dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Nous souhaitons remercier l'ensemble des enquêtés qui, dans le mont Lozère, dans les coteaux de Gascogne et en bordure du parc national de Hwange, nous ont accordé leur temps et donné un bref aperçu de leurs visions et points de vue, et sans qui les résultats et réflexions présentés dans cet article n'auraient pas existé. Les recherches synthétisées ici ont reçu le soutien de différents contributeurs à qui nous exprimons également notre sincère reconnaissance: le métaprogramme ECOSERV, le département SAD de l'INRA, ainsi que le Parc national des Cévennes pour les recherches conduites sur le mont Lozère; la Fondation de France et la Zone Atelier Pyrénées-Garonne pour les recherches menées dans les coteaux de Gascogne; et le projet SAVARID financé par l'Agence nationale de la Recherche (ANR-11-CEPS-003 ) avec le soutien logistique de la Zone Atelier Hwange (Hwange LSTER) pour les recherches qui s'y sont déroulées.
LEROUX, 2015). Une fois réalisées les mosaïques, les trois zones couvertes par les images Landsat ont fourni la délimitation des secteurs d'étude (échelle régionale). La délimitation des sites (échelle locale) correspond aux limites administratives communales. Les traitements ont été effectués avec le logiciel de télédétection IDRISI Taiga (TerrSet), puis avec ArcGis pour la mise en page des cartes et leur croisement avec les données vectorielles (localités d'enquête, limites administratives des régions et communes). Tableau I -Données satellitaires utilisées. BONN et G. ROCHON, 1993). La première demande d'avoir un nombre impor tant de zones d'entraînement suffisamment représentatives de la zone d'étude (D. M. MUCHO NEY et B. N. HAACK, 1994 ; J. F. MAS, 2000). Le caractère rigide de cette classification, qui requiert la construction préalable d'une série de zones témoins représentatives de chacune des classes à cartographier, ne facilite pas sa généralisation à d'autres régions.
Pour sa part, l'agrégation des pixels TM ou ETM+ en vue d'obtenir la réso lution spatiale du MSS, si elle présente l'inconvénient d'une dégradation de la résolution spatiale produit moins d'artefacts par rapport aux images d'origine et rend donc la cartographie des changements plus robuste (J. ANDRIEU, 2008). Pour cette raison, les images TM et ETM+ ont été rééchantillonnées à la résolution des images MSS. IV -DONNÉES ET MÉTHODE DE L'APPROCHE BASÉE SUR LES SÉRIES TEMPORELLES1 ) Données GIMMS NDVI3gPour étudier l'évolution de la couverture végétale à l'échelle régionale, le NDVI a été utilisé. Parmi les bases de données NDVI existantes, la base GIMMS NDVI3g a été choisie. Le NDVI y est obtenu à partir du capteur AVHRR embarqué sur les satellites Landsat de la série NOAA. L'utilisation des données NDVI recueillies par ces satellites fournit des infor IV -DONNÉES ET MÉTHODE DE L'APPROCHE BASÉE SUR LES SÉRIES TEMPORELLES mations sur l'évolution temporelle du couvert végétal depuis 1981.
Elle est cohérente avec les bases GPCP et CMAP (N. NOVELLA et W. M. THIAW, 2013) et propose une réso lution spatiale proche de celle du NDVI. Simultanément, la base de données GPCC à 0,25° (U. SCHNEIDER et al. , 2018) a été utilisée pour étudier l'évolution des précipitations avant les années 1980. Le cumul de pluies entre les mois de juillet et septembre a été calculé pour obtenir une estimation de la pluviométrie annuelle durant la saison humide. Ces données ont ensuite été utilisées pour calculer les anomalies de précipitations annuelles durant les périodes analysées et pour calculer l'évolution temporelle des résidus de la relation iNDVI Précipitations. 3 ) Méthode d'analyse des séries temporelles : l'intégrale comme indicateur de la Productivité Primaire Nette (PNN) et son couplage avec la méthode RESTREND L'intégrale du NDVI (iNDVI) pendant la période de croissance de la végétation (notam ment la saison humide en région sahélienne) peut constituer un indicateur de la Productivité Primaire Nette (PPN).
