dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Data availability. The data produced and used in this research can be accessed online (https://doi. org/10. 5281/zenodo. 2476176, Pracht et al. , 2018). Author contributions. FJCP and BM designed the study and HP performed data collection and analysis under supervision of BM and FJCP, upon material collected by FJCP. HP and FJCP performed statistical analysis. BM produced the figures. All the authors contributed to the writing of the manuscript.
La pratique des entretiens semi-directifs, outils souvent utilisés dans les sciences sociales, et notamment en géographie, comme l'a présenté E. Longépée, a montré aux participants qu'il est difficile d'échapper aux « biais (de l')observateur » et qu'il est nécessaire de les discuter. Les méthodes des sciences sociales, dont la subjectivité a été questionnée par certains participants biologistes ou écologues, ont ouvert les discussions sur le rapport à la réalité de la démarche scientifique. La méthode « Reef Check », présentée par S. Bureau et A. Rasolomaharavo, utilise un protocole de mesure standardisé, structuré et d'application simple, afin d'obtenir des données comparables. Pourtant, la pratique de terrain par les participants a permis d'attirer l'attention sur les potentiels « biais (de l')observateur » durant les recensements subaquatiques ou lors des classements taxonomiques quand les relevés de terrain sont centralisés dans les bases de données informatiques nécessaires à l'analyse.
Remerciements Les auteurs tiennent à remercier chaleureusement le comité d'organisation, le comité scientifique, les autres intervenants et tous ceux ( Léa Ravaoarisoa , les étudiants de l'IHSM et les personnes rencontrées sur le terrain) qui ont participé à l'école d'été australe VulPaRe édition 2016 et l'ont rendue possible. Nous tenons également à remercier les organisateurs et bailleurs de fonds (IRD, Initiative française pour les récifs coralliens [Ifrecor],  Labex Corail, Agence universitaire de la francophonie [AUF])  ainsi que l'ensemble des partenaires ( IHSM, Université de la Réunion, Centre universitaire de Mayotte, Université de Montpellier, Université de Bretagne occidentale, Université pédagogique du Mozambique ) qui ont soutenu la réalisation de cette formation. À travers cet article, nous souhaitons témoigner de l'enrichissement et de la stimulation constitués par l'école d'été australe et nous espérons ouvrir des perspectives de réflexion pour ses prochaines sessions.
Remerciements L'étude du matériel du  Réseau Ursus s'intègre dans le projet « Biodiversité et interactions Homme/Animal pendant la Préhistoire en Ardèche » dans le cadre d'un programme de soutien aux résidences scientifiques porté par le Département de l'Ardèche. Ce projet s'articule autour des collections de la Cité de la Préhistoire d'Orgnac-l'Aven et le Musée archéologique de Soyons. Par l'intermédiaire de ces structures, ce projet reçoit aussi le soutien financier de la mairie d 'Orgnac-l'Aven, de la communauté de communes Rhône-Crussol et la DRAC Auvergne-Rhône-Alpes. Nous tenons à remercier  Fanny Derym ,  directrice du Musée archéologique de Soyons, ainsi que Patricia Guillermin, conservatrice de la Cité de la Préhistoire  et  Robin Furestier , chargé des collections et de la recherche dans cette même structure, pour la confiance qu'ils nous accordent dans ce projet et pour les moyens qu'ils mettent à notre disposition pour le mener à bien.
NOVEL APPROACHES TO THE STUDY OF WEATHER EXTREMES. Pascal Yiou presented some recent applications of weather analogs, namely, days with similar large-scale sea level pressure fields over the North Atlantic region. His analysis found an increasing intraseasonal recurrence of atmospheric patterns in winter, which can be interpreted as an increased potential predictability of the atmosphere. Weather analogs can also provide the basis for a stochastic weather generator, allowing one to produce large samples of extreme events. The sampling problem is common to the study of most weather extremes. Geographically extensive observational datasets are relatively short, and obtaining large numbers of extreme events in long climate model simulations is computationally expensive. Freddy Bouchet presented a possible solution to this problem by using rare event algorithms based on large deviation theory developed in the statistical mechanics community.
FUTURE PERSPECTIVES AND CHAL-LENGES IN THE FIELD. The workshop provided compelling evidence that the study of recurrent largescale atmospheric flows affords powerful insights into the mechanisms and predictability of regional weather extremes and revealed promising synergies between this paradigm and novel analysis tools drawn from dynamical systems theory and statistical mechanics. These tools provide a means of obtaining large samples of extreme events and the associated large-scale atmospheric patterns, something that is impossible to recover from observational datasets and very costly to generate from long climate model simulations  (Ragone et al. 2017). They also provide a framework to diagnose changes in the atmospheric dynamics-and the associated extremes-in both past and future climates by using mathematically robust atmospheric indicators whose definition is independent of the variable, geographical domain, or season chosen.
