dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Résolution spatiale des atlas et conversion d'échelle Tous les atlas (à l'exception de l'Atlas des poissons d'eau douce de France métropolitaine) sont basés sur le maillage IGN SCAN 50® qui couvre l'ensemble du territoire français métropolitain suivant des mailles d'environ 20 x 25 km. Pour permettre les analyses, l'Atlas des poissons d'eau douce de France métropolitaine, qui est originalement basé sur une grille nationale (Lambert 93) de 10 x 10 km, a été converti au maillage IGN SCAN 50®. Pour réaliser cette conversion en corrigeant partiellement les artefacts liés aux projections différentes de ces deux maillages, la composition de chaque maille 10 x 10 km est appliquée à toutes les mailles IGN SCAN 50® contenant au minimum 25 % de la surface de la maille 10 x 10 km originale. Les doublons d'espèces qui peuvent apparaître dans les mailles IGN SCAN 50® suite à cette manipulation sont ensuite nettoyés de la base de données.
Cette méthode de conversion peut faire apparaître des « faux positifs » (en attribuant une présence d'espèce dans une maille où elle est en fait absente). Cependant, une méthode plus conservatrice (par exemple n'attribuant les espèces qu'à une seule maille IGN SCAN 50® contenant la plus grande partie de la maille 10 x 10 km originale) ferait apparaître de nombreuses discontinuités dans la distribution des espèces (sous la forme de mailles vides alors que l'espèce est présente dans les mailles contiguës). Les bases de données finales en maillage IGN SCAN 50® contiennent 1 126 mailles couvrant l'ensemble du territoire continental et corse (contre 5 875 en maillage 10 x 10 km). Il est à noter que les mailles en bordure de la carte (frontières et côtes) peuvent représenter des surfaces terrestres plus petites que les mailles situées à l'intérieur du territoire.
Mesure de la contribution de la maille à la biodiversité globale Le logiciel Marxan est utilisé afin de définir des scores de « contribution à la biodiversité globale » (CBG) basés sur les associations d'espèces présentes dans chaque maille  (Ball et al. , 2009). Ce logiciel permet de créer des combinaisons de mailles permettant d'atteindre un objectif de représentation de la biodiversité à l'échelle de la métropole française tout en minimisant le nombre de mailles nécessaires pour atteindre cet objectif. Dans le cas présent, l'objectif est de créer des réseaux de mailles permettant de représenter au moins une occurrence VertigO -la revue électronique en sciences de l'environnement, Volume 14 Numéro 1 | mai 2014 de chaque espèce. Cet objectif, quoique simpliste, permet de mettre en évidence des réseaux de mailles complémentaires ayant une forte contribution à la biodiversité nationale.
Logiciels La gestion des bases de données, le traitement des données et les analyses statistiques sont réalisées grâce au logiciel R (R Development Core Team, 2010) et notamment aux packages ade4  (Dray et Dufour, 2007) , vegan  (Oksanen et al. , 2011) , spatstat  (Baddeley et Turner, 2005) , reshape  (Wickham, 2012) , cluster  (Maechle et al. , 2012) , maptools  (Bivand et Lewin-Koh, 2013). Toutes les opérations d'optimisation spatiale utilisées pour déterminer les scores de CGB ont été effectuées avec le logiciel Marxan  (Ball et al. , 2009).
Remerciements Annexe 3. Listes des 20 espèces les plus indicatrices de chaque groupe. IndVal : la valeur indicatrice de l'espèce pour le groupe auquel elle est attribuée ; Rang : la probabilité issue du test de permutation que l'espèce ait été attribuée au groupe par hasard / List of the 20 best indicator species for each zoogeographical ensemble. IndVal : the indicator value of the species for its attributed ensemble ; Rang : the permutation test probability that the species was attributed to its ensemble by chance. Annexe 4. Synthèse des classifications pour les invertébrés et par taxon. Seules les cartes pour le nombre optimal de groupes (choisi de la même manière que pour l'ensemble des taxons) sont représentées / Hierarchical Ascendant Classification for the invertebrates and both insect taxa.
Different indices designed to pinpoint biodiversity hotspots were calculated for each quadrat in a regular grid covering the whole country : species richness, rare species richness, relative rarity index and an index of contribution to the global biodiversity calculated with spatial optimisation software (Marxan). Large scale zoogeographical ensembles were defined using ordination and classification methods. Seventeen synthetic maps are provided to illustrate the large-scale patterns of French biodiversity. This work is mostly intended as a descriptive approach ; therefore, only a limited ecological interpretation is provided. The relevance of the different indices, taxonomic representativeness and possible uses of these maps of biodiversity for conservation and public information are discussed.
