dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
parL'ensemble des personnes interrogées, dans différentes DDPP de la région Auvergne Rhône-Alpes, à la DDT du Rhône et à la chambre d'Agriculture, regrette l'absence d'une base de données commune pour le suivi des épandages. à ce titre, à aucune obligation de traçabilité concernant leur utilisation en épandage, sauf utilisation en zone vulnérable (certains pays comme l'Allemagne ont ainsi fait le choix de placer l'ensemble de leur territoire en zone vulnérable). L'organisme indépendant du Rhône, sous le nom de mission d'Expertise et de Suivi des Épandages (MESE), a été créé en 2007 à la demande du préfet départemental. Comme la plupart des organismes indépendants, la MESE était financée en grande partie par l'Agence de l'eau (80 %) et par la chambre d'Agriculture (20 %) qui en assurait également le pilotage, l'expertise et l'animation.
Une meilleure compréhension est nécessaire pour différentes raisons, y compris pour la mise en place de mesures d'atténuation du changement climatique. Souvent limitée à quelques sites de recherche, l'évaluation de la dynamique du carbone en zone tropicale est difficile car elle doit tenir compte de la variabilité spatiale du climat, des sols, de la topographie et des perturbations anthropiques et naturelles. Plusieurs études ont porté sur l'estimation des stocks de carbone des sols à grande échelle  (Batjes, 2001 ; Batjes, 2002 ; Batjes, 2005 ; Batjes, 2006 ; Batjes, 2008 ; Henry et al. , 2009). Cependant, ces différentes études fournissent des estimations très variées. Ces variations s'expliquent par plusieurs facteurs : -l'utilisation de différents systèmes de classification, la difficulté d'accès aux bases de données sur les propriétés des sols ; -le manque de compatibilité entre des types de données provenant de diffé-.
Comparaison des estimations entre pays Les estimations obtenues par les trois cartes sont très différentes. Les estimations réalisées à partir de la carte Giec (« estimation 3 ») sont supérieures (environ 66 %) à celles à partir de la base de données HWSD (« estimation 1 ») (fig. 5   (Khouma, 2002). Les problèmes relatifs à l'interopérabilité entre les systèmes de classification limitent le passage d'une classification à l'autre et les possibilités d'amélioration des cartes des sols. Par ailleurs, il est également important qu'un système de classification prenne en compte les besoins d'information qui peuvent varier entre pays et qu'il puisse être applicable sur le terrain  (Khouma, 2002). Pays GgC 0 B E B F C D C V G C G A G H G U L I M A L M A U N I G E R N I G E R I A S E S I S T A P T O Stocks de carbone La perte d'informations relatives à l'utilisation de classes moins précises amène à des estimations très différentes des nôtres, jusqu'à 30 % inférieures dans le cas des valeurs par défaut du Giec.
L'accessibilité et la possibilité d'harmoniser les données sont des éléments importants de l'amélioration des estimations des stocks de carbone du sol. Différentes bases de données  (Batjes, 1995 ; Batjes, 2005 ; Leenaars, 2012)  ou initiatives sont en cours pour encourager les mesures de stocks de carbone dans les sols d'Afrique de l'Ouest. La mise en place de protocoles et de systèmes de classification communs doit permettre une meilleure connaissance ainsi que l'intégration des données à l'échelle régionale  (FAO, 2000). La mise en place d'un système de classification des sols qui soit similaire au LCCS (Land cover classification system) et de catégorisation des types d'occupation des sols  (Di Gregorio, 2015) , serait une grande avancée dans l'amélioration de l'interopérabilité entre les systèmes de classification des sols.
Lors de l'estimation des changements de stocks de COS, il faudra s'assurer que ces changements ne résultent pas de différences liées à l'utilisation de différentes méthodologies, bases de données ou systèmes de classification. À l'avenir, il est fort probable que de nouvelles cartes soient développées avec de nouvelles mesures de terrain. Il faudra donc recalculer les estimations de changements de stocks de carbone et pour cela s'assurer que les méthodes et données utilisées restent disponibles et soient reproductibles. La prise en compte de la variabilité spatiale des stocks et de leurs changements dans le temps est nécessaire pour évaluer (1) l'impact de la contribution des activités humaines sur le cycle du carbone et (2) la fertilité des sols. Une meilleure estimation des stocks de carbone et de leur dynamique est un enjeu de plus en plus important dans le cadre de la mise en place de plans d'action pour l'atténuation des changements climatiques  (Diagana et al.
