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Database Compilation A literature review was conducted to compile DOC exports from peatland at the plot and catchment scale. The Web of Science database was queried using the following search strings: "DOC," "export," and "peatland. " Publications were selected only if they reported annual DOC exports (gC m -2 yr -1 ) or provided enough data to calculate them. Additional publications were added to the database based on the authors' knowledge and/or if they were mentioned as references in the first pool of selected publications. At each peatland site, mean annual air temperature (°C) (hereafter air temperature), total annual precipitation (L m -2 yr -1 ) (hereafter precipitation), total annual specific discharge (L m -2 yr -1 ) (hereafter specific discharge), surface proportion of peatland in the watershed (%) and direct anthropogenic disturbances (when reported in the publications) were compiled to describe the context in which DOC export takes place.
When available, these data were collected in the articles reporting DOC exports and if not in companion papers. At a given site, when an article reported multi annual fluxes, average values were calculated. When several publications reported fluxes at the same site, the latest calculations were selected. The climate of each peatland was defined according to the present Köppen-Geiger climate classification map edited by  Beck et al. (2018). Following the methodology of  (Leifeld & Menichetti, 2018) , polar or cold climate peatlands were grouped under boreal climate. Direct anthropogenic disturbance was coded as either disturbed (TRUE) or undisturbed (FALSE) with the disturbed category accounting for any draining, burning, logging, and grazing activities that had been reported in the studied watershed in the past 20 years before DOC exports were measured.
Statistical Analysis Eighty-nine DOC export values from peaty watersheds were gathered from the literature. Twenty-seven DOC export values were excluded from the study since they originated from watersheds with less than 50% peatland coverage. In total, only 62 sites were included in our analyses (boreal n = 34, temperate n = 17, and tropical n = 11). As the different sections of the data set (climatic and anthropogenic) are strongly unbalanced, a two-way crossed ANOVA was not conceivable for the analysis of our data. Instead, nonparametric statistical tests such as the Wilcoxon-Mann-Whitney (WMWt) and the Kruskal-Wallis (KWt) tests were used to test the differences in DOC export between the different climatic areas (KWt) and to test the effect of the anthropogenic disturbances regardless of climatic areas and within each climatic area (WMWt).
Acknowledgments This project benefited from the support of the LabEx DRIIHM that financed Thomas Rosset's thesis grant and was supported by  Observatoire Homme-Milieu Pyrenees Haut-Vicdessos-LABEX   DRIIHM  ( ANR-11-LBX-0010 ). This study was undertaken in the framework of the  Service National d'Observation Tourbières (French Peatland Observatory) , part of the research infrastructure OZCAR, accredited by the  INSU/CNRS. ISTO was supported by a grant overseen by the  French National Research Agency (ANR)  as part of the  "Investissements d'Avenir" Programme LabEx VOLTAIRE ,  10-LABX-0100.
Remerciements: Nous remercions Sabine Schmidt (EPOC) pour avoir réalisé les dix-huit datations au 210 Pb et 137 Cs ; Natalia Piotrowska (GADAM) et le laboratoire BETA Analytics pour les vingt-sept datations 14 C réalisées ; Isabelle Billy et son équipe de la Plateforme d'Analyse de Carottes Sédimentologiques de la PACS pour les analyses XRF et le SCOPIX ; et Cassandra Carnet pour les corrections de l'anglais. Les analyses et missions de carottages ont été financées par la Fondation de France (« Reconstitution des évènements climatiques extrêmes à l'aide des multi-indicateurs » via le programme « Quels Littoraux pour demain ? »), la DREAL et la région des Pays de la Loire dans le cadre de l'Observatoire Régional des Risques Côtiers (OR2C -Axe Histoire des risques côtiers) intégré dans l'UMS 3281 OSUNA (http://or2c.
En revanche, compte tenu de la particularité locale du milieu, certaines modifications ont été apportées à ce modèle. L'érodibilité du sol a été déterminée à travers l'indice K de  Wischmeier et Smith (1978). De même, l'absence de données climatiques régulières nous a menés à remplacer l'érosivité des pluies qui requiert le calcul du Rusa de Wischmeier par l'indice  de Fournier (1960) , modifié par  Arnoldus (1980). La méthodologie suivie doit aboutir, grâce à la construction d'une base de données numériques dans un SIG, à la cartographie de l'aléa érosif. Pour atteindre cet objectif, nous avons suivi la démarche suivante : L'adoption de la classification hiérarchique du MESALES (Figure  3 ) qui nécessite de définir en amont le rôle de chaque facteur influençant les variations spatiales de l'aléa érosion, à travers l'attribution d'un indice qui varie entre 1 et 4, selon la classification suivante : rôle très faible = 1, faible = 2, moyen = 3 et fort = 4.
