dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Ingredient data quality and stability Environmental data collection from thousands of existing and new cosmetic ingredients is also an extensive programme in itself but appears realistic. Many data are already available in public databases or other publicly available sources (e. g. MSDS, scientific publications). Data quality is essential and data update can be a perplexing aspect to keep track of. One notable issue is that the DID list  [30]  describes the ingredients with trivial names, without Chemical Abstract Service Registry Number (CAS RN), European Community Number (EC No), International Nomenclature Cosmetics Ingredients (INCI) or International Union of Pure and Applied Chemistry (IUPAC) nomenclature, which can make information analysis a challenging task. On the other hand, the abundance of data, particularly in REACH registration dossiers on ECHA website, requires expert judgement to confidently select appropriate data on ingredients (e.
g. sodium lauryl sulphate). This difficulty is not a specific issue of the described methodology. Although updated ca. every 5 years, the DID list data are stable. However, other data sources can change daily. When two ingredient suppliers show different results and classifications, it can be difficult to select relevant data without access to the study reports or at least detailed results. In general, the worst case is retained. For other ingredient supplier documents, there is also no guarantee that the document can be easily tracked if the Internet link changes. Concerning REACH registration data, dossier updates can take place at any time with no traceability of the changes. The only information available on the ECHA website is the date of the last update. Therefore, if an endpoint data are disputed or no longer appears in the dossier (or has changed Klimisch score), it will be impossible to prove that the selected data are still present on the ECHA website.
Conclusion Within the framework of its sustainable commitments, L'Or eal Group developed its own ecodesign methodology to reduce the environmental impact of the new cosmetic formulae marketed since 2014. This methodology focuses on three strategic indicators of rinse-off products: biodegradability, GWFE (grey water footprint adapted for ecodesign) and a global indicator complementary to these two specific indicators. These indicators are determined from environmental data on ingredients in the formula. Data availability and data quality on cosmetic ingredients are essential for a good comparison and an improvement of the environmental impact of formulae. Data update remains the most important issue to solve since automatic update is not feasible yet and only expert judgement can address this update today.
Avec le changement global, l'intérêt pour certaines capacités adaptatives des races locales va vraisemblablement augmenter  (FAO 2015). Comme souligné par  Marshall (2014) , il serait nécessaire que ces ressources génétiques et leur caractérisation phénotypique dans leurs conditions d'élevage actuelles soient connues et disponibles pour tous, ce qui est rarement le cas. En effet, aucune base de données générale n'est actuellement opérationnelle pour rassembler les principales performances zootechniques des animaux (en termes de production, reproduction, longévité) bien que la FAO et certains pays essaient depuis de nombreuses années de mettre en place une telle base. Une alternative à l'utilisation de races déjà adaptées est l'introgression de nouveaux variants génétiques dans une race pour lui permettre de mieux s'adapter à l'environnement ciblé.
Il s'agit aussi d'intégrer les interactions GxE significatives dans les évaluations génétiques en accompagnant le développement de connexions entre systèmes d'information génétique et bases de données de description des systèmes (systèmes alimentaires et fourragers en particulier) et des conditions pédoclimatiques. Enfin, audelà de soutenir une valorisation de la diversité intra-race, il faut garantir un maintien d'une diversité inter-races, com-posante essentielle pour l'adaptation à une diversité de milieux et de contextes de production. Il faut permettre au plus grand nombre de races, quelle que soit leur taille, de bénéficier des avancées techniques et notamment des nouvelles évaluations génétiques. Cela peut nécessiter un soutien spécifique aux races locales, mais il faut probablement aussi encourager ou favoriser les mutualisations scientifiques et techniques avec les grandes races.
Pour dresser une liste exhaustive des SE il est difficile de se référer uniquement à la démarche utilisée dans les études de synthèse (review), qui, d'ordinaire, se basent pour la sélection des cas sur le choix des termes cités dans les titres des articles ou dans leurs mots clés. Sachons que certains SE ne sont pas cités explicitement dans les titres de plusieurs études, mais abordés dans le contenu de ces dernières. De plus, certaines études sur le rôle de la végétation urbaine n'utilisent pas forcément l'expression service écosystémique, ce qui élargit le panel des possibilités des notions à employer pour cerner le sujet. C'est pourquoi, et en complément de la méthode de recherche par notions-clés dans les bases de données bibliographiques, nous avons ajouté à nos données des études décelées dans la liste des références des articles sélectionnés.