Le nombre de géniteurs (> 4 ans) est limité à 7,2 % car un reproducteur est indiqué pour 20 à 30 chamelles. Enfin, 16,3 % de l'effectif total sont des juvéniles : 8,8 % de femelles et 7,5 % de mâles non sevrés. Sur la base des données collectées, les performances des élevages ont été caractérisées par les principaux paramètres démographiques (taux de mise bas et de mortalité, avortement, etc. ). Outre ces indicateurs, les caractéristiques des exploitations et les pratiques d'élevage ont été renseignées. Les données obtenues (complémentation alimentaire, pratiques sanitaires, usages de main-d'oeuvre, valorisation et commercialisation du lait et du croît) ont permis d'appréhender la mise en marché des produits camelins et les revenus inhérents. Une base de données a été conçue sur le logiciel ACCESS pour faciliter la saisie des informations collectées.
We kept only those masses present in the six samples across the dataset. Signal intensities were normalized to the sum of all signals after also removing the peaks detected in the blank. The whole data set was processed through R 3. 6. 3 (Team, 2017)  as described elsewhere  (Farré et al. , 2019; Hawkes et al. , 2016). Many different chemical class divisions using the characteristic clustering of DOM data on van Krevelen diagrams exist  (Kellerman et al. , 2014; Rivas-Ubach et al. , 2018; Sleighter and Hatcher, 2008). In this study, we used cluster compounds in the van Krevelen diagram according to five broad chemical compound classes. These classes are based on O/C, H/C, and the modified aromaticity index AI mod  (Koch and Dittmar, 2006)  and correspond to the ones used in the international laboratory comparison in  Hawkes et al.
These showed the greatest differences in DOM from the rest of the samples. The reason may be that DWTP barriers remove well the DOM coming from the reclaimed water. DWTP_in, in agreement with its character of being a mixture between RpreWR and pipeWR is located between both groups of samples. We further visualized the data obtained from the Orbitrap by using van Krevelen (VK) diagrams where the element ratio H/C is plotted against the O/C ratio for each determined molecular formula. In the VK diagrams, features can be assigned to compositional spaces ("regions") that have been traditionally related to certain chemical structures. To assess the change in the molecular signatures between sampling sites, the relative change of each compound between samples was calculated. Fig. 5  plots the relative change of each compound between samples of consecutive sites.
Acknowledgements This project was funded by the  Spanish Ministry of Science, Innovation and Universities, AEI-MICIU , and the  European Fund for Regional Development  under the  National Program for Research Aimed  at the  Challenges of Society , through the project  NDMA_Predict  ( CTM2017-85335-R ). The authors thank  Generalitat de Catalunya  through Consolidated Research Groups ICRA_ENV 2017 SGR 1124 and ICRA_Tech 2017 SGR 1318. ICRA researchers thank funding from the  CERCA program. Maria José Farré  acknowledges her  Ramón y Cajal fellowship  ( RyC-2015-17108 ), from the  AEI-MICIU. Núria Catalan  acknowledges the funding received from the  European Union 's  Horizon 2020 research and innovation program  under the  Marie Sklodowska-Curie  grant agreement No. 839709. The authors would like to thank the staff of the  Scientific and Technical Services of the Catalan Institute of Water Research  for their assistance, especially  Sara Insa , the  AGBAR (Aigües de Barcelona) technicians , especially  Miquel Paraira  ( Water Quality Director & Laboratory Manager ), for their help providing samples from the Drinking Water Treatment Plant, and  Mercè Aceves  ( Area Metropolitana de Barcelona -AMB ) who was in charge of providing samples from the wastewater treatment plant and tertiary treatment (reclaimed water).
