dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Plankton Response to Iron Availability Is Coordinated at Subcommunity Level The higher level organization of plankton communities, and its possible relationship with the roles of individual constituents, has been highlighted previously in an analysis of the potential links between community structure and carbon export using data from Tara Oceans  (Guidi et al. , 2016). We here used this approach to explore plankton ecosystem responses to iron bioavailability using an end-to-end approach from genes to communities and from viruses to metazoa to reveal community responses at global scale (see section 2). Known as weighted gene correlation network analysis (WGCNA; see section 2 for further description;  Guidi et al. , 2016; Langfelder & Horvath, 2007) , this approach deciphers subcommunities (modules) of organisms within a global co-occurrence network, and because of the high levels of covariation of individual taxa, it is possible to deduce putative ecological interactions.
As proxies for organism abundance we used the relative abundances of eukaryotic lineages (defined as operational taxonomic units; OTUs) derived from 18S-V9 rDNA metabarcoding data  (de Vargas et al. , 2015). WGCNA generated a total of 31 modules. Each module groups a subset of eukaryotic taxa found in Tara Oceans samples whose pairwise relative abundance was highly correlated over all the sampling sites; that is, they have a high probability of co-occurrence and to change their abundance in a coordinated way. Because they react in phase, we can infer that within each subcommunity these organisms have a higher probability of interaction among themselves than with the organisms in other modules. We found four eukaryotic subnetworks significantly associated with the ECCO2-DARWIN-derived and/or with the PISCES2-derived estimates of iron concentrations in the global ocean  (Figures 2a, S1a, and S1b ; Table  S1d ).
The Black and Turquoise modules were associated with high significance to the iron concentrations generated by both models whereas the DarkRed and Yellow modules were better associated with ECCO2-DARWIN and PISCES2, respectively, Black (DARWIN: R = 0. 37, P = 6 × 10 -4 ; PISCES2: R = 0. 38, P = 3 × 10 -4 ), Turquoise (DARWIN: R = 0. 46, P = 1 × 10 -5 ; PISCES2: R = 0. 42, P = 9 × 10 -5 ),  10. 1029/2018GB006022.
Global Biogeochemical Cycles DarkRed (DARWIN: R = -0. 43, P = 5 × 10 -5 ; PISCES2: R = 0. 19, P = 0. 08), and Yellow (DARWIN: R = 0. 19, P = 0. 09; PISCES2: R = 0. 56, P = 5 × 10 -8 ), and contained between 31 and 591 different OTUs (Tables  S1d  and S1e ). These subnetworks were denoted IAAs. For each IAA subnetwork, WGCNA computes a single representative as a combination of lineages. Such a score, denoted as "module eigengene" score (hereafter termed an eigenlineage score), represents the first eigenvector of the assemblage  (Langfelder & Horvath, 2007). Projections of samples on such an eigenvector show the relative importance of samples to the global variance of each IAA. Together with their contribution, in terms of OTU abundance to the total eukaryotic abundance in each station (Table  S1f ), they provide clues to interpret the link between modules and iron availability.
The mismatch in some regions between the two models (see above) is likely the reason why the significance of association of the Yellow module with ECCO2-DARWIN, whose variance and representativeness is particularly significant in the South Adriatic and is minimally present in the Peruvian upwelling area, is much less than that with PISCES2. By contrast, the DarkRed module, which appears to be the best indicator module for the Marquesas area (Figure  2b , upper panel) and is highly relevant in the Peruvian upwelling region, displays a much less significant association and an opposite variation with PISCES2 iron versus ECCO2-DARWIN iron. The IAAs show slightly different, often antagonistic, variance contributions at global scale (Figure  2b , upper panel), with each of them being particularly responsive, in terms of variance, in specific sites, for example, the Yellow module in the Eastern Mediterranean Sea.