Base de données La base de données construite pour ce travail regroupe pour l'ensemble du Maroc un total de 912 profils. Le tableau 1 et la figure 4 donnent leur répartition par zone agro-écologique. On constate une densité faible de profils par rapport aux surfaces de ces zones alors que, en principe, les études pédologiques requièrent un profil pour 100 ha. Ceci est dû au fait que ces études pédologiques ont porté essentiellement sur les zones à fort potentiel agricole, notamment celles irriguées. Ceci confirme le constat avancé par Badraoui (2016), à savoir seuls 30 % de la ressource en sol sont connus au Maroc, essentiellement les plaines agricoles, c. -à-d. les zones d'action des offices régionaux de mise en valeur agricole : Loukkous, Basse Moulouya, Gharb, Doukkala, Tadla, Haouz et Souss.
Contrôle qualité des données et représentativité Le contrôle qualité de l'information accumulée dans la base de données des profils de sols a été réalisé par un examen systématique (1) de la distribution spatiale des variables pour lesquelles existaient des cartes thématiques indépendantes (par ex. des cartes administratives ou des modèles digitaux de terrain) et (2) de la cohérence de chacune des valeurs de propriétés physicochimiques telles que le pH ou la granulométrie par exemple. Cette cohérence a été appréciée grâce à la connaissance de l'étendue des valeurs attendues, établie selon les types de sols et des corrélations entre variables. Nous avons vérifié la représentativité des profils en s'assurant qu'ils étaient bien représentatifs géographiquement des types de sols et des usages des sols donnés grâce aux cartes des sols et aux cartes des usages des terres de l'espace rural du Rwanda.
Les teneurs en COS (méthode  Walkley et Black, 1934) , les volumes des éléments grossiers (tamisage > 2 mm) et les densités apparentes (méthode volumétrique au cylindre) sont issus de la base de données des sols du système d'information des sols rwandais. Les stocks de COS de la couche (0-30 cm) par unité de surface ont ensuite été calculés en faisant la somme des stocks de COS de toutes les couches de sols jusqu' à 30 cm de profondeur. Les données concernant les usages des terres ont été renseignées à partir des descriptions de profils. Les données ont ensuite été analysées pour mettre en évidence l'influence du type de sol et de l'usage des terres sur les stocks de COS.
Représentativité du système d'information des sols rwandais La figure 1 montre la localisation des profils de sols. La densité moyenne des échantillonnages est d'un profil pour 14 km 2. Cependant, il existe d'importantes variations régionales car la stratégie de cartographie a concentré les observations dans des zones pilotes situées dans différents environnements géomorphologiques. Les Cambisols (27 %), les Ferralsols (25 %), les Acrisols (13 %) et les Alisols (10 %) sont les mieux représentés dans la base de données des profils. Cette dernière comprend aussi bien des sols cultivés que non-cultivés et la plupart des profils de sols sont localisés sous des cultures (32 %) ou sous des jachères de plus de 5 ans (26 %) ; viennent ensuite les sols sous des plantations (14 %), sous des forêts naturelles (13 %), sous des végétations herbacées naturelles (prairies, savanes) (10 %) et sous des pâturages permanents (2 %).
Ce dernier usage des terres semble sous-représenté dans la base de données, de nombreuses jachères et zones herbacées étant pâturées. Après l'étape du contrôle qualité, 1 466 profils ont été retenus afin de modéliser les propriétés des sols. Le nombre de propriétés mesurées dans ces profils est cependant très hétérogène. La diversité des facteurs pédogénétiques se remarque aux grandes variations des propriétés physiques et chimiques des sols (tabl. 1).
e. de séquestration de carbone sensu lato) par mode d'usage et surtout par mode de gestion agricole des sols. Des bases de données sur les ressources en sol, les modes d'usage et de gestion des sols ainsi que des systèmes de surveillance et de suivi des sols doivent être mis en place durablement dans tous les pays africains afin de caractériser la variabilité des stocks de carbone à différentes échelles de temps et d'espace et de diffuser toutes ces données. Cet ouvrage décrit plusieurs difficultés dans l'analyse des données existantes, par exemple l'usage de différentes nomenclatures des sols (CPCS 1  , Référentiel.