La topographie intervient par le biais de la longueur et le gradient de la pente  (Neboit, 1991). Cependant, le ruissellement augmente avec l'inclinaison de la pente  (Zingg, 1940 ; Roose, 1994). Plusieurs études soulignent le rôle décisif de la déclivité de la pente (;  Auzet, 1987 ; Bou Kheir et al. , 2001b ; El Hage Hassan et al. , 2009 ; Kelly, 1983). Le modèle d'élévation du terrain dressé à partir des courbes de niveau distantes de 10 mètres a permis de produire, à l'aide du logiciel ArcGIS version 10. 7, la carte des pentes (Figure  6 ). Les valeurs résultantes ont été regroupées en 4 classes selon leur rôle dans l'érosion hydrique des sols et en se référant aux travaux de Le Bissonais et al. (  2002 ) et  Degan et al. (2015). Les classes retenues sont les suivantes (Tableau 3) : 0-5% ; 5-15% ; 15-30% et > 30 %.
Proxies of ecological functions To assess ecological functions, we conducted field sampling of predatory arthropods, insect pests, flower-visiting insects and spontaneous vegetation. Predatory arthropods (carabids; From this dataset, we estimated the biodiversity conservation function by simultaneously considering the total species richness of carabid beetles, vascular plants, and the number of morpho-groups of flower-visiting insects. The abundance of flower-visiting insects was used as a proxy of the pollination function whereas the abundance of all predatory arthropods was used as a proxy of the pest control function. Aphid abundance and the mean cover of troublesome weeds were selected as proxies of the pest infestation function.
Proxies of agronomic and socio-economic functions We conducted interviews with farmers (OF fields = 16 farmers; CF fields = 17 farmers) to obtain data on soil preparation practices (from harvest of the preceding crop [n -1] to sowing of the next crop [n + 1]), pest management (mechanical or chemical weeding, fungicide, insecticide and molluscicide use), fertilisation (mineral or organic), and harvested products (yield). In a few cases, two to three fields were managed by the same farmer. Regardless, data collected were specific to each field (i. e. farmers who managed more than one field provided information for each field). We used Agrosyst software  (Jolys et al. , 2016)  to calculate socioeconomic performance (i. e. labour and semi-net margin). The labour proxy (h. ha -1 ) corresponded to the cumulative duration of interventions in sampled fields, while the semi-net margin (€.
We thus used the Beta family in GLMMs (model  [1] ) with the 'glmmTMB' R package  (Brooks et al. , 2020)  and a Beta distribution in GLMs (models [2] and [3]) using the 'betareg' R package  (Zeileis et al. , 2021). According to standardisation by zscore, multifunctionality index and proxy values followed a normal distribution. Explanatory variables were centred and scaled to enhance the interpretability and comparison of regression coefficients (Schielzeth, 2010). For model [3], a full averaging procedure of models was performed with a ΔAICc value <4  (Burnham et al. , 2011)  using the MuMIn R package  (Bartoń, 2020). We checked for multi-collinearity  (Cade, 2015)  using variance inflation factors (VIFs), and they were below the collinearity threshold (<2. 5) for all models  (Dormann et al.
, 2013). Post-hoc tests were performed to distinguish among the effects of the three agricultural management regimes using the 'emmeans' package  (Lenth, 2021). No deviations in model residuals for normality and homoscedasticity were observed. No spatial autocorrelation was found in models except for pest control (Fig. S3 ). We thus re-run model at 250 m for this proxy adding geographical coordinates (X, Y) as covariates. Finally, we estimated variance explained ACCEPTED MANUSCRIPT / CLEAN COPY using the pseudo-R2 statistic (or R2 when using the z-score transformation) of the full models  (Nakagawa & Schielzeth, 2013).
Acknowledgements We warmly thank  Philippe Knapen ,  Jean-Luc Roger ,  Gérard Savary ,  Arnaud Maillard ,  Clovis Ragot ,  Sapho-Lou Marti ,  Laurie Civel ,  Nathan Lenestour  and  Nicolas Thomas  for their essential contributions to the field work, farmer interviews and identification of taxa. We thank  Sébastien Boinot  for advice on statistical analysis as well as both reviewers and associate editor for their helpul comments on the earlier version of the manuscript. Finally, we also thank the farmers who kindly allowed us to collect samples in their fields. This work was funded by the  Fondation de France  under the 'Research on agroforestry' framework.