Sélection des articles Nous avons interrogé l'ensemble des bases suivantes pour couvrir à la fois les revues plutôt concernées par les sciences humaines et sociales et celles publiant des travaux des sciences de la vie ou de modélisation, car les SE sont étudiés par différentes communautés scientifiques. • Bases de données : Francis, Pascal, Georef, ISI, Scopus. • Plateformes de périodiques électroniques : Science Direct, SpringerLink. • Catalogues : Catalogues des bibliothèques de l'UdS 1 , Sudoc 2. Les mots-clés qui ont été retenus pour cette recherche sont : « services écosystémiques »/« urbain », « ville »/« arbre », « végétation »/« pollution »/« bienêtre », « santé humaine ». Ensuite et afin d'affiner et de compléter l'échantillon, des motsclés supplémentaires ont été utilisés : « espaces verts », « espaces boisés », « écologie urbaine », « foresterie urbaine », « biodiversité ».
, 2005). La méthodologie adoptée doit aboutir, à travers de la construction d'une base de données numérique dans un SIG, à la cartographie du risque érosif. Pour atteindre l'objectif, nous avons suivi la démarche suivante : • • La quantification de l'érosion hydrique, à partir de la combinaison des cartes thématiques en format raster (l'agressivité climatique, l'érodibilité du sol, la topographie, l'occupation des sols et les pratiques anti-érosive). USLE nous a permis de mesurer la répartition spatiale du taux de pertes en terre pour chaque pixel, exprimé en t/h/an. La méthodologie suivie requiert des données relatives aux facteurs érosifs. Pour mener l'étude, nous avons utilisé des documents suivants : Données cartographiques : • Les cartes des sols de Rachaya à 1/50000, publiées par le CNRS libanais.
Remerciements 60 Nous remercions les relecteurs qui ont accepté de juger notre travail. Tout d'abord, remercions  Éliane Charbel. Également nous tenons à remercier infiniment les chercheurs :  Myriam Makke Traboulsi et Ghaleb Faour pour leur précieuse collaboration. De même nous remercions ,  Laëtitia Lafarge ,  Nidale El Hachem ,  Leyla Grizi  et les membres du laboratoire LARI.
Materials and methods The BIG cruise was carried out in the Guaymas Basin in 2010 (Fig. 1a ) on board the French R/V L'Atalante. The main goal of the cruise was the in situ exploration of vents for microbial studies. However, during the first leg of the bathymetry and water column survey, data were acquired at a speed of 8 knots using the ship-borne EM122 (12 kHz) multibeam echosounder (Fig. 1b ). Fine-scale AUV surveys (bathymetry, backscatter, and sub-bottom profiles) were also carried out over the central area of the ST (Fig. 1c  and d ). Water-column acoustic data were processed with Sonarscope/3DViewer software developed at IFREMER  (Dupré et al. , 2015). Fluid emission echoes were detected and located by visual inspection of ship-borne water-column polar echograms corresponding to the data of each ping and along-distance echograms associated to the track of the vessel.
The near-seafloor AUV surveys were conducted 70 m above the seafloor in the central area of the ST. The first survey collected fine-scale high-resolution bathymetry and backscatter data (Fig. 1d ) using the EM2000 multibeam echosounder (200 kHz). AUV acoustic data were processed to provide 2 m grided data resolution mapping of the study area. The second AUV survey collected data with a 1800-6200 Hz sub-bottom profiler (vertical resolution of 25 cm and penetration of up to 50 m) along two profiles of 3 km each. Several dives with the manned submersible Nautile were carried out to study certain vents and sample their microbial communities. All the data were integrated in a GIS to provide an accurate and global picture of the hydrothermal area.
Acknowledgements. We thank the entire shipboard cruise participants for their work and support during the BIG cruise. This cruise, funded by  IFREMER , obtained a work permit for operating in waters under Mexican jurisdiction ( DAPA/2/ 281009/3803 , 28 October 2009). The data used in this paper are subject to IFREMER data policy and are available from the French National Oceanographic Data Centre SISMER https://doi. org/10. 17600/10010040. This work benefited from state funding administered by the  French National Research Agency  as part of the  "Investments for the Future" program , grant no. ANR-10-LabX-19-01. We thank an anonymous reviewer and the editors for their relevant remarks which have helped us improve the maturity of this manuscript. Special thanks to  Dr. Livio Ruffine  for the fruitful discussions we had on the section on oil and condensates.