Le développement de méthodes peu coûteuses en consommables et en entretien, comme la spectrométrie infrarouge  (Cambou et al. , 2016) , est à encourager. Toutefois l'appropriation, l'adaptation des cadres méthodologiques et le développement de nouvelles méthodes, nécessitent que de réels efforts soient réalisés pour étoffer et sécuriser l'emploi technico-scientifique en Afrique. De même, les démarches de partage des données, dans le cadre d'élaboration de base de données, sont souvent freinées par la méconnaissance des aspects juridiques et techniques de la science ouverte. Il est plus que jamais important de documenter et d'apporter des informations chiffrées sur les stocks actuels des sols africains ainsi que sur leurs réelles potentialités de stockage du carbone. Les modèles d'évolution des stocks de carbone sont généralement calibrés sur des données tempérées.
Elles s'articulent autour de trois axes principaux. Certaines d'entre elles trouvent leur écho dans la soumission faite par le groupe africain des négociateurs à l'Action commune de Koronivia pour l'agriculture 4. -Poursuivre l'harmonisation des méthodes de mesure et des données. -Constituer des bases de données géoréférencées et les partager. -Comprendre et maîtriser les aspects juridiques des données dans le cadre de la science ouverte. -Mettre en place et pérenniser des observatoires à moyen-long terme. 2. Soutenir la recherche et le dialogue entre acteurs -Soutenir la recherche africaine productrice de données, y compris en appuyant la formation des personnels techniques. -S'intéresser aux systèmes qui intègrent l'élevage et l'agriculture pour favoriser les transferts de matière organique (MO).
utilisation des ressources en sol au Maroc. » In Lhafi A. et al. (éd. ) : 50 ans de développement humain & perspectives 2025. Cadre naturel, environnement et territoires, Rabat, Maroc, Cinquantenaire de l'indépendance du Royaume du Maroc-Ires. BADRAOUI M. , 2016 Connaissance et utilisation des ressources en sol au Maroc. Rabat, Maroc, Institut national de la recherche agronomique, 27 p. BADRAOUI M. , STITOU M. , 2002 « Status of soil survey and soil information system in Morocco. » In Badraoui B. P. (éd. ) : Proceedings de l'atelier sur les bases de données Soter pour les pays de l'Union du Maghreb Arabe, Rabat, Maroc, FAP/SNEA : 21-28. BENABID A. , 2000 Flore et écosystème du Maroc: évaluation et préservation de la biodiversité, Paris, France & Rabat, Maroc, Ibis Press & Éditions Kalila Wa Dimna.
Le système d'information des sols du Rwanda repose sur une base de données de 1 833 profils de sols géoréférencés. L'ensemble des informations a été collecté entre 1981 et 1989 par le projet « Carte pédologique du Rwanda », fruit d'une coopération entre le ministère rwandais de l'Agriculture, de l'Élevage et des Forêts et le gouvernement belge. En se basant sur des combinaisons de données sur les matériaux parentaux, et sur les profils de sols (profondeurs des sols, classes de drainage, texture, propriétés physicochimiques), 276 unités taxonomiques, ou séries de sols, ont été identifiées. Ces séries caractérisent le paysage pédologique du Rwanda à partir de 43 cartes à l'échelle 1:50 000.
Remerciements Nos remerciements vont à  Madeleine Diouf Sarr  ( ministère de l'Environnement, Sénégal ),  Valérie Viaud  ( unité mixte de recherche « Sol Agro et hydro système Spatialisation », Institut national de la recherche agronomique et de l'environnement, Inrae de Rennes ),  Aziz Touré  ( Centre de suivi écologique, CSE, Sénégal ), Samba.