Global Biogeochemical Cycles Black IAA: Ubiquitous, but with low abundance except in the Mediterranean basin, and composed principally of heterotrophic organisms (protists and metazoans; Tables  S1e S1f). Dinophytes are the autotrophic component of this module while diatoms are poorly represented. Around the Marquesas Islands, its weight is constantly low. Lineages are positively correlated or loosely anticorrelated with iron (Figures  2a  and 2b ; Table  S1d ). This module has an intermediate level of internal connectivity and suggests top heavy (pyramidal) trophic interactions. The assemblage resembles a typical pattern in a postbloom phase, with biomass accumulated in the metazoan compartment. No significant differences are seen when the ECCO2-DARWIN-derived and PISCES2-derived VIPs are compared since the module is not relevant in areas where the two models disagree.
1029/2018GB006022 Global Biogeochemical Cycles (Figure  S1c ) is suggestive of a compartmentalization of communities in subcommunities or modules. Our analysis also infers that it is the module as a whole that responds to perturbation, reinforcing the need to dissect plankton responses to iron bioavailability at community scale, while investigating the physiological responses of key species. In addition to eukaryotes, WGCNA analysis was also performed on prokaryotic communities, as well as on prokaryotic genes from the Ocean Microbial Reference Gene Catalog  (Alberti et al. , 2017; Sunagawa et al. , 2015). Using relative abundances of prokaryotic 16S rDNA miTags, no subnetwork could be associated significantly with iron (maximum r = 0. 19, P < 10 -2 ). However, following the same procedure but using the relative abundances of prokaryotic genes rather than taxa, five subnetworks were significantly associated with iron (ECCO2-DARWIN iron data; Figure  2b , lower panel; Table  S1g ; P < 10 -5 ): Grey60 (r = 0.
Finally, we used relative abundance of viral populations  (Brum et al. , 2015)  to apply WGCNA and tentatively explore whether the viral module subnetworks display any kind of association to the same suite of environmental factors used above for prokaryotes and eukaryotes (data not shown). In spite of the fact that we found four viral IAAs significantly associated with iron using the ECCO2-DARWIN iron estimates (data not Global Biogeochemical Cycles shown), our current knowledge of marine viruses is not advanced enough to discuss our results in the view of the impact on viruses of global iron biogeochemistry. This lack of knowledge is aggravated by the fact that the vast majority of viruses in the IAAs have unknown host ranges. Viruses are thought to impact oceanic iron during host lysis; however, there is a current discussion about their potential role in complexing iron  (Bonnain et al.
Finally, the IAAs and other modules described herein provide a framework that is independent of taxonomic or functional groupings to tackle the complexity of natural communities, thus assisting our capacity to predict the responses and resilience of planktonic ecosystems to natural and human-induced perturbations. metazoans and other zooplankton; J. J. P. K. , H. D. , and L. G. performed gene expression analysis of cyanobacteria; J. J. P. K. , J. R. B. , S. R. , M. B. S. , and M. B. performed analysis of viruses; L. B. , S. C. A. -S. B, and D. E. performed WGCNA analyses; S. R. , F. N. , C. D. , M. P. , S. K. L. , S. Se. , and S. P collected and managed Tara Oceans samples; and L. C. , J. J. P. K. , M. R. d'A. , and C. B. assembled the manuscript. Tara Oceans coordinators provided a creative environment and constructive criticism throughout the study.