The workshop was made possible thanks to support from the  Bolin Centre for Climate Research  and the  Stockholm International Meteorological Institute. The workshop's conveners are currently funded by a grant from the  Department of Meteorolog y of Stock holm Universit  y and by  Vetenskapsrådet  under contract  2016-03724_VR  ( G. Messori ) and by  Vetenskapsrådet  under contract  E0531901  ( R. Caballero ). J. G. Pinto thanks the  AXA Research Fund  for support. N. Harnik  is supported by the  Israeli Science Foundation  grant  1685/17. ES85 MAY 2018.
Outdoor pig production systems relying on local pig breeds may cope with environmental and socio-economic challenges. They produce high quality products with added economic value and rely mainly on local feed resources. Within the European TREASURE project, we conducted the Life Cycle Assessment (LCA) of the Noir de Bigorre (NDB) pig production systems located in South West of France. The environmental impacts were calculated at farm gate and expressed per kg live pig and per ha land use. From surveys on 25 farms of the NDB chain and data collected by the chain, we estimated the flows and average live weights of animals produced as well as the average quantities of feeds distributed to the animals. Formulas of the complete feeds were collected from manufacturers. Climate Change (CC), Acidification (AC), Eutrophication (EU), Cumulative Energy Demand and Land Occupation impacts per kg of pig were in the range of the impacts of traditional systems previously studied.
Among the farms of the NDB chain, 48% are fattening-only farms, 44% are farrow-to-finish farms and 7% are farrowingonly farms. Data were collected from 25 farms (there are 50 farms belonging to the chain) during on-farm surveys and from information gathered regularly by the chain (litter sheets including number of alive born piglets and mortality rates, slaughter data including cold carcass weight of each slaughtered pig). Data included animal performance like sow productivity and mortality rates, initial and final weights for each period of growth (before weaning, post-weaning, growing indoor, fattening outdoor), feed formulas (or at least global amount of each feed ingredient for each type of animal) and feed composition including metabolisable energy, crude protein and phosphorus contents (for bought feeds) as well as amounts distributed when available, animal housing with both type of housing and type of floor, and manure handling.
Production of feeds and feed ingredients Most of the complete feed mixtures (both list and incorporation rates of ingredients) were obtained from feed manufacturers and feeds composition were collected from labels on bags on farm. Compositions of feed mixtures produced on-farm were obtained from the farmers. To further calculate nutrient contents of on-farm produced feeds, we used the feeds' formulas and the nutrient contents of feeds' ingredients provided in the INRA-AFZ feed tables  (Sauvant et al. 2004 ). Impacts of feed ingredients were found in the EcoAlim dataset  (Wilfart et al. 2016 ) and consequently the EcoAlim dataset covered the production of feed ingredients. Few feed ingredients were lacking in the EcoAlim dataset and were consequently discarded from the analysis because of very low incorporation rates into feeds (e.
The longer the fattening period, the lower is the N body retention at the end of fattening and the higher is the N excretion per slaughtered pig. As a consequence, feed conversion ratio also explains high environmental impacts in NDB chain and can be roughly estimated at an average of 6. 7 kg feed / kg gain (an average of 900 kg of feed for the fattening period from 40 kg of body weight to 174 kg of slaughter weight). and this proportion is quite consistent with previous studies. Regarding eutrophication and acidification, values obtained in our study are also in the upper range of the literature data and in the range of the values obtained by  Espagnol and Demartini (2014)  for the Corsican farms where the pigs fed available natural resources are supplemented with complete feed mixtures. Land occupation per kg of pig's LW is much higher in the NDB chain than in the previous studies reported.
Remerciements 19 L'auteur de cet article tient à remercier les organismes qui ont contribué au financement de ces travaux de recherche (ULCO; ministère des  Outre-Mer ;  IRD de La Réunion et Guyane ) ainsi que les services locaux impliqués dans la gestion de l'environnement littoral et lagonaire de Mayotte pour leurs aides techniques et logistiques, notamment la DEAL et le Parc naturel marin de Mayotte. Je remercie également  Alexandra Gigou ,  Éric Brenner ,  Morgane Le Moal  et  Michel Charpentier  pour leurs aides sur le terrain. Enfin, je remercie les deux relecteurs anonymes pour leurs suggestions pertinentes qui ont permis l'amélioration de cet article.