En revanche pour Clermont-Ferrand ou Dijon, nous avons retenu le point à l'est puisqu'à l'ouest de ces deux villes nous ne sommes plus dans un paysage de plaine agricole (respectivement contreforts de la chaine des Puys et cuesta de Bourgogne où l'altitude et l'occupation du sol diffèrent). Le choix a été effectué sur SIG avec les valeurs des mailles SAFRAN, pour la période de référence 1976-2005, et en sous calque les mailles de densité de blé, une carte du relief ainsi qu'une orthophotoplan de l'IGN. La faible différence entre les valeurs associées aux mailles caractérisant le climat local de ces espaces plans et dégagés justifie l'emploi d'un seul point de grille d'une résolution de 8x8 km pour chaque entité étudiée (figure  4 ). (Déqué et al. , 1994). Cette base de données est téléchargeable sur le portail Internet DRIAS Les futurs du climat  (Ouzeau et al.
I am especially grateful to Waihona ʽAina and to Victoria Creed for allowing me long-distance access to the Māhele Native Register database. None of what has been exposed above would otherwise have been possible. I also express my sincere thanks to Don Hodel who encouraged me throughout this research, constantly offering stimulating conversation, helpful suggestions and the use of photos. David Lorence and Clyde Imada furnished appreciated bibliographic assistance, as did Melinda Allen who also provided valuable comments and suggestions. Amanda Cade and Nicolas Meilleur supplied helpful editorial support with the tables. To Michele Stephen-Hassard, thank you so much for discussing loulu with your mother, Dorothy Barrère, during her later years. Dorothy was an inspiration to me, not only as an incredibly knowledgeable and careful scholar of Hawaiian culture, but as a truly kind person always willing to share her time and erudition with me.
Algorithmes de détection et de tracking individuels des poulets développés La méthode de tracking développée se compose de deux parties indépendantes. La première correspond à la détection individuelle de chaque poulet présent sous le champ de la caméra. Un réseau de neurones convolutifs permet cette détection. Il a été entraîné sur une base de données comprenant près de 1000 images, soit plus de 10000 poulets. Un tel modèle de détection permet d'être moins sensible aux conditions d'éclairement et variations de contraste et sépare plus facilement les poulets attroupés, comparé à une méthode de détection de vision par ordinateur traditionnelle (non basée sur de l'apprentissage)  (O'Mahony N. , et al. , 2019). A l'issue de cette étape de détection, la position et la taille de chaque poulet est disponible (cf partie 1.
La qualité de détection dépend de nombreux paramètres qui sont : la définition de la caméra, la taille et l'âge de l'animal, la hauteur de la caméra, la densité et l'activité des animaux. La qualité du suivi dépend très fortement de la capacité du système à bien détecter les animaux, mais également de leur activité. La densité d'animaux au m² ne semble pas un frein pour la détection des animaux lorsque les animaux sont répartis de manière homogène, aux densités de 10 et 20 poulets/m² testés. Les algorithmes de détection développés pour le suivi des poulets de chair en élevage commercial présentent de très bonnes performances (>99% d'animaux détectés à partir de J26 avec une caméra à 2,5m). Cependant, les performances de tracking sont moins bonnes dans les zones de plus fortes densités (près des murs particulièrement) et pourront être améliorée avec un enrichissement de la base de données d'images dans ces zones spécifiquement.
Materials and methods Our study was conducted in the south part of Basse-Terre, near the city of Capesterre-Belle-Eau (FR-97130), on the island of Guadeloupe (figure  1 ). A list of old, abandoned banana plantations was extracted from the ChlEauTerre spatialized data base  (Rochette et al. , 2017). Using different terms (surface area, vegetation, CLD concentration in soil), we established a list of plots (i) whose soils are significantly contaminated by CLD (level 1: area at maximum risk of contamination) and (ii) area currently abandoned and invaded by native secondary forests. The type of vegetation was checked using aerial photographs. We located three sites using their geographical X and Y coordinates (WGS 84 / UTM zone 20N), each site contained one or several plots. Between 1976 and 1980, Site 1 was listed as having hosted a pure banana plantation and was still a banana plantation in 2003.