Acknowledgments The Tara Oceans consortium acknowledges the origin of samples from Stations  TARA_113-125  as French Polynesia and that they were collected under Convention number  3534  ( Convention relatif à la campagne de prélévements et de mésures de Tara Oceans en Polynesie Francaise ) dated 16 June 2011. We thank the commitment of the following people and sponsors who made this singular expedition possible: CNRS (in particular Groupement de Recherche  GDR3280 , the  Mission Pour l'Interdisciplinarité -Project   MEGALODOM , and the  Fédération de Recherche   GO-SEE FR2022 ),  European Molecular Biology Laboratory  (EMBL),  Genoscope/CEA , the  French Government "Investissements d'Avenir" programs Oceanomics  ( ANR-11-BTBR-0008 ),  MEMO LIFE  ( ANR-10-LABX-54 ),  PSL* Research University  ( ANR-11-IDEX-0001-02 ), and  FRANCE GENOMIQUE  ( ANR-10-INBS-09 ),  Fund for Scientific Research -Flanders ,  VIB ,  Stazione Zoologica Anton Dohrn, UNIMIB, ANR  (projects " PHYTBACK/ANR-2010-1709-01," POSEIDON/ANR-09-BLAN-0348 ,  PROMETHEUS/ANR-09-PCS-GENM-217 ,  TARA-GIRUS/ANR-09-PCS-GENM-218 ,  SAMOSA/ANR-13-ADAP-0010 ,  CINNAMON/ANR-17-CE02-0014-01 ),  EU   FP7  (MicroB3/No.
taraexpeditions. org). This article is contribution number  85  of  Tara Oceans. The authors have deposited the data in the following repositories: Sequencing data are archived at ENA (http://www. ebi. ac. uk/ena/) under the accession number  PRJEB4352  for the metagenomics data and  PRJEB6609  for the metatranscriptomics data (Carradec et al. , 2018); environmental data are available at PANGAEA (https://www. pangaea. de/).
Des observations complémentaires sur le terrain ont permis de vérifier la présence/absence des plantes, la densité des tiges et les profondeurs de colonisation avec plus de 700 quadrats (cadre de 50 cm de côté) réalisés. L'évaluation de la superficie des plantes potentiellement colonisable par le périphyton : 10 Des prélèvements de Egeria densa et de Lagarosiphon major ont été réalisés dans les herbiers denses de Parentis-Biscarrosse en juillet 2016 afin de déterminer une relation entre la superficie foliaire et la biomasse du tissu végétal  (Jamoneau et al. , 2017). Sur chaque plante prélevée, la superficie et la biomasse foliaire ont été mesurées sur des segments de 15 cm. Les échantillons ont été scannés ; les images ont été analysées par le logiciel ImageJ afin de déterminer numériquement la superficie.
Des critères descriptifs de chaque patiente sont relevés et compilés dans une base de données. L'anonymat est conservé seulement pour l'exploitation des données mais pas pour le suivi médical des patientes. Les critères retenus pour la base de données sont les suivants : un code personnalisé d'identification afin de préserver l'anonymat des personnes, l'âge, le stade de grossesse, le lieu précis mercure, d'autres informations de prévention sur les autres risques toxiques comme ceux liés à l'alcool et au plomb sont données, ces deux risques étant aussi très présents dans ces populations  [49, 50]. Le tableau 2  [12, 42, [51] [52] [53] [54] [55] [56]  présente les différents éléments nécessaires à l'évaluation du risque liée à l'exposition au mercure des femmes enceintes amérindiennes des écarts.
Analyse des données Les statistiques descriptives telles que la moyenne et les fréquences des variables étudiées ont été calculées avec le logiciel STATA® 13. 0. Nous avons comparé les informations du passé (plus de 30 ans) relatives aux paramètres météorologiques avec celles des 15 dernières années afin de mettre en exergue le changement climatique. Cette comparaison a également permis de savoir si les producteurs ont constaté durant ces dernières années une augmentation ou une baisse de la pluie dans leur zone. Les facteurs qui influencent la perception locale du dérèglement de la saison des pluies ont été analysés à travers une régression logistique binaire  (Uddin et al. , 2017 ; Kosmowski et al. , 2015 ; Bryan et al. , 2013 ; Loko et al. , 2013). Le dérèglement de la saison se traduit par la baisse, l'irrégularité, le début tardif et l'arrêt précoce des pluies.