Remerciements Cette synthèse a bénéficié des travaux faits dans les projets suivants :  GenTORE -grant agreement 727213 -financé par le programme de recherche et innovation de l'Union Européen Horizon 2020  ;  DEFFILAIT -ANR-15-CE20-0014   financé par l'ANR et Apis-Gène  ;  BEEFALIM 2020  ( INRAE, IDELE, Chambres d'Agriculture de Bretagne, de Vendée et de Saôneet-Loire, Allice, Gènes Diffusion et Charolais Univers ) financé majoritairement par APISGENE.
(2004) , crues du Gard et du Vidourle de septembre 2002 par  Gaume et Bouvier (2004)  et  Delrieu et al. (2005) , crue de juin 2010 dans la région de Draguignan par  Payrastre et al. (2019) , crue d'octobre 2014 à Montpellier par  Brunet et al. (2018) , crue de septembre 2015 dans l'Hérault par  Brunet et Bouvier (2017) , crue de l'Aude en octobre 2018 par  Lebouc et al. (2019)  et  Hocini et al. (2021) , etc. La compilation de l'ensemble des données produites lors de ces REX a permis, durant la dernière décennie, de constituer des bases de données des débits de pointe observés/estimés sur de petits bassins versants méditerranéens  (Amponsah et al. , 2018 ; Gaume et al. , 2009 ; Marchi et al. , 2010)  et de les relier aux caractéristiques des bassins et à celles des épisodes météorologiques générateurs (e.
des cumuls plus importants (~150 à 200 mm) sur la quasi-totalité du secteur, touchant principalement l'amont du Reyran, l'Agay, l'amont du Riou de l'Argentière, de la Mourachonne et de la Brague. Les cumuls estimés par PANTHERE et RAINPOL sont inférieurs et plus concentrés sur le Reyran, l'Agay et le Riou de l'Argentière. Enfin, l'épisode de décembre 2019 est celui présentant les cumuls pluviométriques estimés les plus importants, localisés pour les trois bases de données à l'aval du Riou de l'Argentière (plus de 300 mm pour PAN-THERE). Cette région est la seule touchée par des cumuls importants selon RAINPOL, alors que PANTHERE et ANTILOPE présentent également des cumuls très importants à l'aval des Frayères, sur l'Agay, le Reyran et la Grande Garonne, avec des cumuls supérieurs à 220 mm sur ces bassins.
03 2019. 11. 23 2019. 12. 01 AGA spécifiques estimés sur la Côte d'Azur sont inférieurs à Antibes (Garoupe) Météo-France 1033872 6282688 vés. L'explicitation des différences de cumuls entre ces -82 104 AGO la courbe enveloppe HYDRATE et sont du même ordre Antibes (Golf) Météo-France 1030404 6284177 trois bases de données (PANTHERE, ANTILOPE et -100 128 ANT de grandeur pour les épisodes de 2015 et 2019 : entre 10 Antibes Météo-France 1031905 6286425 RAINPOL) est une perspective importante de ce pre-128 109 121 CA1 CA2 CAN CHA km 2 pour l'aval (surfaces drainées entre 10 et 60 km 2 ). Peyron CAVEM 1005091 St-Esprit CAVEM 1006114 Cannes Météo-France 1019187 Châteauneuf-Grasse Météo-France 1021799 faces drainées inférieures à 10 km 2 ), et autour de 5 m 3 /s/ et 20 m 3 /s/km 2 pour les têtes de bassins versants (sur- 6269218 6266205 6281034 6294197 mier travail de bilan pluviométrique.
Remerciements Les auteurs remercient tous les éleveurs ovins nous ayant accueillis sur leurs fermes et pâturages pour nos entretiens. Nous sommes également reconnaissants au CERPAM, et plus particulièrement à Sylvain Golé et Olivier Bonnet, qui nous ont aidés à démarrer notre travail de terrain. L'Institut de recherche sur l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (INRAE), ainsi que l'Institut Agro Montpellier SupAgro, ont fourni les fonds nécessaires pour cette recherche. Nous remercions enfin les lecteurs anonymes ainsi que l'éditeur, dont les commentaires ont permis d'améliorer notre manuscrit.
