS UNIT, MONUC, 1p. , 24 septembre 2004 et www. africapolis. org (édition 2018, données 2015).
évidence par les images aériennes La mise à jour des données urbaines à celle d'un toponyme certifié et constituait donc le premier enjeu de reconnu par l'administration pose l'étude. C'est dans ce contexte que souvent le premier problème l'OCDE a commandité l'élaboration cartographique. Dans le contexte de d'une base de données de référence sous-administration qui caractérise la appelée Africapolis, et qui a été République Démocratique du Congo réalisée pour chaque pays africain (RDC), l'approche spatiale s'est ainsi par l'institut Geopolis en 2016-20182. imposée comme la seule méthode Fondée sur le croisement entre une actuelle possible pour inventorier les délimitation précise des espaces établissements habités d'un territoire bâtis et une estimation du nombre peuplé probablement d'une centaine d'habitants, la documentation obtenue de millions d'habitants en 2020.
Autrices : Inès Créti, Edith Chezel, Coralie Mounet, Dominique Baud, Pauline Dusseux, Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Sciences Po Grenoble, Pacte, 38000 Grenoble, France Titre : Territorialiser la question des loups par les pratiques agri-alimentaires Une enquête sur les relations biodiversité et alimentation en Belledonne Remerciements : Ce travail s'inscrit dans le projet de recherche-action-création « RECIBIODAL », qui a bénéficié d'une aide de l'Etat gérée par l'Agence Nationale de la Recherche au titre du programme « Investissements d'avenir » portant les références ANR-15-IDEX-02 (Idex UGA), ANR-10-LABX-50-01 (Labex ITTEM), ANR10 LABX56 (Labex OSUG@2020), de la DREAL Auvergne Rhône Alpes et de la DRAC Auvergne Rhône Alpes Résumé Le retour des loups en France depuis 1992 met en évidence les injonctions contradictoires et les impensés théoriques et politiques, dans l'articulation entre biodiversité et alimentation, auxquelles font face les territoires de montagne.
Gestion agronomique de la disponibilité Méthodes de suivi de la disponibilité    et al. , 2006). Cette carte est tirée de la base de données des analyses de terres (BDAT). Pour les sols viticoles, il semblerait qu'un seuil critique de disponibilité de cuivre soit utilisé par certains laboratoires d'analyses pour l'interprétation des teneurs en cuivre extrait à l'EDTA, et fixé à 60 mg/kg sans qu'il n'ait été possible de savoir précisément sur quels travaux ce seuil se fondait. Un exemple de cartographie de risque de toxicité cuprique est présenté en figure 2. 8. La carte présente en rouge les cantons à fort risque de toxicité du cuivre pour lesquels plus de 25 % des analyses de terres présentent des valeurs de Cu EDTA supérieures au seuil critique de 60 mg/kg. Quels leviers agronomiques pour contenir la disponibilité du cuivre ? Contenir la disponibilité de cuivre passe par le fait de limiter au maximum les apports de fongicides à base de cuivre dans les parcelles de vigne à risque de toxicité cuprique.
Il est donc nécessaire de considérer le continuum dans sa globalité, en prenant en compte tous les phénomènes physiques et biologiques s'y produisant, pour évaluer au mieux les risques écotoxicologiques liés aux pesticides et proposer des solutions de protection durables et efficaces. Cette étude montre ainsi l'importance du suivi environnemental pour les substances mères mais également l'importance des métabolites, comme l'a démontré la forte rémanence de l'hydroxyterbuthylazine. Sa molécule mère, la terbuthylazine, interdite en agriculture en 2004, a été ré-autorisée en 2017 pour la maïsiculture. Les législateurs pourront se servir de ces données afin d'implémenter leurs bases de données visant à la réévaluation de l'approbation de ces molécules. Parallèlement à la limitation de l'usage des pesticides, il faut tester des pratiques agronomiques susceptibles de favoriser la dégradation des molécules organiques et de limiter leur transfert, ainsi que celui de leurs produits de dégradation, dans les sols, comme l'apport de matières organiques.
Le dispositif de phytopharmacovigilance permet de collecter et d'examiner de façon continue des informations produites par plusieurs réseaux et organismes de surveillance ou de vigilance partenaires, qui renseignent entre autres la contamination des milieux : l'eau (données de la surveillance DCE, produites par les Agences de l'eau et disponibles dans la base de données Naïades [OFB]) et le sol (première campagne prospective en cours de finalisation, pilote RMSQ [INRAE] et analyses effectuées par l'Université de Bordeaux). Ces informations sont réunies et rendues publiques sous la forme de fiches par substance active. Par ailleurs, le dispositif de phytopharmacovigilance prend en compte des données et études au niveau international, en particulier quand des données complémentaires sont disponibles.