Nous remercions le Pôle système d'information du Service du patrimoine naturel au Muséum national d'histoire naturelle pour la mise à disposition et le traitement initial des bases de données, Jean-Philippe Siblet et Laurent Poncet pour leur soutien bienveillant ainsi que Vincent Graffin et la Direction déléguée au développement durable, à la conservation de la nature et à l'expertise (DDCNE) pour le financement de la phase d'analyse et le Labex BCDiv (Diversités biologiques et culturelles : Origines, Évolution, Interactions, Devenir) pour le financement de la phase de rédaction de cet article. Nous remercions également les deux réviseurs pour leurs commentaires et appréciations. Annexe 1. Dendrogramme de la classification ascendante hiérarchique des mailles selon leur composition faunistique / Dendrogramme of Hierarchical Ascendant Classification of sites according to their faunal composition.
55 Nous remercions le Pôle système d'information du Service du patrimoine naturel au Muséum national d'histoire naturelle pour la mise à disposition et le traitement initial des bases de données, Jean-Philippe Siblet et Laurent Poncet pour leur soutien bienveillant ainsi que Vincent Graffin et la Direction déléguée au développement durable, à la conservation de la nature et à l'expertise (DDCNE) pour le financement de la phase d'analyse et le Labex BCDiv (Diversités biologiques et culturelles : Origines, Évolution, Interactions, Devenir) pour le financement de la phase de rédaction de cet article. Nous remercions également les deux réviseurs pour leurs commentaires et appréciations. Annexe 1. Dendrogramme de la classification ascendante hiérarchique des mailles selon leur composition faunistique / Dendrogramme of Hierarchical Ascendant Classification of sites according to their faunal composition.
Remerciements 42 Cette recherche a été financée par l' Observatoire Hommes Milieux du Haut-Vicdessos (CNRS -INEE) dans le cadre du projet « Éducation au développement durable : prise en compte du changement et des temporalités dans les territoires du Haut-Vicdessos  ». Nous tenons également à remercier Myriam Piquemal, professeur des écoles de la classe de  CE2-CM1 , et ses élèves qui nous ont permis de mener à bien cette étude.
e. , locally grown fodder, various wastes and by-products). Also, a large part of ruminant livestock diet is based on natural resources -typically pasture grass -in quantities that are poorly known. These sources have compositions (primarily energy and protein contents) that vary according to location, season and browsing feeding preferences  (Archimède et al. , 2011). FAOSTAT global agricultural data provide detailed information on crop feed sources but omit other important feed sources such as fodder, wastes, grass and leaves and some byproducts (i. e. , pulps and dregs). For year 2005 though, combining data from FAO  (Gerber, com. pers. ) we are able to estimate a detailed protein feed mix for the global livestock, but with no distinction between production systems. In the first section, we focus on the global livestock feed mix.
Data We use data from food and agriculture organization (FAO) commodity balances (CB) to study domestic crop supply  (FAO, 2013). CB data provide quantitative information on crop supply allocation to feed, food, processed, other utilization, wastes and seed. We also use FAOSTAT data on land use for characterizing land allocation between the various agricultural products and computing yields and on the processing of commodities (in particular item trees from  (FAO, 1996) ). FAOSTAT data thus constitute the body of the present article. We also use feed mix data at global scale from unpublished FAO sources  (Gerber P. , com. pers. ;  data unpublished used for the GLEAM model  (Gerber et al. , 2013) ) estimated for the year 2005 for four livestock categories (i. e. , ruminant meat and dairy, pig and poultry).
Proteins in livestock diets In this first section, by combining data sources, we provide ranges of values for the protein content of different feed sources i. e. , crop-source feed, grasses, fodder and residues. We then estimate the composition of the feed basket at the global scale in 2005 and elaborate on the dynamics of feed crop production since 1961. In this section, we choose to express all dietary components in proteins. In fact, consumption of proteins has a considerable importance for amino-acids balance and availability at tissue level in animals. Alternative possibilities (i. e. , calorie/energy or in biomass) are more common in the literature  (Bouwman et al. , 2005; Wirsenius et al. , 2010). But, considering proteins allows to draw a complementary representation of global feed with a stronger emphasis on feed quality.