Hydrographic Data We used the cruise data from the GO-SHIP A05-24. 5°N (www. nodc. noaa. gov/ocads/oceans/RepeatSections/clivar_a05. html) and OVIDE (www. nodc. noaa. gov/ocads/oceans/RepeatSections/clivar_ovide. html) sections (Figure  1 ). Both sections comprise high-quality measurements at high spatial resolution of standard tracers such as temperature, salinity, nitrate, silicate, phosphate, oxygen, and carbonate system variables (pH, alkalinity, and DIC), making them a valuable observational database for the study of the biogeochemical transports in the North Atlantic. First sampled in 1957, the A05-24. 5°N section has been occupied nine times over the last few decades. In this study, we used the April-May 2004  (Brown et al. , 2010)  and January-Feburary 2010  (Atkinson et al. , 2012)  repeats.
Other Data Sources In addition to cruise data, we used complementary hydrographic data (nitrate and neutral density) from the Bermuda Atlantic Time-series Study (BATS) site (http://bats. bios. edu/), as well as MODIS satellite chlorophyll data (https://oceandata. sci. gsfc. nasa. gov/MODIS-Aqua/), Vertical Generalized Production Model (VGPM) Net Primary Production data  (Behrenfeld & Falkowski, 1997) , and the Hurrell North Atlantic Oscillation (NAO) Index (https://climatedataguide. ucar. edu/climate-data/hurrell-north-atlantic-oscillation-nao-index-station-based) for the period 2004 to 2012, to validate the anomaly signals detected in our data; the RAPID MOC time series data  (Smeed et al. , 2019) , to compute the MOC magnitude for the period of the cruises and the annual averages, as a reference; and different wind product databases: the Cross-Calibrated Multi-Platform Product (CCMP)  (Atlas et al.
Acknowledgments This study is a contribution to OVIDE (co-funded by the  IFREMER ,  CNRS/ INSU/LEFE ),  Blue-Action (EU Horizon 2020  grant agreement No  727852 ),  ABC-Fluxes (NERC -funded grant No  NE/M005046/1 ) projects, and  CLASS  ( NERC National Capability Science Single Centre awards ) programme. This study was supported by the  TRIATLAS  project ( EU Horizon 2020  grant agreement No  817578 ). L. I. Carracedo supported by the  University of Vigo  through the  Galician I2C Plan for postdoctoral research ,  NERC  within the framework of the  ABC-Fluxes Project , and  IFREMER. H. Mercier was financed by  CNRS ;  E. McDonagh  and  R. Sanders  by  NERC  and  NORCE ;  G. Rosón  by the  University of Vigo ;  C. M. Moore  and  P. Brown  by  NERC ;  S. Torres-Valdés  by  AWI ;  P. Lherminier  by  IFREMER ; and  F.
Data Availability Statement The authors also thank the programs that made cruise data available: GO-SHIP (www. go-ship. org), CLI-VAR (www. clivar. org) and CCHDO (cchdo. ucsd. edu). Florida Current absolute transports are also available online (www. aoml. noaa. gov/phod/floridacurrent), as well as Florida Straits repeated hydrography (ftp:// ftp. aoml. noaa. gov/phod/pub/WBTS/WaltonSmith/). The computer codes used to analyze the data are available from the corresponding author on reasonable request.
Cette étape, complétée par une première synthèse bibliographique, a permis de construire une grille d'entretiens commune à tous les sites Natura 2000 en mer de notre échantillon. L'échantillon a été sélectionné de façon à approcher au mieux la diversité des situations. Pour cela, une base de données a été renseignée pour 158 sites côtiers, à partir de critères choisis comme pouvant influer les formes de gouvernance mises en oeuvre : la surface du site, son taux de surface marine (avec des sites exclusivement, majoritairement ou minoritairement marins), la contiguïté avec un espace terrestre urbain ou rural, la contiguïté ou non avec d'autres sites Natura 2000, les recouvrements avec des AMP sous autres statuts, la nature des opérateurs ou animateurs. C s données.