Remerciements 40 Ce travail a été réalisé grâce aux financements du  Programme de productivité agricole en Afrique de l'Ouest (WAAPP/PPAAO). Nous remercions également les populations des différentes localités de la région du Centre-nord du Burkina Faso pour leur collaboration. Perceptions du changement climatique, impacts environnementaux et stratégies. VertigO -la revue électronique en sciences de l'environnement, Volume 19 Numéro 1 | mars 2019.
Remerciements Les auteurs remercient très chaleureusement les organisateurs du colloque  « Science et société » pour l'invitation à cet exercice de synthèse et le pas de côté qu 'ils ont été libres d'effectuer, ainsi que tous les participants pour les très riches propos échangés. Les présentations des intervenants sont disponibles via le site internet https://adaptation-cc. sciencesconf. org/.
Remerciements Ce travail est réalisé dans le cadre d'une thèse  CIFRE (Convention Industrielle de Formation par la Recherche) accueillie par ECO-MED et avec le soutien financier de la DREAL (Direction régionale de l'environnement, l'aménagement et du logement) Grand-Est, du programme IFRECOR ( Initiative française pour les REcifs CORaliens) du ministère de la Transition écologique et solidaire, de Vinci Autoroutes, de Nîmes Séquence ERC : comment améliorer l'utilisation des méthodes de dimensionnemen. VertigO -la revue électronique en sciences de l'environnement, volume 19 numéro 3 | décembre 2019.
, 2006 ; Buchmann C. , 2009) , puis d'autres travaux ont été publiés en Amérique du Nord en poursuivant des objectifs diversifiés mêlant perspectives alimentaires et environnementales en zone urbaine  (Kortright et Wakefield, 2011 ; Taylor et Lovell, 2012 ; Taylor et Lovell, 2015 ; McClintock et al. , 2016 ; Duchemin E. , 2018). Ce dernier type de jardins est particulièrement difficile à appréhender car aucune base de données institutionnelles ne les identifie  (Beaudelet, 2009)  et il apparaît souvent comme un « angle mort » dans les études sur les jardins en général mais aussi sur leur rôle dans l'alimentation des populations  (McClintock et al. , 2016 ; Bernot E. , 2017). L'objectif de cet article est donc d'interroger la contribution des productions potagères domestiques dans le fonctionnement des systèmes alimentaires locaux et de proposer une démarche méthodologique pour appréhender cette contribution.
L'exploitation des images et la digitalisation ont été réalisées grâce au logiciel QGIS dont le module complémentaire OpenLayer permet de projeter les images haute résolution à partir des serveurs de Google Earth  (Pulighe et Lupia, 2016 ; Oda et al. , 2018). Ce travail a été réalisé en deux temps. Les potagers identifiés dans les jardins « privés » des maisons individuelles ont d'abord été inventoriés puis les jardins collectifs (familiaux et partagés) ont été numérisés. La digitalisation des potagers « privés », réalisée au 400 ème , a permis un dessin précis et fiable (figure  2  : photos 1, 3 et 5). A Caen, la numérisation des parcelles a fait l'objet d'une vérification de terrain afin de valider la méthode (vérification exhaustive sur un échantillon de 4 quartiers : 1 en zone centrale, 2 en zone péricentrale et 1 en première couronne périurbaine), la marge d'erreur s'est avérée relativement faible puisqu'inférieure à 10 %.
Ces études ont été réalisées sur différents fourrages avec plus ou moins de succès. La difficulté d'obtention de bases de données avec un nombre de références suffisant pour cet objectif est due à la faible proportion d'études qui réalisent la digestibilité in vivo par rap-port aux nombreuses études qui caractérisent plus simplement les fourrages avec d'autres mesures comme celle de la composition chimique. Parmi les articles publiés, De  Boever et al. (1997)  reportent des erreurs de prédiction (SEP) de 2 % pour la prédiction de la digestibilité de la matière organique (dMO) du maïs fourrager, tandis que  Coelho et al. (1988)  sur des foins et  Barber et al. (1990)  sur des ensilages d'herbe rapportent des étalonnages avec des SEP compris entre 2 et 4 %. La prédiction des valeurs de dMO obtenues in vivo par la SPIR n'est pas évidente.