Trois estimations des stocks de carbone du sol de la région ont été réalisées et comparées afin d'illustrer la variation de ces estimations selon la méthode utilisée. À travers ces trois estimations, nous cherchons à déterminer le stock de carbone pour les différents types de sols et les différents systèmes de classification. La première estimation utilise la base de données HWSD (Harmonized World Soil Database, FAO/IIASA/ISRIC/ISSCAS/JRC, 2008). Celle-ci contient 48 148 unités cartographiques avec leurs propriétés texturales, leur teneur en carbone ainsi que d'autres propriétés. Une carte à l'échelle 1:1-1:5 M donne la localisation géographique des différentes unités de sols et des différents types de sols qu'elles contiennent (fig. 1A).
Arenosols Arenosols 1,80 94 1,72 2,00 D. 2,24 94 2,19 2,37 1913 Cambisols Cambisols & Calcisols 3,69 113 1,72 5,52 3,43 113 2,76 3,98 83 Ferralsols Ferralsols 4,79 64 2,61 10,53 4,26 64 3,00 10,49 199 Fluvisols Gleysols 1 à 3 3 à 4 Fluvisols Gleysols 4,89 70 2,28 11,49 5,86 70 2,38 28,44 7,59 79 2,55 14,75 4,49 79 2,53 10,48 2 à 5 5 à 8 129 51 Histosols 4 à 9 9 à 51 Histosols 115,91 6 115,91 115,91 314,82 6 314,82 314,82 8 à 14 14 à 73 0,4 Lithosols 51 à 191 Manquant Leptosols 4,39 258 4,32 8,35 73 à 264 Manquant - - - - 808 Figure 2 Les stocks de carbone des sols d'Afrique de l'Ouest selon la base de données HWSD. A. Cartographie des unités de sol. B. Stocks de carbone pour la couche de sol 0-30 cm (kg C. m -2 ). C. Stocks de carbone pour la couche de sol 30-70 cm (kg C. m -2 ). D. Stocks de carbone la couche de sol 0-100 cm (kg C.
l'ont illustrées des études menées au nord du Togo (Poch et Ubalde, 2006) ou au Sénégal(Woomer et al. , 2004). Au niveau national, les estimations 1 sont proches de celles d'autres études menées au Bénin et au Sénégal, (tabl. 7) alors que les estimations 2 et 3 sont supérieures. Tableau 7 Comparaison des stocks de carbone estimés avec d'autres études à l'échelle nationale (Bénin et Sénégal). Pays Superficie (km 2 ) Autres études Profondeur COS Référence Nos estimations par couche de sol Profondeur COS (Tg C) (Tg C) 0-20 cm 251-260 0-30 cm 396 (1), 357 (2), 629 (3) Bénin 115 141 0-50 cm 408-424 VOLKOFF et al. (1999) 0-100 cm 526-543 0-100 cm 542 (1), 681 (2) Sénégal 199 823 0-40 cm 452 WOOMER et al. (2004) 0-30 cm 396 (1), 619 (2), 604 (3) 0-100 cm 649 (1), 1 216 (2) * (1) Estimation 1 (base de données HWSD).
Le système d'information des sols du Rwanda repose sur une base de données de 1 833 profils de sols géoréférencés. L'ensemble des informations a été collecté entre 1981 et 1989 par le projet « Carte pédologique du Rwanda », fruit d'une coopération entre le ministère rwandais de l'Agriculture, de l'Élevage et des Forêts et le gouvernement belge. En se basant sur des combinaisons de données sur les matériaux parentaux, et sur les profils de sols (profondeurs des sols, classes de drainage, texture, propriétés physicochimiques), 276 unités taxonomiques, ou séries de sols, ont été identifiées. Ces séries caractérisent le paysage pédologique du Rwanda à partir de 43 cartes à l'échelle 1:50 000 Chapitre 4 des sols au Rwanda de carbone organique à la spatialisation des stocks Étude préliminaire Matériels et méthodes Le système d'information des sols rwandais e cou vrant l'ensemble du territoire(Imerzoukene et Van Ranst, 2001 ; Verdoodt et  Va n Ranst, 2006a ; Verdoodt et Van Ranst, 2006b).