, 2012; Cabidoche et al. , 2009)  measured in many previously observed situations in both Andosols and Nitisols in the same area study. [CLD] stock = T soil x 10 x [CLD] soil x BD, where T soil is the depth of soil considered = 0. 3 m. [CLD] available = [CLD] soil x W fc x BD / K oc / SOC However, these 2 datasets (table  III ) have noticeably different values, especially for SOC or K oc on Andosols. We kept them all to have a wider range of soil conditions that could be encountered in the area. After calculating  [CLD]  available values from each of these datasets, we also cal-culated the  [CLD]  available values using all possible combinations using data from the two sets (table  III ). In this way, we found four possible combinations on Nitisols and eight possible combinations on Andosols.
(2009)  and of  Levillain et al (2012)  respectively, whereas the values in C were obtained from the combination of the two previous data sets (see "Materials and methods"). Box plots in A and B (figure  4 ) show that means and medians differed significantly at site level. In C (figure  4 ), it will be recalled that the number of values is more than eight trees per site due to all the possible combinations of the two datasets (see "Materials and methods"): 4 per tree in Nitisols, and 8 per tree in Andosols. This combination provided the intermediate  [CLD]  available values we finally retained: Site 2 which   had the highest [CLD] soil presented a mean [CLD] available (1. 66 ± 0. 43 µg/l) that was significantly lower than that at Site 1 (20 ± 6. 13 µg/l), and Site 3 presented the lowest mean [CLD] available (0.
3 ± 0. 29 µg/l). As we had access to  [CLD]  available values, we were able to test the relationship between [CLD] available and [CLD] wood , regardless of the soil type and the site. We fitted three positive linear regressions (figure  5 ), whose intercept proved to be zero for both soil types since we assumed no CLD in plants growing on soil that was never contaminated. The two opposite linear regressions with  [CLD]  available values calculated from the two sets of parameters  (Levillain et al. , 2012; Cabidoche et al. , 2009)  differed significantly (slope = 133, confidence intervals  [76, 178] ; slope = 203, confidence intervals  [121, 269] ). The third linear regression corresponding to the two datasets combined had a slope of 160 (confidence intervals  [129, 188] ). With no more soil indications, we preferred the last one, which represents an average plant-to-soil bioconcentration ratio (WCR) for the trees in our study.
However, the mean WCR of each site was checked separately. We first calculated the mean WCR for each sampled tree from the individual value of [CLD] wood measured at the laboratory and the mean [CLD] available calculated from the datasets in the literature. With a mean value of 2,219 ± 1,721 (median: 190), it appears that the average WCR at Site 3 (table  IV ) did not fit with the slope of the linear model (figure  5 , white circle, "mixed"; slope = 160). Moreover, WCR at Site 3 has a strong coefficient of variation, 219 (table  IV ) mainly due to an outlier (WCR = 14,146) plus two other WCR values of more than 1,000 (figure  6 ). In Site 2, variability was much lower (coefficient of variation: 134) but with one relatively high value of 950 (mean WCR = 236 ± 112; median: 113). Finally, Site 1 has rather homogenous distribution (mean WCR = 176 ± 31; median = 161) with a very low coefficient of variation, 49.
Wood CLD content: trees versus herbaceous plants Trees growing at Site 1 (on Nitisols) had the highest CLD contents (3,406 ± 1,658 µg/kg DM; or 1,800 ± 1,000 µg/kg fresh matter FM), and often 10 times (1. 8 to 22-times) higher than In "dataset 1", "dataset 2" and "mixed", soil ([CLD] available values were calculated respectively from soil property values (see also table III) taken from  Cabidoche et al. (2009) ,  Levillain et al. (2012)  and a mixed dataset containing data taken from the two studies. I. the concentrations recorded in the aerial parts of several plants, very often monocotyledons or herbaceous taxa. We found no such high CLD contents reported in the literature. The CLD levels at the base of the stem of sugarcane growing on Andosols ranged from 190 to 450 µg/kg DM (projet Rebecca;  Chopart et al.
NOTE DE L'AUTEUR Cette thèse est financée par un contrat doctoral de l'EUR « Humanités, Création, Patrimoine », Investissement d'Avenir ANR-17-EURE-0021, et par une bourse de la fondation Palladio en 2020, renouvelée en 2021. Directrice de thèse : Sylvie Salles ; coencadrant professionnel : Rémi Janin. 1 Les prévisions de croissance démographique urbaine à l'horizon 2050 conjuguées à la prise de conscience du changement climatique et d'une situation écologique mondiale très préoccupante placent la transition des métropoles et leur souveraineté alimentaire au centre des débats actuels sur l'aménagement des territoires, avec des réflexions nouvelles sur nos modes de consommation et de production  (Paquot, 2006 ; Ascher, 2010). Chercheurs et acteurs des territoires proposent de nombreux concepts et modèles de ville en écho aux enjeux de durabilité et de résilience des systèmes agricoles et urbains : ville fertile, nourricière, comestible, agricole, nature, verte, jardin, biodiversitaire… L'adjonction de ces divers qualificatifs au substantif ville projette des modèles spatiaux complexes, voire antagonistes a priori.