Remerciements  86 L'auteur remercie l'Université Rennes 1 pour les fonds attribués dans le cadre des Défis UR1 2017 qui ont permis de réaliser le projet de recherche « La régulation des pratiques au sein du Parc Naturel Marin  d'Iroise : quelles interventions juridiques pour maintenir les services écosystémiques et préserver la biodiversité ?», dont est issu cet article. L'auteur remercie également la co-responsable du projet,  Madame Alexandra Langlais  ( Université Rennes 1 ), ainsi que les participants au projet :  Mesdames Nathalie Hervé-Fournereau  ( Université Rennes 1 ),  Françoise Burel  ( Université Rennes 1 ) et  Marion Lemoine  ( Université Rennes 1 ), et  Monsieur Julien Hay  ( Université de Bretagne occidentale ). L'auteur remercie enfin la  Directrice du Parc Naturel Marin d'Iroise, Madame Claire Laspougeas, le Directeur adjoint, Monsieur Philippe le Niliot, ainsi que Gaelic Bataille pour leur disponibilité.
L'objectif de cette numérisation est également de constituer une base de données suffisante pour ensuite pouvoir être analysée et synthétisée. Les rapports de contrôle de mission des agents sont contenus directement dans les rapports d'activités annuels du PNMI. Pour 2015, douze agents du Parc naturel marin d'Iroise ont été habilités à rechercher toutes les infractions à la police des pêches maritimes, à la police des biens culturels maritimes et à l'ensemble des polices listées à l'article L334-2-1 du code de Atténuer l'impact des pratiques de pêche sur les écosystèmes par l'applicatio. VertigO -la revue électronique en sciences de l'environnement, Volume 18 numéro 2 | septembre 2018 l'environnement. Toutefois, si l'on compare le nombre de missions, de contrôles et d'infractions on remarque que ceux-ci sont en baisse depuis ces deux dernières années(2015)(2016).
Par ailleurs, la reconstitution des expositions internes aux radionucléides et l'estimation des doses en résultant nécessitent une saisie de l'ensemble des données de surveillance radiotoxicologique, qui n'ont pas toujours été centralisées dans des bases de données informatiques. Cette étude implique donc un retour systématique aux dossiers médicaux des travailleurs. Cette démarche est également l'occasion de récolter systématiquement des informations sur des facteurs de risque de pathologies renseignées dans les dossiers médicaux comme le tabagisme, la tension artérielle ou la glycémie, ce qui permet leur prise en compte dans des analyses statistiques  (Zhivin et al. , 2017). Les calculs de doses internes étant complexes et nécessitant de nombreuses données d'entrée, l'étude TRACY nécessite une collaboration étroite entre épidémiologistes, dosimétristes et biostatisticiens  (Laurent et al.
, 2016)  et devra être menée jusqu'à son terme, afin que cette cohorte puisse exprimer tout son potentiel d'information. La conduite d'études cas-témoins nichées sur la mortalité par pathologies de l'appareil circulatoire pourrait également être envisagée au sein de la cohorte CEA-AREVA NC-EDF. De nouvelles bases de données nationales aujourd'hui disponibles ouvrent des perspectives prometteuses pour la prise en compte de l'incidence de pathologies au sein des études de cohortes. En particulier, la base du Système National d'Information Inter-Régimes de l'Assurance Maladie (SNII-RAM) créée en 1999 est potentiellement d'intérêt majeur à cette fin  (Goldberg et al. , 2016). L'IRSN a obtenu un décret du Conseil d'État pour certaines de ses études épidémiologiques réalisées dans le domaine médical, permettant d'accéder aux données de la base du SNIIRAM et ainsi d'obtenir des informations de santé complémentaires afin de pouvoir travailler avec des données d'incidence.
Le modèle VitiTerroir pour simuler la dynamique spatiale des vignobles sur le. fournie par la BD Topo de l'IGN). Pour évaluer la précision du modèle, nous calculons les écarts entre les surfaces viticoles simulées et réelles. Ces écarts ne peuvent pas être analysés pour chaque année simulée, car nous ne disposons pas des surfaces réelles pour l'intégralité de la période 1836-2014. En revanche, nous comparons les données simulées avec celle du casier viticole de 2014, qui constitue la base de données la plus fiable et la plus récente dont nous disposons.