En effet, d'une part la dMO n'est pas une entité chimique pouvant être reliée directement à l'absorbance dans le proche infrarouge. D'autre part les aliments du bétail, et particulièrement les fourrages, montrent une variabilité importante qui pourrait influencer les caractéristiques des modèles obtenus. Plus récemment,  Andueza et al. , (2011a) , ont essayé de prédire la dMO des fourrages verts tempérés à partir d'une grande base de données (plus de 1 000 données de neuf types de fourrages) en utilisant différentes stratégies d'étalonnage : par espèces, par famille (graminées ou légumineuses), un modèle global pour la totalité des fourrages verts ou un modèle local qui prendrait en compte les possibles relations non linéaires entre l'information spectrale et les données de dMO. Ces auteurs montrent des valeurs de SEP comprises entre 2,8 % pour l'approche « famille » et 2,4 % pour l'approche « Local » correspondant à des R² val de 0,81 et 0.
86 respectivement. Ces erreurs sont proches de l'erreur de la mesure de référence (1,5 % pour l'erreur type de répétabilité intra station) rapportée par  Andueza et al. (2011b). Le gain de précision de l'utilisation du modèle Local par rapport à celle du Global est de 12,5 %. L'imprécision est attribuée aux possibles interactions entre différents composés chimiques pour chaque fourrage qui influencent la digestibilité in vivo  (Demarquilly et al. , 1995)  et au fait que la base de données utilisée par ces auteurs a été obtenue entre les années 1970 et les années 2010.
, 2016)  et des SEC compris entre 1,6 et 2,3 % pour les fourrages tempérés. Dans le cas de bases de données très hétérogènes au plan botanique, les SEP peuvent être importants (jusqu'à 4 à 5 %). Cependant l'inconvénient d'utiliser la SPIR pour estimer la digestibilité cellulase ou la digestibilité in vitro est l'addition des erreurs des différents outils de prévision car ces valeurs in vitro sont ensuite elles-mêmes utilisées dans des équations de prévision de la dMO in vivo. Ceci peut conduire au final à des estimations peu précises de la valeur nutritive. L'utilisation de la SPIR dans ce but doit être considérée par l'utilisateur selon la précision des valeurs de dMO souhaitées.
De même, les valeurs rapportées pour la dMO varient respectivement pour les SEC et R²cal chez les ovins de 1,5 à 3,2 % et de 0,81 à 0,92 % et chez les bovins de 1,7 à 3,4 % et de 0,71 à 0,89 %. En ce qui concerne les quantités ingérées, quand on compare les résultats obtenus à partir des spectres des fourrages  (Andueza et al. , 2011a)  et ceux obtenus à partir des spectres des fèces  (Andueza et al. , 2017) , on observe des résultats similaires avec un léger avantage pour les fèces quand les modèles SPIR sont basés sur de larges bases de données ou en appliquant la méthode « Local ». Particulièrement intéressante dans le cas de suivi d'animaux en libre pâture, l'application de la SPIR fécale, une fois les étalonnages établis, ne nécessite que la collecte d'échantillons de fèces. Au pâturage, la collecte d'échantillon de fèces va dans la plupart des cas être réalisée directement au sol ce qui peut entraîner une contamination des échantillons par du sol et donc comme pour la prédiction de la matière organique des aliments et des fourrages être une source potentielle d'erreur lors des prédictions.