Avec Marcel Bursztyn (2011) elle considère qu'une écorégion se définit par le partage d'un, de deux ou de trois enjeux majeurs de développement territorial. La perméabilité des frontières ne limite pas ces écorégions aux frontières nationales ; elles peuvent s'étendre sur un, deux, voire plusieurs pays. Commentant le sujet, Roberto Bustos Cara  (Sili et al. , 2015)  considère que l'Amérique du Sud des nations, telle qu'elle a été enseignée dans les écoles et les universités tout au long du XX e siècle, devrait petit à petit laisser la place à l'Amérique du Sud des régions, des écorégions. À partir de ce cadre conceptuel, nous avons entrepris d'identifier, de manière participative au sein de la communauté scientifique, les principales écorégions d'Amérique du Sud, en nous appuyant sur des bases de données géographiques, économiques et sociales, ainsi que sur les connaissances locales et universitaires.
'érosion éolienne estimée par rapport à la base de données PROSA (1988) concerne surtout les Pampas sablonneuse et australe. Dans la Pampa sablonneuse, la superficie affectée a été estimée à 1,7 million d'hectares. Dans la Pampa australe, elle serait de 1,4 million d'hectares. Toutefois, il faut signaler que, ces dernières années, l'augmentation des précipitations a sensiblement atténué ce phénomène d'érosion éolienne. Viglizzo et al. (2002)ont défini un « coefficient de risque relatif d'érosion », basé sur quatre facteurs : le pourcentage de surface de cultures, le contenu en carbone organique du sol, le système de labours et la pente des terres. Ce coefficient ne prend pas en compte le type d'érosion (hydrique ou éolienne), mais il permet d'établir une comparaison relative de l'érosion potentielle et de son évolution durant ces dernières décennies.
Le modèle STEP dans son ensemble pourrait être couplé à des modèles existants de gestion de la fertilité des sols. D'autres perspectives de couplage sont à envisager avec des modèles de nutrition et de production animale comme LIVSIM  (Rufino et al. , 2009) , pour évaluer la productivité des troupeaux pastoraux. Remerciements. Ce travail a vu le jour grâce à un financement accordé par l'Agence nationale de la recherche dans le cadre du projet ECliS (Élevage, climat et société, ANR-AA-VULNS-003). Les auteurs remercient les chercheurs, techniciens et enquêteurs de l'Observatoire AMMA-CATCH au Mali. Ils remercient les populations, et en particulier les éleveurs de la commune de Hombori de la qualité de leur accueil.
Remerciements Les auteurs ont bénéficié de financements  INRA dans le cadre du projet d'envergure STReP du Méta-Programme Gestion Intégrée de la Santé des Animaux (GISA), de financements FEDER-Région Guadeloupe dans le cadre du projet Agroecotrop  (2007Agroecotrop ( -2013)), de financement  FGE dans le cadre de l'action innovante FENOPAR et OSIRIS et du financement du  projet  GEMANEMA de l'Institut Carnot Santé animale.
Comparison of the Two Parameterizations Figure  9  shows the CF by volume CF vol and CF surf obtained using the two parameterizations presented in the previous sections as well as by direct calculations. These plots are based on LES data only, gathered at the scale of the LMDz6 SCM grid boxes. We display vertical profiles of the CF at the times shown in Figure  1  by red lines. Method 1 shows a good ability to reproduce the CF by volume on the RICO and BOMEX cases. The main features on these curves are the following: the cloud bases and the maximum of CF appear at the right altitudes, and the vertical profiles generally match the LES profiles. For the ARM case, however, this parameterization largely overestimate CF. It may come from the parameterization we chose for  z env (section 3. 1). We may see in Figure  5  that the linear fit is valid for the BOMEX case.
We also notice that CF surf is well reproduced only when CF vol is accurately estimated by the cloud scheme. Since CF surf is a function of CF vol in this parameterization, this behavior is expected. A general improvement appears in the ARM case up to 1,500 m and in the RICO case up to 1,100 m, where both CF vol and CF surf are simulated with an error of less than 1%. Method 2 explicitly distinguishes CF vol from CF surf and in general reduces the biases in q c by about 20%. Figure  12  shows the temporal evolution of the ARM CF by volume CF vol and by surface CF surf as simulated by the LMDz6* SCM and with LES data where layers are gathered at the scale of the SCM vertical ones. The LMDz6* SCM tends to overestimate the fractions both by volume and by surface between 11 and 13 hr, when the clouds start forming.