kg -1 sol 1 345 0,41 ± 0,70 0,00 -12,40 Na + échangeable cmol(+). kg -1 sol 1 335 0,11 ± 0,82 0,00 -27,67 Minéralogie des sols CEC*-NH 4 OAc cmol(+). kg -1 sol 1 333 17,81 ± 13,49 1,58 -200,27 Fe 2 O 3 libre % 226 4,95 ± 3,71 0,13 -28,31 Fe 2 O 3 amorphe % 25 0,91 ± 0,76 0,13 -2,73 Les variations d'altitude, de la position topographique et de la texture des sols expliquent les différences modérées observées au sein de chaque type de sol et chaque type d'usage (tabl. 2). Puisque les teneurs en COS et en éléments grossiers ont été mesurées sur 1 365 profils, l'utilisation d'équations de pédotransfert validées pour la région permettra d'enrichir considérablement la base de données des stocks de COS. * CEC : capacité d'échange cationique. pF:potentielde l'eau (pF = 2,5 l'eau est retenue par le sol à une pression de 30 kPa et pF = 4,2 à une pression de 1 500 kPa).
stocksdeCOSles plus faibles sont enregistrés dans les Luvisols et les Ferralsols, avec des valeurs moyennes respectives de 55,5 et 59,9 Mg C. ha -1. Les faibles stocks dans les Luvisols sont dus aux pratiques agricoles et les Ferralsols sont connus pour leurs faibles teneurs, quelle que soit leur usage (tabl. 2). Les valeurs de stocks de COS calculées à partir de la base de données des profils des sols du Rwanda correspondent assez bien aux estimations pour l'ensemble de l'Afrique centrale : 58 ± 47 Mg C. ha -1 pour les Ferralsols, 65 ± 48 Mg C. ha -1 pour les Acrisols, 81 ± 50 Mg C. ha -1 pour les Cambisols(Batjes, 2008). Néanmoins, on observe des stocks plus importants dans les Acrisols et les Cambisols du Rwanda, ce qui montre que l'usage des terres et les conditions climatiques y sont différents.
Bull. Scéan. Acad. r. Sci. Outre-Mer, 47 (3) : 299-329. Abomey a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil Science, 37 (1) : 29-38. Lokossa Porto Novo Cotonou 100 0 100 200 Kilomètres Figure 1 Les huit zones agro-écologiques du Bénin. Caractéristiques des zones agro-écologiques du Bénin Les huit zones agro-écologiques du Bénin (fig. 1) présentent chacune des conditions pédoclimatiques, des systèmes agricoles et des dynamiques de mode d'occupation des sols particuliers face aux enjeux mondiaux de la sécurité alimentaire et d'atténuation du changement climatique. Chacune de ces zones a donc des stocks de carbone et des potentiels de stockage du carbone qu'il convient de caractériser et d'étudier. ConclusionLe système d'information des sols rwandais est une des bases de données existantes les plus complètes sur les sols du continent africain.
C'est un outil clé pour décrire l'environnement physique dans lequel vivent les agriculteurs des différentes régions du pays. Cette base de données estime également les valeurs de plusieurs propriétés physicochimiques des sols. Aussi, celle-ci devrait être exploitée de façon plus approfondie afin de fournir des estimations nationales et/ou régionales fiables sur des propriétés cruciales des sols. Pour ce qui est des stocks de COS dans la couche (0-30 cm), cette base de données montre un haut potentiel de séquestration du carbone, surtout dans les hautes terres du pays. IntroductionSitué en Afrique de l'Ouest, le Bénin s'allonge perpendiculairement au littoral du Golfe du Bénin entre les méridiens 1° et 4° et les parallèles 6° et 12° Nord. Les climats y sont chauds et humides. Les conditions pédologiques et la végétation du Bénin sont caractéristiques de la zone intertropicale.
ha -1 ) Rendements moyens** 2000-2014 (kg. ha -1 ) Évolution (%) Niger Mil 328 448 + 37 Sorgho 487 327 -33 Sénégal Arachide (coques) 845 810 -4 * Source : PIERI (1989). ** Source : base de données FAOSTAT : http://faostat. fao. org/ Tableau 2 Évolution des rendements nationaux pour les cultures dont les rendements étaient en stagnation en 1980. Pays Cultures Rendements moyens* période 1** (kg. ha -1 ) Rendements moyens*** 2000-2014 (kg. ha -1 ) Évolution (%) Mali Mil 589 809 + 37 Arachide (coques) 677 1 021 + 51 Burkina Faso Mil 507 803 + 58 Arachide (coques) 517 791 + 53 * Source : PIERI (1989). ** Au Mali pour le mil : 1950-1982 ; au Burkina Faso pour le mil : 1960-1980 ; au Mali et Burkina Faso pour l'arachide : 1960-1982. *** Source : base de données FAOSTAT : http://faostat. fao. org/ Tableau 3 Évolution des rendements nationaux pour les cultures dont les rendements étaient en augmentation en 1980.