Classe 1 Espèces (dans l'ordre d'apparition) : Skeletonema marinoi (M) ; Chaetoceros gracilis (M) ; Dunaliella tertiolacta (M) ; Raphidocelis subcapitata (D) ; Scenedesmus vacuolatus (D) ; Tetraselmis suecica (M) ; Desmodesmus subspicatus (D). 2 Approuvé pour son action herbicide/algicide comme agent de protection des pellicules et ouvrages de maçonnerie (European Chemicals Agency, 2022). 3 Approuvé comme insecticide, acaricide et autres produits de contrôle des arthropodes, en dehors des usages agricoles (European Chemicals Agency, 2022). 4 Pesticide Properties DataBase  (Lewis et al. , 2016). 5 Pesticide Ecotoxicity Database. https://ecotox. ipmcenters. org/index. cfm?menuid=5. 6 5-énolpyruvylshikimate-3-phosphate. Comment évaluer la toxicité des substances en mélange ? Dans le milieu naturel, une multitude de substances chimiques coexistent, dont il faut être en mesure d'évaluer ou de prédire la toxicité.
, 2017). Contrairement à l'analyse chimique ciblée, l'analyse non ciblée ne requiert pas d'établir à l'avance une liste des composés que l'on souhaite rechercher. En effet, les spectromètres de masse haute résolution sont capables de détecter des dizaines de milliers d'entités chimiques (masses moléculaires précises associées à des substances inconnues) dans un seul échantillon environnemental  (Schymanski et al. , 2015) , dont certains sont identifiables, entre autres, grâce à des bases de données dédiées. Le couplage des tests de toxicité à l'analyse non ciblée pour évaluer la toxicité d'un mélange donne accès à de nouvelles possibilités, notamment pour l'identification des substances responsables de la toxicité dans un extrait environnemental. Car les substances candidates pour expliquer la toxicité de l'extrait ne se limitent alors plus à une liste prédéfinie : elles représentent la totalité des entités chimiques détectées lors de l'analyse, soit plusieurs milliers, voire dizaines de milliers.
lutea par rapport à S. marinoi. La spiroxamine étant la seule substance permettant d'expliquer en partie la toxicité des extraits de POCIS, il est logique que la toxicité des extraits soit mieux expliquée pour T. lutea que pour S. marinoi. Si l'on analyse ces résultats de manière globale, on remarque qu'une majorité de la toxicité n'a pu être expliquée, notamment pour les stations L1 et L4. Cela implique que d'autres substances non-identifiées sont responsables de cette part de toxicité inconnue. Rappelons que les pesticides testés ont été choisis comme étant a priori les plus toxiques pour les deux espèces de microalgues parmi ceux utilisés sur le site d'étude. Nous pouvons formuler trois hypothèses qui pourraient permettre d'expliquer cette part de toxicité d'origine inconnue et d'identifier les substances qui pourraient en être responsables : -premièrement, le principal critère retenu pour la sélection des pesticides étudiés était leur toxicité potentielle, relevée via des valeurs de CE50 tirées de bases de données ou directement de la littérature scientifique.
Enfin, concernant la spiroxamine, une morpholine inhibant la synthèse des stérols, très peu d'informations sont disponibles en dehors de bases de données où des CE50 de 1,18 et 1,30 µg • L -1 sont mentionnées, témoignant d'une toxicité élevée pour les microalgues. Cet aperçu de la littérature et des bases de données relatant les effets toxiques, pour le phytoplancton, des pesticides étudiés dans le cadre des résultats présentés dans cet ouvrage, met en évidence la toxicité supérieure des biocides et herbicides ciblant le photosystème II. Cependant, d'autres substances n'ayant pas, a priori, un mode d'action ciblant spécifiquement les microalgues s'avèrent également particulièrement toxiques (spiroxamine, par exemple).
D'une part, l'intégralité des entités chimiques d'intérêt n'est pas référencée dans les bases de données pouvant permettre leur identification. D'autre part, pour de nombreux composés, a fortiori lorsqu'ils ne sont que peu ou pas connus, nous ne disposons d'aucune donnée concernant leur toxicité pour les organismes vivants. Pour remédier à cela, des solutions de criblage quantitatif haut débit ont été développées, permettant de tester la toxicité d'un grand nombre de composés en un laps de temps réduit(Attene-Ramos et al. , 2013). D'autres approches de criblage développées spécifiquement pour les microalgues et combinant la mesure des effets sur la croissance et le rendement photosynthétique ont également vu le jour.