However, their share in total diets is negligible. It is important to note that feed sources are substitutable: their combination may vary with regard to total nutritive composition or relative to prices variation. For   from FAOSTAT data in million tons of proteins. A category "other" is created to aggregate various sources of comparative lower importance (pulses, roots and tubers, animal meals. ). example, when cereal prices are high, oil crops such as soy are used both as caloric and proteins sources. On the contrary, decreasing cereal prices tend to challenge the use of soy as a caloric source. An increasing fraction of total feed is consumed by aquaculture, which now produces a volume of food equivalent to that of bovine meat. Aquaculture uses about 29 million tons of feed biomass, i.
e. 2. 6% of total feed use in FAOSTAT, but only 2. 2% of vegetal products that directly use land 2   (Tacon et al. , 2011). FAOSTAT reports lower quantities of proteins from crop feed than those given by GLEAM and reported in Figure  1. This is the case for oilcrops and maize, with 195 000 tons of crop feed reported by FAOSTAT versus 276 000 tons reported by GLEAM, i. e. a 41% gap. This gap increases to 44% if proteins used by aquaculture are included (30 million tons of feed). The hierarchy of the contribution of various proteinfeed sources is also different between FAOSTAT and GLEAM: cereals-soy-other oilcrops and other oilcrops -soy-cereals respectively. Although data on past consumption of forages are missing, FAOSTAT data enable to draw a picture of the past evolution of crop-feed proteins production and consumption.
Using GLEAM number would increase areas attributed to feed of about 7% and 41% 4  for the first and second method respectively. We were not in position to calculate a competition ratio using GLEAM because we do not know if the missing quantities in FAOSTAT data should be added to feed uses, i. e. , to be deduced from other utilizations without changing production quantities and cropland area or to production, with a corresponding change into total cropland area. In the latter case, the competition in 2009 would decrease to 32% and rise to 47% whether the first or the second method is chosen. This illustrates the considerable uncertainty in available data as well as the roughness of our estimation procedures. According to our estimations, and using FAOSTAT data, while feed production has continuously increased since 1961, feed surfaces remained almost constant (Fig.
, 2004). Productivity increase on existing pastures could allow increase in livestock production without further expansion into natural habitats  (Strassburg, 2012). It is important to keep in mind though, that deforestation is also an indirect effect response to extension of soy production on pastures  (Bowman et al. , 2012). Estimations of pasture production and productivity, instrumental in regard to the importance of pasture-based feed in total ruminant feed mix (i. e. , an estimated 63% according to GLEAM data), are associated with high levels of uncertainties. Estimates of permanent pastures show a high range of values in area and production levels  (Erb et al. , 2009). Also, temporary pastures are under-reported in statistics since FAOSTAT data do not document temporary pastures consistently.
Cereals and crop residues are also significant providers of proteins. Yet in the last decades, the main change for global aggregated livestock feed has been the raising of oilcrops to the detriment of secondary cereals and minor feedstuffs. In this paper we have used data on global livestock diets to estimate areas used for growing feed on a global scale, and its share in total cropland as an indicator of food-feed competition. Our estimations suggest that, although animal and feed production have continuously increased, the area for feed and the competition for land between feed and food uses have decreased over the last two decades. Areas devoted to feed production decreased from about 50% of the total cropland area in the 1980s to 37% nowadays, a trend partially attributable to both crop-yield increase and to the decrease in the share of cereals in livestock diets to the benefit of oilseed by-products.
Remerciements Les images  Pléiades  ( ©CNES  (2012(©CNES ( /2013)), distribution  Airbus DS / Spot Image ) ont été  fournies dans le cadre du programme ORFEO. Les auteurs remercient la municipalité d'Arequipa,  la Défense Civile d'Arequipa, PREDES et l'Institut Géologique ,  Minier et Métallurgique du Pérou (INGEMMET) du   support logistique et des données concernant l'événement de crue  de février 2013. Ce travail a bénéficié d'un soutien  financier du labex ClerVolc et porte le numéro  de contribution 102.
, 2010). Dans le passé, les éléments linéaires ligneux ont été cartographiés manuellement, par photo-interprétation aérienne  (Morant et al. , 1995). De toute évidence, cette approche est coûteuse en temps et ne convient pas pour de grandes surfaces. En outre, les petites haies ne sont pas toujours incluses dans les bases de données spatiales produites par les agences nationales de cartographie  (Touzet et al. , 2011). Quand c'est le cas, leurs représentations cartographiques ne correspondent pas nécessairement à la définition de l'utilisateur  (Baudry et al. , 2000). Par exemple, la longueur minimale pour définir un objet linéaire comme une haie peut différer selon l'espèce étudiée et sa capacité de dispersion. Au cours des dernières années, l'extraction des haies à partir d'images satellitaires a reçu une attention grandissante.