Nous remercions nos réseaux de collaborateurs français et étrangers pour les discussions sur le monde fascinant des virus marins ainsi que les deux relecteurs pour leurs commentaires sur la version originale de ce manuscrit. Nos remerciements vont également à l'ANR pour son soutien financier (ANR-20-CE02-0025-01 PHENOMAP, ANR-15-CE01-0009-01 CALYPSO).
, 2019a) , seule la Guinée-Bissau atteindrait le seuil stipulé par l'ODD 14. 5 et la cible 11 d'Aichi, avec une surface marine protégée équivalente à 10 % de la zone économique exclusive (ZEE) selon la WDPA. Celles des autres pays se situeraient en deçà de 5 %, semblant dès lors très éloignées des engagements. Toutefois, la WDPA est une base de données qui serait à la fois incomplète et imprécise : de nombreuses aires marines protégées (AMP) n'y sont pas répertoriées et les surfaces enregistrées sont parfois inexactes  (Visconti et al. , 2013 ; Cros et al. , 2014 ; Thomas et al. , 2014 ; Smallhorn-West & Govan, 2018 ; Gannon et al. , 2019). De plus, les outils de calcul de la WDPA sont partiellement obsolètes.
Toutefois, après examen de ces contours, seule la moitié d'entre eux a été validée et intégrée dans la base de données de ce travail. Pour l'autre moitié, du fait de contours erronés, il a été procédé à une nouvelle numérisation précise des contours. Les contours des KBA et ont été récupéré au format exploitable avec QGIS directement depuis le site internet officiel de cette initiative, où ces données sont en libre accès. Seuls les sites marins ou situés à l'interface entre terre et mer ont été considérés. La carte réalisée par  Gownaris et al. (2019)  rassemblant 10 autres initiatives de désignation de sites marins prioritaires pour la conservation a aussi été récupérée en libre accès 3.
RÉSUMÉS Longuement débattu, le nouveau cadre mondial pour la biodiversité vise à la protection statutaire de 30 % de la surface mondiale d'ici à 2030. Cet objectif fait suite, entre autres, à la cible 11 d'Aichi et à l'Objectif pour le développement durable (ODD) 14. 5, qui tous deux appelaient à la protection de 10 % de la surface marine mondiale. Cet article présente et analyse le différentiel qui existe entre les données surfaciques de la base de données mondiale WDPA, qui permet de mesurer les progrès des pays vers ces objectifs, et celles qui sont issues d'un recensement minutieux auprès des administrations de sept pays d'Afrique de l'Ouest. Ces pays sont loin de l'objectif de 10 % de surface marine protégée, et de nombreuses zones prioritaires ne sont pas couvertes. En sus de ces zones, les aires marines protégées (AMP) hauturières de grande taille sont essentielles pour combler leur retard.
Néanmoins, la mise en place de telles AMP en haute mer pose la question de la faisabilité et de l'équité, dans des pays où les ressources financières, humaines et techniques sont limitées pour la conservation. Enfin, la période « postaichi » qui débute est abordée. Following long debates, the new global biodiversity framework aims for the legal protection of 30% of the global environment by 2030. This objective follows, among others, Aichi target 11 and Sustainable Development (SDG) 14. 5, both of which called for the protection of 10% of the world's marine surface area. This article presents and explains the differential between the data contained in the world database WDPA, used to measure the progress of countries towards such international commitments, and those that are derived from a comprehensive survey carried out with the administrations of seven West African countries.
Intermediate and output concentrations correspond to the measurements at the outlet of the pipe between gRPR (great Ria Penfeld Reservoir) and sRPR (small Ria Penfeld Reservoir) and at the outlet of the Kervallon dam, respectively. Fluxes were then estimated using a water discharge of 1. 5 m 3 s -1. The outflow of water from the RPR (and between the gRPR and the sRPR) was considered equivalent to the total inflow of water (i. e. 1. 5 m 3 s -1 ) because of the stable water level during the sampling period (see Supplemental Figure  S1 ). waters above 4 m rlt) would probably be more effective. Indeed, additional measurements were conducted over a 7-day period in June 2022 to examine the evolution of the deep-water characteristics after a renewal of the RPR (Supplemental Figure  S3 ). These data were obtained 1 m above the bottom of the gRPR (at Station 20).