Remerciements 49 Les auteurs tiennent à remercier l'OFB qui a financé ces travaux à travers le  LIFE Marha  ( LIFE16 IPE FR001 ),  Lucille Labayle  qui a contribué aux études de cas lors de son stage de fin d'études ainsi que l'ensemble des enquêtés qui ont accepté de nous rencontrer dans le cadre des entretiens.
Cette étape, complétée par une première synthèse bibliographique, a permis de construire une grille d'entretiens commune à tous les sites Natura 2000 en mer de notre échantillon. L'échantillon a été sélectionné de façon à approcher au mieux la diversité des situations. Pour cela, une base de données a été renseignée pour 158 sites côtiers, à partir de critères choisis comme pouvant influer les formes de gouvernance mises en oeuvre : la surface du site, son taux de surface marine (avec des sites exclusivement, majoritairement ou minoritairement marins), la contiguïté avec un espace terrestre urbain ou rural, la contiguïté ou non avec d'autres sites Natura 2000, les recouvrements avec des AMP sous autres statuts, la nature des opérateurs ou animateurs. C s données 10 Le réseau Natura 2000 est un réseau de sites naturels ou semi-naturels visant à assurer la conservation de la biodiversité européenne.
Le modèle de segmentation proposé par  [38]  a également été appliqué à la détection des fleurs en conditions naturelles. Le modèle n'utilise pas d'algorithme supplémentaire et détecte directement les fleurs (représentées par des points dans les masques étiquetés). Les performances des méthodes proposées par  [60]  et  [38]  sont proches avec respectivement 84,3 % de taux de réussite et 86,7 % de score F1. La méthode de  [38]  a l'avantage de fonctionner directement en conditions naturelles mais l'évaluation réalisée par  [60]  semble plus robuste (validation croisée sur 12 bases de données). La méthode de  [38]  nécessite également un GPU de forte puissance pour l'apprentissage et l'application du modèle (entre 4 et 8 secondes de temps d'exécution par image, le temps de calcul pour  [60]  n'est pas précisé).
Un taux de détection d'environ 94 % en conditions naturelles, sur cépage noir, est présenté par  [70]. Un taux similaire de 93 % est atteint par  [19]  mais les performances sont mauvaises sur les cépages blancs. Un rappel de 85 % et une précision de 93 % sont obtenus par  [2]  sur un cépage noir avant véraison et avec un flash. Il s'agit d'une amélioration de leur travaux précédents  [1]. Les performances peuvent varier énormément selon les techniques sélectionnées et les conditions de capture des images. Un taux de détection de 90 % est atteint sur des images prises la nuit avec éclairage et contenant des grappes noires bien visibles. Un score très élevé de 99 % de réussite est obtenu par  [14]  mais il s'agit uniquement des performances de classification pour la base de données extraites pour l'apprentissage du classifieur.
La méthode proposée n'a pas été évaluée sur les images complètes et le nombre de blocs utilisés pour la création et l'évaluation du modèle sont très limités (quelques dizaines de blocs). De manière générale, un taux de détection et une précision dépassant les 90 % sont envisageables avec un flash ce qui permet une application pratique. Les méthodes proposées par  [86, 62]  sont potentiellement moins performantes car elles dépendent de la précision de la méthode de segmentation préliminaire (ou de détection de point-clés) utilisée. Le taux de détection obtenu par la méthode de  [62]  reste élevé avec 90 %, en conditions réelles, mais elle n'a été testée que sur des raisins noirs. La méthode proposée par  [86]  n'obtient que 80,34 % de rappel (avec une bonne précision de 88 %) mais elle a été évaluée sur plusieurs bases de données différentes incluant des cépages noirs et blancs et dans des conditions naturelles ou contrôlées (nuit avec éclairage).