Le modèle VitiTerroir pour simuler la dynamique spatiale des vignobles sur le. fournie par la BD Topo de l'IGN). Pour évaluer la précision du modèle, nous calculons les écarts entre les surfaces viticoles simulées et réelles. Ces écarts ne peuvent pas être analysés pour chaque année simulée, car nous ne disposons pas des surfaces réelles pour l'intégralité de la période 1836-2014. En revanche, nous comparons les données simulées avec celle du casier viticole de 2014, qui constitue la base de données la plus fiable et la plus récente dont nous disposons. Coefficient permettant de CoefConso simuler le taux d'évolution de la consommation de vin Variable 1,00241418 (calculé à partir des données réelles) française CoefPop Pour analyser ces écarts, nous utilisons les indicateurs statistiques suivants : Coefficient permettant de simuler le taux d'évolution 1,011764706 (calculé à partir des Variable données réelles) de la population française • moyenne des écarts des communes (ha) : indique la moyenne des écarts des surfaces Facteur viticoles communales (simulées -réelles) de résilience 1 puis prend la valeur 1,05 à partir FacteurAOC • médiane des écarts des communes (ha) : indique la médiane des écarts des surfaces viticoles attribué aux communes Constante de 1937 (valeur déterminée de situées dans une aire AOC communales (simulées -réelles) manière empirique) • écart type des écarts des communes (ha) : indique l'écart type des écarts des surfaces Facteur viticoles communales (simulées -réelles) de résilience FacteurMention • indice moyen : nous faisons la moyenne des trois indicateurs précédents ; c'est cet attribué aux communes situées dans une aire AOC Touraine et mention de Touraine Constante 1 puis prend la valeur 1,03 à partir de 1939 (valeur déterminée de indicateur que nous allons tenter de minimiser au cours de l'exploration du modèle (plus manière empirique) l'indicateur est bas, plus le modèle est précis).
As in most epidemiological studies outside of the US, collection of information on income is not possible and hence we could not control for it. However, education was used as a proxy for socioeconomic status (SES) or social class. Although it is possible that some residual confounding may still be present due to the use of education as surrogate for SES, it is unlikely that this may have strongly affected our results  (Kaufman et al. , 1997; Rothman et al. , 1998). Dr. Mortazavi continues asking whether "… a selection bias has possibly affected the findings? It is also likely that "healthy worker effect" is involved in forming those less than 1 ORs. " We discuss in our paper selection bias as one of the study's possible limitations (Section 4. Discussion; p. 362). Selection bias was studied in INTERPHONE (the parent study of INTEROCC) using non-response questionnaire's data on mobile phones, the main exposure source of exposure of interest in the study  (Vrijheid et al.
Analyse des correspondances multiples Nous avons évalué les relations entre les variables réduites et les caractères sociodémographiques grâce à une analyse des correspondances multiples (ACM) sous le logiciel R avec le package FactoMineR  (Husson et al. , 2017). L'ACM permet de croiser un ensemble de modalités de plusieurs variables qualitatives et quantitatives  (Kermagoret, 2014 , Desrochers et al. , 2014 ; Husson et al. , 2017). Elle met en évidence les correspondances entre des représentations intra et intergroupes. L'analyse permet de distinguer les variables actives qui déterminent les dimensions (axes) de projection de l'ACM et des variables supplémentaires, illustratives  (Perdoncin et Mercklé, 2014 ; Husson et al. , 2017).
Remerciements 56 Nous tenons à remercier toutes les personnes morale et physique qui ont contribué à la réalisation de cette étude. Nos remerciements vont à la  Banque Islamique de Développement  pour avoir financé cette étude ; à  Franck Nadaud ,  Carole Vuillot  et  Améline Vallet  de leur aide à l'analyse des données. À tous les membres de l'équipe TEEN du laboratoire CESCO du MNHN pour les échanges constructifs. Nous remercions également les 139 personnes qui ont accepté de répondre à notre enquête.
(2016). The SMEAR-II  (Hari and Kulmala, 2005)  at Hyytiälä is a rural background site in Finland, strongly influenced by biogenic SOA (vegetation dominated by Scots pine and Norway spruce). The PM 1 aerosol was collected between 16 and 25 August 2011 and between 7 July and 4 August 2014 using a low-volume sampler (35 L min -1 ). Since biogenic SOA is mostly found in PM1  (Vlachou et al. , 2018) , comparing PM1 samples from Hyytiälä to PM 10 samples from Zurich does not affect the conclusions related to biogenic SOA. In addition, we collected samples from Frauenfeld (PM 10 ), Payerne (PM 10 ), Bern (PM 10 ), and Zurich (PM 2. 5 ) from the same year to complement the dataset with further chemical analyses (Sect. 2. 3).