Remerciements : Cette étude a été financée par l'Agence Inter-établissements de Recherche pour le Développement (AIRD) et le Science and Technology Development Fund (STDF). Les auteurs remercient Hosseny Fathy, Directeur d'exploitation et Mohammed Yahia Fouta, propriétaire de l'orangeraie El-Salam Farm, pour leur aide sur le terrain.
(. ) Située dans une double sphère temporelle et spatiale, cette discipline est une composante à part entière de la géographie »(Bravard, 1998). hydrogéomorphologie, se différenciant les unes des autres par l'importance relative donnée aux photographies aériennes, aux bases de données numériques de terrain, aux visites de terrain. Elles ont aussi conduit à l'émergence de nouveaux concepts théoriques questionnant le modèle hydrogéomorphologique de base posé dans le guide de 1999, et notamment au concept de « lit majeur exceptionnel », englobant et dépassant celui de « lit majeur [ordinaire] ».
Remerciements L'auteur remercie Gérald Garry,  Jean-Louis Ballais ,  Marcel Masson ,  Nadia Dupont  et  Sylvain Chave pour s'être prêtés aussi volontiers et aussi sincèrement au jeu de l'entretien, ainsi que Jean Foyer (institut des sciences de la communication, CNRS) et Gabrielle Boileau (ingénieure-chercheuse en sciences politiques à l'Irstea, Bordeaux) pour leur mise en débat très constructive des idées développées lors de l'atelier « Science et désastres » du séminaire « Catastrophes et Risques » organisé par Julien Langumier et Sandrine Revet (Sciences-Po CERI ) le 14 décembre 2012 (Paris).
(. ) Située dans une double sphère temporelle et spatiale, cette discipline est une composante à part entière de la géographie »(Bravard, 1998). hydrogéomorphologie, se différenciant les unes des autres par l'importance relative donnée aux photographies aériennes, aux bases de données numériques de terrain, aux visites de terrain. Elles ont aussi conduit à l'émergence de nouveaux concepts théoriques questionnant le modèle hydrogéomorphologique de base posé dans le guide de 1999, et notamment au concept de « lit majeur exceptionnel », englobant et dépassant celui de « lit majeur [ordinaire] ». L'introuvable méthode intégrée En parallèle et dans le prolongement des travaux universitaires, la méthode hydrogéomorphologique a été appliquée concrètement par les bureaux d'études mandatés par les services de l'État, pour cartographier les zones inondables le long de milliers de kilomètres de cours d'eau.
Tous les retraités n'ont pas des difficultés à se déplacer lors d'un événement de type Xynthia. Récupérer cette donnée semble difficile à première vue. Il serait nécessaire d'établir un recensement auprès des services hospitaliers, maisons de retraite et particuliers, des personnes ayant des difficultés de mobilité, précieux pour les services de secours en cas de crise. Il existe une base de données concernant des informations sommaires (adresse, contact, capacité d'accueil), mais uniquement pour les établissements de services hospitaliers et maisons de retraités, détenue par l'Agence Régionale de la Santé (ARS). Cette catégorie n'est pas la seule à être vulnérable, les jeunes enfants le sont également  (Vinet et al. , 2012). Il semblerait intéressant également de recenser le nombre d'enfants dans les sources INSEE.
Une analyse de la capacité d'accueil de ces communes pourrait être intégrée dans une étude ultérieure. Ce manque de précision est une limite majeure de ce critère. Nous avons donc estimé le nombre de bâtis situé en zone basse pour pallier cette limite. Le recueil du critère sur les « Plans communaux de Sauvegardes » (Figure  9  -4. 2) pose des questions. En effet, cette donnée est normalement téléchargeable sur la base de données GASPAR, sur le site du Ministère de l'Environnement. Mais en réalité, cette base de données n'est pas mise à jour 3. Par conséquent, la recension des PCS par commune s'est effectuée sur d'autres sites internet, tels que la "Maison des communes 85. fr", "Plan-Loire. fr", mais aussi sur le site de "Ouest-France. fr" qui communique sur les réunions des conseils municipaux ou état d'avancement des procédures réglementaires.
Remerciements L'etude a etefinancee apart egale par l'Institut national de la recherche agronomique (Inra) et la region Midi-Pyrenees dans le cadre du programme PSDR 3, projet CITODAB ( 2007CITODAB ( -2011 )). Nous tenons aremercier les evaluateurs du manuscrit pour leurs lectures critiques et leurs suggestions d'amelioration.