Caractériser et cartographier un degré d'ergonomie spatiale dans un cadre de gestion des risques demande ainsi d'élaborer une base de données, en référence à un modèle conceptuel, mettant en relation les connaissances sur les aléas qui constituent l'élément initial perturbateur du fonctionnement du territoire, les enjeux correspondant aux ressources du territoire, leurs vulnérabilités, les critères d'accès aux ressources, contraintes et alternatives, les acteurs. Cela soulève de nombreuses questions : quelle entité spatiale de base pour une telle analyse (limites administratives, entités sur critères morpho-fonctionnels, carroyage…)? Quelles catégories de ressources pour quelles catégories d'acteurs (ménages, entreprises, décideurs/gestionnaires en période de crises)? Quelles ressources à maintenir ou rétablir en priorité suite à un événement perturbateur? Quels critères d'optimisation des coûts d'accès aux ressources (distance, temps, coûts monétaires, coûts sociaux)? Nous présentons ici les premières réflexions en privilégiant, dans un premier temps, une seule catégorie d'acteurs : les habitants.
Dans cette perspective, la nature définie comme ordinaire doit présenter les particularités suivantes : ne pas être remarquable (si possible, ne pas être porteuse d'enjeux patrimoniaux), être peu complexe et se structurer sur une dépendance forte aux activités humaines dans son histoire et son fonctionnement actuel. Ces trois critères constituent trois polarités mesurables permettant de déterminer le caractère ordinaire de la nature (Fig. 5 ). Pour définir le caractère ordinaire des espaces, en l'occurrence renseigner la dépendance d'un écosystème vis-à-vis des activités humaines et la complexité des milieux, nous avons fait appel aux informations disponibles sur la couverture et l'usage du sol fournies par les bases de données Corine Land Cover 4  (CLC) (échelle 1/100 000). Dans un premier temps, nous utilisons la couverture la plus récente (2012) pour mesurer le niveau de dépendance des espaces aux activités humaines  (Liénard et Clergeau, 2011) , en intégrant les zones agricoles ou les jardins urbains 5  et pour chacun des différents usages (Annexe 1).
Le choix d'utiliser les informations de la base de données CLC, malgré l'impossibilité que cela implique d'intégrer des éléments naturels très proches de l'homme comme les bords de route, nous a permis de caractériser la nature ordinaire à l'échelle de l'action publique. Cela étant, notre clef de détermination de la nature ordinaire et sa cartographie constituent une information utile pour une éventuelle mise en oeuvre d'une compensation écologique à partir de la nature ordinaire. Mais de nouvelles questions opérationnelles et scientifiques se posent, notamment sur la nature du gain qui pourrait être considéré comme équivalent aux dommages. Dans le cas des milieux remarquables, l'équivalence entre pertes écologiques et gains se calcule en fonction d'un proxy d'indicateurs concernant les espèces rares impactées  (Quétier et Lavorel, 2011).
Remerciements Ce travail fait partie du projet « CompAg » ayant pour objet « Offres agricoles de compensation et transition agroécologique » financé par l' Agence nationale de la recherche dans le cadre de l'appel à projets intitulé « AAP GENERIQUE 2017 »  ( ANR-17-CE32-0014-02 ). Les auteurs remercient  Abdramane Diassé Samaké pour son soutien technique sur l'utilisation des outils SIG.
51) : « Il peut s'agir de la biomasse de poissons et de vertébrés, d'une espèce représentative, de la diversité de taxons, de la couverture végétale, de la densité des tiges d'une espèce végétale, des sédiments, de la productivité primaire d'un milieu, du premier maillon de la chaîne alimentaire, etc. Cet indicateur est utilisé comme unité de référence pour caractériser l'état initial du site, les pertes ainsi que les gains issus du projet de restauration. » L'établissement de proxys constitue donc le pivot de l'opération et s'élabore pendant la phase de collecte des données relatives à l'état du site concerné par les dommages. À ce stade, des bases de données spécifiques à certains habitats peuvent être mobilisées. Par exemple, l'Agence européenne pour l'environnement a élaboré un certain nombre de bases de données sur l'eau ou l'Inventaire forestier national sur les ressources forestières 3.