Data analysis For each replicate measurement, approximately 38 mass spectral scans were averaged into one mass spectrum per measurement (representing 1 min measurement time). The gathered mass spectral information was processed with Xcalibur 2. 1 (Thermo Scientific). In the first step, peaks exhibiting a signal below instrumental noise level were removed. We estimated the instrumental noise level as the 99. 9th percentile of the signal recorded in regions of the mass spectrum where no signal is expected. In the second step, for all remaining peaks possible, molecular compositions were assigned to the signals using a tolerance level within ±5 ppm and the following constraints: 12 C ≤ 100, 13 C ≤ 1, 1 H ≤ 200, 16 O ≤ 50, 14 N ≤ 5, 32 S ≤ 2, and 34 S ≤ 1. Among all the assigned molecular compositions, only molecular assignments in agreement with the following criteria described in detail in  Kourtchev et al.
WOOA correlated with anthropogenically influenced inorganic ions like NH + 4 and was, for this reason, interpreted as being formed from anthropogenic VOC emissions. SOOA in contrast showed a positive non-linear relation to temperature, consistent with the temperature-driven enhancement of biogenic terpene emissions  (Daellenbach et al. , 2017 , for the entire dataset from Zurich R 2 p (WOOA, NH + 4 , n = 90) = 0. 79, R s (SOOA, temp, n = 91) = 0. 65). Therefore, we have hypothesized that summer SOA is formed from BVOC emissions  (Daellenbach et al. , 2017; Vlachou et al. , 2018) , consistent with previous 14 C measurements at the same and other sites in Switzerland  (Zotter et al. , 2014a; Vlachou et al. , 2018).
11 ). We derived a relation between the aging time in the smog chamber (10 and 30 h equivalent atmospheric aging) and the C 6 H 5 O 4 N/C 7 H 7 O 4 N intensity ratio. Thereby, we estimated that in winter Zurich the wood-burning emissions were on average aged for 9. 8 h (range 5. 9-13. 1 h). In contrast, at the Alpine valley sites the wood-burning emissions were only aged between 0. 3 (San Vittore, range 0-4. 4 h) and 1. 0 h (Magadino, range 0-4. 8 h). In the next step, we approximated the contribution of POA to OA during the smog chamber experiment using the OA (AMS) and BC (aethalometer) measurements and assuming a constant POA/BC ratio during the measurement time yielding a POA/OA of 0. 22 after 10 h atmospheric aging and of 0. 14 after 30 h. With this parameterization and the approximated aging time of the wood-burning emissions for the ambient samples, we estimated the contribution of primary wood-burning OA (wbPOA) to the total wood-burning OA (wbOA) for the ambient data (Fig.
Acknowledgements. This work was supported by the  Swiss Federal Office of Environment ; Liechtenstein; Ostluft; the  Swiss cantons Basel, Graubünden , and Thurgau; the  Competence Center Environment and Sustainability (CCES)  (project  OPTIWARES ); and the  Swiss National Science Foundation (SNF, WOOSHI  grant  140590 ). Kaspar R. Daellenbach  acknowledges the support of  SNF  grant  P2EZP2_181599. Review statement. This paper was edited by  Annele Virtanen  and reviewed by two anonymous referees.
Calculation of formula biodegradability The percentage of biodegradability of formulae is calculated according to Equation (1): Biodegradability % ¼ P W measured biodegradable ing Â Biodeg % ing P W organic ing Â 100 ð1Þ with Biodegradability %: % of biodegradability of the organic part of the formula (weight/weight). W measured biodegradable ing: weight of organic ingredients that (i) are measured as readily biodegradable with or without the 10/14-day window (monoconstituent or homogeneous multiconstituent ingredients) or (ii) contain readily biodegradable constituents (fragrances or some other heterogeneous multiconstituent ingredients on a case-by-case basis). Biodeg % ing: 100% for ingredients (i) or specific % for ingredients (ii). W organic ing: total weight of organic ingredients. Biodegradability is calculated from individual ingredient data only.
Data sources The three indicators used in the formula ecodesign methodology are derived from environmental data on ingredients. All ingredients appearing on the full ingredient labelling (FIL) of the marketed product packaging are taken into account to calculate these indicators. Prioritization is given to measured data obtained from international regulatory databases: Registration, Evaluation, Authorisation and Restriction of Chemicals (REACH) registration dossiers, National Industrial Chemicals Notification and Assessment Scheme (NICNAS) and United States Environmental Protection Agency (US EPA); data published in the 2014 Detergents Ingredient Database (DID) list  [28] [29] [30] ; and data from documents provided by ingredient suppliers such as the Material Safety Data Sheet (MSDS) or other external sources.