De manière générale, la puissance de calcul et le besoin énorme en données étiquetées sont les limites principales à l'utilisation de l'apprentissage profond. La plupart des bases de données ne sont pas suffisamment grandes et elles sont donc augmentées artificiellement en appliquant des transformations aléatoires pour créer de « nouvelles » images à partir des images réelles. De plus, les réseaux de neurones convolutifs appliqués sur des images nécessitent un accélérateur GPU puissant pour que l'apprentissage soit effectué en un temps raisonnable. Il faut donc une machine dotée à la fois de CPU et GPU puissants, ce qui rend la création de modèle d'apprentissage profond coûteuse et parfois inaccessible. Cette limite concerne également certaines méthodes de reconstruction 3D  [94]. La détection des grappes de raisins est une première application pratique réalisable avec un bon niveau de performances, 90 % avec une méthode d'apprentissage automatique et un flash, allant jusqu'à 99 % avec l'apprentissage profond.
Un modèle FCN a été proposé pour le comptage des baies et utilise un étiquetage en deux parties, une pour l'intérieur des raisins et une pour leur contour  [110]. Le modèle proposé est plus rapide et plus performant que les modèles Mask R-CNN  [42]  et. Cette différence s'explique par la structure des modèles, Mask R-CNN utilise une structure complexe pour détecter et segmenter les objets, et par la petite taille de la base de données.
Ces performances ont été obtenus sur les bases de données publiées par  [102]  et qui contiennent des petits blocs de 40 x 40 pixels centrés sur des baies individuelles ou le fond de l'image. Le comptage des baies individuelles n'a pas été évalué sur d'autres images (contrairement à la détection des grappes qui a été abordée dans la partie précédente). Les performances présentées par  [86]  ne sont donc pas représentatives des performances attendues sur des images complètes prises en conditions naturelles. Nous n'avons abordé jusqu'à présent que le comptage des baies visibles. Or, l'estimation du rendement doit prendre en compte l'ensemble des baies. Les travaux de  [107]  montrent que le feuillage cache une majorité des grappes (jusqu'à 72 % pour du Syrah). Une étape de modélisation est donc nécessaire pour prendre en compte ces grappes cachées.
Actuellement le benchmark le plus complet est le White Grape Instance Segmentation Dataset publié par Santos et al. [97]. Il contient 300 images réparties en 6 cépages noirs et blancs avec un étiquetage binaire (localisation des grappes ou des baies). Un benchmark plus complet devrait être établi sur plusieurs pieds de vigne, de différents cépages, pendant plusieurs années et à des stades phénologiques différents. Il devrait également inclure les données permettant la modélisation du rendement (nombre de baies, nombre de grappes, masses). La construction d'un tel benchmark demanderait beaucoup de main-d'oeuvre et un grand effort d'étiquetage. Il permettrait néanmoins d'étudier plus précisément l'impact du stade phénologique sur la prédiction du rendement. Le comptage des fruits en général est une tâche difficile car l'aspect de la plante peut varier énormément selon la prise de vue.
É Le traitement d'images pour l'estimation du rendement de la vigne se base sur une des tâches suivantes : la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation. La classification associe une classe à une image. La détection d'objet effectue une classification et une localisation, l'objet détecté étant entouré par une boîte englobante. La segmentation va plus loin en associant une classe pour chaque pixel de l'image. L'évaluation est effectuée en divisant la base de données en deux parties : une base d'apprentissage utilisée pour entraîner le modèle et une base de validation. Différentes métriques de performances sont calculées sur ces deux bases de données. La différence entre les performances d'apprentissage et de validation doit être minime (quelques pourcents) sinon cela indique un sur-ajustement (le modèle n'est pas applicable correctement sur de nouvelles images).
Les métriques couramment utilisées sont : le rappel (le taux d'objets détectés), la précision (le taux d'objets détectés parmi l'ensemble des prédictions, le score F1 (ou F-mesure, la moyenne harmonique du rappel et de la précision) et l'exactitude (le taux de prédictions correctes). Ces métriques sont calculées à partir de la matrice de confusion montrée dans la Figure 2. 1. Le rappel, la précision et le F1 sont calculés pour chaque classe (la plupart des travaux mentionnés n'ont qu'une seule classe : les grappes, raisins ou fleurs). L'exactitude peut être faussée lorsque qu'il y a une classe minoritaire dans la base de données, le score F1 est alors préférable.