Délimitation des bassins versants La délimitation des bassins versants a utilisé l'outil «Basin» du logiciel ArcGIS 9. 3, qui s'appuie sur l'image raster des directions d'écoulement. Il reconnaît l'exutoire de chaque bassin quand la direction d'écoulement rencontre le trait de côte. À partir de ces points, l'algorithme Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection n • 205 (janvier 2014).
Segmentation du cours d'eau Afin de caractériser les différents styles fluviaux d'amont en aval de la vallée, nous avons voulu définir la variabilité longitudinale des deux variables précédemment digitalisées : le chenal et le fond de vallée. La première opération consiste à segmenter le cours d'eau en unités spatiales identiques. Au total, le Yamé a été segmenté en 240 tronçons de 500 m chacun. Cette taille a été choisie de manière empirique car elle n'est ni trop grande pour mélanger plusieurs styles fluviaux ni trop petite pour marquer des changements significatifs entre les tronçons. Cette segmentation a été réalisée à partir du logiciel ESRI Arcgis 10© et des outils Spatial Analyst et ArcHydroTools. Elle comporte trois étapes principales (figure  5 ). -une ligne tracée au centre du fond de vallée est divisée en segments de longueurs égales (500m).
Vue d'ensemble Il n'existe pas à l'heure actuelle de consensus dans la communauté des glaciologues pour définir la meilleure solution algorithmique et logicielle associée pour générer un MNE à partir d'images stéréos  (Racoviteanu et al. 2010)  Dans notre étude, le MNE couvrant la surface du glacier d'Ossoue et ses marges proglaciaires a été généré à l'aide du logiciel GeoView® version 6. 6, employé dans les chaînes de production de l' « Institut national de l'information géographique et forestière » (IGN). La localisation native des images Pléiades est modélisée sous la forme de fonctions rationnelles (RPCs). Ces modèles de localisation sont améliorés en affinant d'abord la co-localisation des images. Les images sont alors considérées comme un bloc rigide dont la localisation absolue est affinée en intégrant des points d'appuis (GCPs) issus de sources annexes de précisions connues.
STEPINSKI, 2006). Pour la poursuite des travaux, cette approche OBIA pourra être comparée aux résultats obtenus par la méthode décrite dans cet article. En définitive, ce travail s'inscrit comme une contribution à la discipline émergente de la cartographie géomorphologique numérique (digital geomorphological mapping). Il propose une approche de cartographie automatique des vallées à l'échelle régionale, dont la méthodologie peut être complétée et améliorée par la prise en compte de Valleys are rarely studied as specific relief elements. We propose a typology based on morphological data processing from a digital elevation model (DEM). Valleys were extracted from the hydrographic network and STRAHLER stream ordering, as well as a width strip, which varied depending on the ordering. Elevation data were processed using the "Topographic Position Index" (TPI).
L'analyse alternative focalisee sur les stocks regulierement evalues et bien documentes de la RAM Legacy Stock Assessment Database (20 a25 % du volume des debarquements mondiaux) produit un diagnostic precis, mais pour l'essentiel limiteaenviron la moitiedes pecheries nord-americaines et europeennes  (Ricard et al. , 2012). Pour estimer l'etat des stocks non evalues,  Costello et al. (2012)  extrapolent des traits generiques de pecheries bien documentees (methode originale inseree dans une etude de plus grande emprise  [CEA, 2012] ). Ces auteurs concluent que la mediane du rapport B/B MSY des stocks non evalues (% 0,64) est non seulement inferieure acelle des stocks evalues (% 0,94), mais qu'elle decroı ˆt. L'ecart entre les deux categories se creuse depuis le milieu de la decennie 1990, en partie a cause du report de l'effort de peche exercesur les stocks bien geres vers des stocks non evalues (mollusques et crustaces notamment  [Anderson et al.
Remerciements L'auteur remercie Joe ¨l Aubin (Inra),  Jean-Paul Blancheton  (Ifremer),  Rolland Fareng  ( CG34 ),  Pascal Fontaine (universitede Nancy) ,  Catherine Mariojouls  ( AgroParis-Tech) et Marc Vandeputte (Inra-Ifremer ), pour leurs contributions et participation au questionnaire Delphi ainsi qu'Olivier Clement (Inra),  Denis Cove  `s (Ifremer),  Christian Fauvel  (Ifremer),  Sophie Girard  (Ifremer),  Jerome Hussenot  ( IKT*HUS Consulting ),  Denis Lacroix  (Ifremer),  Marie Lesueur  ( Agrocampus Ouest ),  Didier Sauzade  (Plan bleu),  Marc Suquet  (Ifremer) et  Aurelien Tocqueville (ITAVI) , pour l'envoi de documentation.