Concernant la digestibilité des nutriments, les résultats sont très différents selon les espèces animales et surtout les paramètres mesurés. La digestibilité des protéines est généralement prédite avec une erreur SECV de 2,5 %  (Meineri et al. , 2009 ; Coulibaly et al. , 2013 ; Schiborra et al. , 2015). Le SECV est seulement de 1,2 % chez le porc  (Bastianelli et al. , 2015) , sur une base de données ne variant que par les animaux et non l'aliment : la SPIR fécale détecte donc apparemment mieux les variations dues à l'animal que celles dues à l'aliment. La digestibilité des fibres est plus difficile à prédire, avec des SECV de 3 % chez le lapin  (Meineri et al. , 2009) , et jusqu'à 8 à 10 % chez le porc  (Schiborra et al. , 2015). La digestibilité de l'amidon chez la volaille était par contre prédite de façon très précise  (Coulibaly et al.
Bases d'étalonnage b. Stratégies de construction de bases pour la valeur nutritive Une limite importante au développement d'étalonnages de la valeur nutritive des aliments est la nécessité de bases de données très importantes contenant des valeurs in vivo. Les données in vivo, outre le fait qu'elles sont longues et onéreuses à produire, ont une reproductibilité (entre laboratoires) parfois médiocre si les laboratoires n'appliquent pas exactement les mêmes protocoles. Ceci peut poser des problèmes pour l'agrégation des données et la fiabilité des bases si elles ne sont pas produites par un opérateur unique. Seuls de grands centres de recherche peuvent produire des bases cohérentes, qu'ils soient publics ou, de manière croissante, privés : les grandes firmes d'alimentation produisent dans leur fonctionnement en routine de très nombreux essais alimentaires, leur permettant le développement de bases de données pour leurs propres besoins et ceux de leurs clients.
Par exemple le service PNE (« Precise Nutrition evaluation » : https://pne. adisseo. com/ predictions) de la société Adisseo est un système commercial qui permet la prédiction de la valeur énergétique, de la teneur et la digestibilité des AA dans plusieurs catégories de matières premières (céréales, soja…) pour les volailles et les porcs. Une approche alternative peut être l'étalonnage indirect de la valeur nutritive : quand des équations fiables sont disponibles pour relier la valeur nutritive mesurée in vivo à des paramètres mesurés en laboratoire (composition chimique, données in vitro), il est possible d'établir des étalonnages SPIR de ces paramètres puis de calculer une estimation de la valeur nutritive. Les bases de données sont alors beaucoup plus simples à maintenir puisqu'elles n'impliquent pas de mesures in vivo pour la mise à jour.
Nicolas Buclet et Juliette Cerceau Intégré dans le projet CDP-Trajectories, ce travail a bénéficié d'une aide de l'État gérée par l'Agence nationale de la recherche au titre du programme « Investissements d'avenir » portant la référence ANR-15-IDEX-02 ». Les auteurs souhaitent remercier le CNRS, la Fédération de recherche environnementale de l'Île-de-France, l'École doctorale des sciences humaines et politiques de l'Université de Grenoble Alpes, l'École doctorale de géographie à Paris et l'Institut de Recherche Alpine. Ils remercient également les habitants et les acteurs socioéconomiques d'Aussois qui ont offert de leur temps et fourni des informations pour contribuer à cette recherche. 1 Dimensions matérielles et immatérielles du territoire sont souvent traitées de façon séparée, en raison notamment de la difficulté à disposer d'une méthode d'analyse adaptée à la fois à des questions plus aisément quantifiables et à des enjeux d'ordre qualitatif.
Nevertheless these data were burdened with large error sider that an "age span of cal ad 1460-1890" for the Gak 299 dating has to be considered. Samples taken in 2016 for dating include fragments of Porites colonies (microatolls and filling blocks) and mollusc tests. Careful sampling allowed preservation of the integrity of the marae during this World Heritage candidate process. To sample the Porites corals we used a drill equipped with a mini-corer to harvest a superficial disk of the colony of 2. 5 cm in diameter and 1. 5 to 3 cm thick (photo 11) on a microatoll or sometimes with hammer and chisel. It should be noted that the greyish surface of the Porites is due to the presence of epilithic algae of the species Entophysalis crustacea  (Salvat and Denizot, 1982)  that colonize all limestone in the open air.