Wake up conditions de son développement. France, GTAE-AgroParisTech-Cirad-IRD, mars 2019. Téléchargeable : www. cariassociation. org/ Publications/Memento-pour-l-evaluation-before it is too late. Make agriculture truly sustainable now for food security in a changing climate. Genève, UNCTAD. Téléchargeable : https://unctad. org/en/PublicationsLibrary/ 1986 ; Malheureusement, les données et connaissances sur l'agro-écologie sont éparses. de-l-agroecologie ditcted2012d3_en. pdf La coopération des agriculteurs, du convaincu au moins convaincu, des organisations paysannes, des opérateurs du développement rural, des chercheurs de diverses disciplines est indispensable. À court terme, un recensement et une caractérisation des projets ou des initiatives en agro-écologie, la constitution de bases de données et le développement d'échanges entre acteurs de l'agro- écologie, devraient mutualiser et formaliser les acquis.
She also met the representatives of the Ministry of Social Welfare and Labour on sites in order to get the required local authorisation for implementing data collection. Then field observations and in-depth semi-structured interviews were conducted in Vietnamese by a Vietnamese junior researcher, Tam Nguyen, from June to August 2017 in Savannakhet. At first, as it is usual in Laos and already described (see for example Hancart & Sychareun 2018) the implementation of this research faced various challenges. Tam had been given the authorization to conduct formal interviews at the construction site identified as the "field" by authorities, with the workers chosen and presented to her by the Lao government officer assigned for this research. She wrote in the field notes: The officer took out a letter from the authority, talked for about 4-5 minutes, and the workers only nodded.
Acknowledgements We would also like to express our deepest gratitude to our colleagues and research assistants at the  Institut de Recherche pour le Développement , the  University of Health Sciences, the Centre for HIV Aids , the  Centre d'Infectiologie Christophe Mérieux ,  Lao Tropical  and  Public Health Institute  and the  Lao Red Cross and French Red Cross. Special thanks to the Provincial Labour and Social Welfare office at Savannaket and to our informants.
/ État des lieux des gènes identifiés Au total il existe relativement peu de publications de cartographie génétique de loci de prédisposition aux anomalies congénitales, et le nombre de travaux ayant abouti à l'identification du ou des gènes sous-jacents, voire de la mutation causale est encore plus faible. OMIA (« Online Mendelian Inheritance in Animals », http://omia. angis. org. au) est une base de données destinée à répertorier l'ensemble des héréditaires à déterminisme simple, connues chez 224 espèces animales autres que l'Homme et la souris. Chez le porc 241 maladies et défauts sont répertoriés (dont 99 sont un équivalent d'une pathologie humaine), mais seules 34 mutations ont été publiées (tableau 2). Ces nombres sont faibles par rapport aux autres espèces d'intérêt agronomique et d'importance économique.
En plus de contrôler les résultats obtenus lors de la phase d'annotation automatique du corpus, cette opération d'annotation manuelle nous a permis de repérer plus aisément les verbes sans sujet exprimé, ce qui est difficile à faire lors d'un étiquetage automatisé du corpus, du moins, à ce stade de la constitution de la base de données ConDÉ 14. Nous avons enfin complété ce corpus premier par l'étude des Instrucions et ensaignements, texte juridique normand daté de 1386 et édité par  Besnier & Génestal (1912). Le texte, que nous désignerons sous le terme de « Styles », a été annoté manuellement sur un segment continu de 455 propositions (sur approximativement 840 propositions). Trois variables nous ont particulièrement intéressés ici : le taux d'expression du sujet pronominal, le taux d'antéposition ou de postposition du sujet pronominal et, enfin, les verbes les plus fréquemment employés avec les pronoms exprimés.