Remerciements Tous nos remerciements vont aux financeurs de cette étude, l' IFCE et le Fonds Éperon, ainsi qu'à l'équipe du service hippomobile de Vendargues pour leur accueil et leur enthousiasme dans le cadre de cette recherche. Une attention toute particulière à Océane Rousset et Sybille Coppens pour leur relecture et leurs commentaires constructifs.
concernant la durabilité du SA national dans les quatre dimensions en se concentrant sur les impacts majeurs (positifs et négatifs) retenus à l'étape A pour l'analyse • En lien avec les problématiques retenues, recueillir des données essentielles sur les moteurs qui façonnent les systèmes alimentaires • Identifier les défis les plus critiques (dans le présent ou dans les décennies à venir) constitués par ces moteurs et ces impacts du système alimentaire Analyse des indicateurs Indicateurs. xlsx] Outils principal: [B IND_Sources_Descriptif des indicateurs. docx] [B IND_Données_Indicateurs internationaux calculés. xlsx] [B IND_DOC_TREND_Sources_Disponibilité des bases de données par pays. xlsx] Outils secondaires: [B IND_DOC_TREND_Sources_ [B IND_DOC_TREND_Instructions_Caractériser les impacts et moteurs.
Résultats Les résultats pourront être présentés dans des tableaux, graphiques et éventuellement Outils Outils principaux [B IND_Données_Indicateurs internationaux calculés. xlsx] Fichiers contenant les 79 indicateurs calculés par pays, ainsi que les quintiles par groupe de pays (LIC / LMIC, UM…), pour le monde et par zone géographique. Outils secondaires [B IND_DOC_TREND_Sources_Indicateurs. xlsx] Tableau d'indicateurs internationaux, par dimension, sous-dimension et catégorie. Des informations essentielles sont fournies pour chaque indicateur dans ce tableau global 5. [B IND_Sources_Descriptif des indicateurs. docx] Les fiches d'indicateurs individuelles fournissent des détails 6 pour chaque indicateur et peuvent être consultées au besoin. [B IND_DOC_TREND_Sources_Disponibilité des bases de données par pays.
xlsx] Liste des principales bases de données ou sites web internationaux pertinents et couverture par pays. [B IND_DOC_TREND_Sources_Descriptif des sites web. docx] Principaux sites web ou bases de données internationales à consulter, avec une brève description des données disponibles et de leur organisation. Sous-dimension Catégorie Indicateur Valeur Unité Année Rang/ LIC/ LMIC Rang / monde Moteur et/ ou impact Biophysique et environnement Consommation de la ressource Eau Prélèvement d'eau agricole 92 % du prélèvement total d'eau 2002 1 1 impact Biodiversité Aires naturelles Évolution de la superficie forestière -3. 2 points de pourcentage 2000-2015 2 1 impact Équilibre territorial et équité Équilibre territorial Bien-être Écart rural / urbain de prévalence du retard de croissance 10 points de pourcentage 2017 3 2 impact Stabilité politique/ conflits Sécurité Stabilité politique et absence de violence -0,09 Indice -2,5 +2,5 2018 4 3 moteur Infrastructures et technologies Infrastructure Électricité Accès à l'électricité 62 % de la population 2017 3 1 moteur Politiques et gouvernance Politique et règlementation Politique commerciale Taxes sur les produits agricoles 13,9 Droit moyen pondéré (%) 2018 3 3 moteur Production Budget public Dépenses publiques dans l'agriculture 1,00 % du PIB 2017 3 3 moteur Socioéconomie Éducation Niveau d'éducation Au moins l'éducation de base 40 % 2015 1 1 moteur Revenu et équité Pauvreté Taux de pauvreté (national) 47 % 2011 2 1 moteur et impact Macro-économie Richesse et croissance Pourcentage du PIB par l'agriculture, la sylviculture, la pêche 17 % du PIB 2018 3 4 moteur et impact Commerce Import-Export Dépendance à l'importation de céréales 56,2 % 2011-2013 1 1 moteur et impact Démographie Population Croissance Croissance de la population 2,8 % annuel 2018 1 1 moteur Environnement de la consommation Accessibilité Prix des denrées alimentaires Indice des prix à la consommation alimentaire (IPCA) 119,9 2010=100 2000-2019 5 5 moteur et impact Sécurité nutrition et santé population adulte Encadré 6.
Il est cependant regrettable qu'aucune publication sur les SE ne cherche à établir de liens entre la crise d'extinction massive de la biodiversité et la dynamique globale du capitalisme et de ses formes institutionnelles, alors que cette dernière peut être tenue pour largement responsable de la dégradation généralisée des écosystèmes (Tordjman, 2021). Gageons que cette lacune, qui est davantage caractéristique de l'ensemble de la littérature sur les SE que des articles publiés dans DD&T, saura susciter de stimulantes perspectives de recherche et de publications à l'avenir ! Les articles ont été extraits à partir de recherches effectuées sur une base de données construite par le comité de rédaction de DD&T. Après avoir été classés sous Excel, uniquement sur la base des titres, résumés et mots clés, les articles répertoriés ont fait l'objet d'une lecture intégrale par les auteurs de la notice.