La première concerne l'adaptation du modèle au contexte franÇ ais. Étant développé aux États unis, une grande partie de l'architecture du modèle est fondée sur des algorithmes adaptés au contexte américain (ex. le volet consacré à la quantification de la biomasse foliaire à travers les équations allométriques). Or cette limite peut être contournée, car l'ensemble des algorithmes est ajusté en fonction des données climatologiques et atmosphériques locales et des données dendrométriques collectées sur le terrain. La diversité des données d'entrée exigées par le modèle représente à la fois une richesse et une source d'incertitudes. Prenons l'exemple des bases de données cartographiques à partir desquelles nous avons généré notre échantillon statistique. Ces dernières font référence à des dates et des méthodes de réalisation différentes ce qui génère des incertitudes au niveau du croisement des bases de données.
Par ailleurs, la base de données des espaces verts, fournie par les services techniques de la ville et qui date de 2010, n'inclut qu'une petite partie des espaces d'accompagnement et d'alignement ce qui peut engendrer une sous-estimation du couvert arboré et par conséquent des services d'élimination de polluants par exemple. ConclusionLe modèle a fourni une évaluation écologique quantitative et concrète de l'effet des arbres sur l'environnement urbain et de leur potentiel dans la production des services au profit de la société. Le recours à ce modèle n'a pas pour but ni de rompre les ponts avec l'évaluation économique ni de présenter ce modèle comme étant « Le » modèle unique. lacomplexitédesinteractions entre végétation arborée et environnement urbain. Notre exercice d'évaluation a aussi montré que l'appréhension de la valeur instrumentale peut s'établir en ayant recours aux indicateurs biophysiques.
Données Données climatiques Ce sont les données des précipitations quotidiennes E-OBS de l'European Climate Assessment & Dataset (l'ECA&D ;  Klok et Klein Tank, 2009)  qui sont utilisées ici (version 10. 0). Ces données en points de grille à haute résolution spatiale (0,25°) sont issues de l'interpolation de séries d'observation provenant de plus de 2300 séries issues de stations d'observation réparties sur l'Europe, le Proche-Orient et l'Afrique du Nord  (Haylock et al. , 2008). Pour cette étude, les données d'observation E-OBS sont extraites de 10°O à 40°E et de 28°N à 46°N sur la période 1957 à 2013 et pour la période allant de septembre à avril (appelée « saison humide » par la suite), période dite « pluvieuse » pour le domaine méditerranéen car regroupant la majorité des précipitations annuelles  (Xoplaki, 2002).
Hoftra et al. (2009) , un tel jeu de données contient inévitablement un certain nombre d'erreurs et d'incertitudes, causées par exemple par des changements de position des stations, des erreurs dans les mesures ou encore des incertitudes liées à l'interpolation des données. Haylock et al. (2008)  indiquent que les incertitudes associées à la qualité du jeu de données dépendent fortement du nombre de stations utilisées. Ainsi, de nombreux points de grille de la base de données E-OBS, principalement situés au Proche-Orient et en Afrique du Nord, présentent des séries de données incomplètes. Le faible nombre de stations météorologiques sur ces deux régions en est la cause principale  (Brunet et al. , 2014). Les points de grille se trouvant sur la mer et ceux montrant un manque de données d'au moins une saison complète sur la période 1957-2013 sont alors exclus de l'analyse (soit 10 057 points de grille sur les 14 400 du domaine étudié, soit 70%).
Remerciements L'auteur tient à remercier l'ensemble des acteurs rencontrés pour ce travail, en premier lieu les pêcheurs, mais aussi les agents du ministère en charge de l'écologie, notamment en  Loire-Atlantique ,  Louis Brigand  et  Guillaume Lacquement , et les relecteurs pour leurs conseils, ainsi que la maison Julien-Gracq à Saint-Florent-le-Vieil (49).
Meteorological and Hydrological Data Some meteorological parameters (temperature, humidity, wind direction, wind speed, and solar radiation) and rainfall are continuously monitored and sampled every fortnight from a clearing (PA site) (Fig. 1 ; Table  1 ). The minimum rainfall measurement value is 0. 1 mm. Snow cover is monitored with a snow depth measurement sensor combined with a direct reading rod. Seven cumulative rain gauges are disseminated on the catchment to assess eventual spatial variability in precipitation (Fig. 1 ). The stream flow discharge at the outlet of the catchment has been continuously registered since 1986 (RS site), and the discharges of the four springs (CS1, CS2, CS3, and CS4) located in the spring collector (CR site) are measured every 2 wk (Fig. 1 ). No other hydrological data were measured on a long-term basis; they were measured only for specific investigations (e.