dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
The two genetic clades correspond to the geographic distinction observed here in all types of analyses. According to Lalis et al. [30] , the Moulouya River has been a barrier preventing exchanges between the two clades, as it is also for other taxa. In the oriental region of Morocco (to the east of the Moulouya River), these authors found the presence of the two clades in sympatry  [30]  and some experimental hybridization tests have been performed  [4] , but our sample of specimens from this region did not allow us to characterize the individuals from the contact zone. Further studies are now required to verify in eastern Morocco as well as in Algeria and with a larger dataset the extension of the sympatric zone and potential hybridisation as hypothesized by genetic analyses. These studies will allow us to clarify the ecological and behavioral characteristics and behavior of these cryptic species for their better management in terms of control.
Plusieurs organismes ont contribueau financement de ces travaux. Certaines collectes et analyses moleculaires ont eterealisees dans le cadre du projet CMEP TASSILI MDU 09MDU755 TASSIL, et nous remercions Idir Bitam, Salahedine Doumandji, Karim Souttou, Makhlouf Sekhour et Violaine Nicolas. Les collectes au Maroc ont eterendu possible grace ala collaboration avec l'Institut scientifique de Rabat (A. El Hassani, M. Fekhaoui, A. Mataame, H. El Brini), le departement de zoologie de la facultedes sciences de l'universiteMohamed-V de Rabat (T. Benazzou, A. Benhoussa) et le Haut-Commissariat aux eaux et forets et lutte contre la desertification. Le projet ANR 6 e extinction ANR-09-PEXT-004, MOHMIE, Modern Human installation in Morocco, Influence on the small terrestrial vertebrate biodiversity and Evolution (CD) a permis de capturer certains specimens marocains, de les genotyper et de preparer les cranes pour les analyses morphometriques (A.
Parmi les exploitations d'agroéleveurs et fourrage (en pourcentage de 6,5 kg MS. jour -1. UBT -1 )  (Boudet, 1984)  et la couverture des besoins en fumure organique des sols (en pourcentage de 2,5 t MS. ha -1. an -  )  (Berger et al. , 1987). La traction animale, troisième pilier de l'IAE, traite de l'énergie musculaire dépensée pour fournir du travail, différente de l'énergie brute concernée par cette étude ; elle n'a pas été abordée. Des analyses de corrélations entre les différentes variables ont été faites avec le logiciel XL STAT version 18. 07.
Lait maternel Nous avons aussi comparé nos résultats à la teneur du lait maternel en AGPI. En effet, le lait maternel est un bon marqueur de notre alimentation  (Combe et Vaysse, 2011). Toutefois, l'ALA étant peu incorporé dans les triacylglycérols, il est retrouvé en moindre quantité que le LA. Pour autant, le rapport LA/ALA est deux fois plus élevé dans le lait maternel qu'il ne l'est dans l'alimentation de la mère  (Guesnet et al. , 1997 (Guesnet et al. , , 2009)). Dans plusieurs pays européens (France, Allemagne, Espagne), le rapport LA/ALA du lait maternel croît entre les périodes  1980 /1990 et 1990 /2005 (Ailhaud et al. , 2006)) , et ce de manière cohérente avec la base de données de la FAO  (Schmidhuber, 2007). En France, sur la base des données provenant de plusieurs régions disponibles à trois dates  (1997, 2007, 2014) , la composition du lait maternel en pourcentage des acides gras totaux passe de 0,57 à 0,9 d'ALA et de 13,5 à 10,5 de LA entre 1997 et 2014, de telle sorte que le rapport LA/ALA diminue de 26 à 13 ; l'évolution observée étant plus rapide entre 1997 et 2007 qu  'entre 1997 'entre et 2014 'entre (Coüdelo et al.
, 2015 ; de Groot et al. , 2010). 2 À l'échelle d'un territoire, la prise en compte des services dans la planification et la gestion nécessite l'utilisation de données spatialement explicites et suppose au préalable un exercice de modélisation et de cartographie des SE. La plupart de ces modèles se basent sur ou utilisent comme proxy des cartes d'Occupation ou d'Utilisation des Sols (OS/US)  (Verhagen et al. , 2016 ; Lautenbach et al. , 2015 ; Egoh et al. , 2012 ; Martínez-Harms et Balvanera, 2012 ; Seppelt et al,. 2011 ). Différentes bases de données publiques mettent à disposition librement des données d'OS/US, du fait de l'intérêt qu'elles suscitent dans de nombreux domaines. Nombre de cartes d'OS/US disponibles sont produites à large échelle (par exemple Corine Land Cover à l'échelle de l'Union européenne ou GlobCover à échelle mondiale) ce qui restreint leur résolution spatiale.
Bien que fréquente, l'utilisation à l'échelle locale des informations produites à large échelle génère une forte incertitude pour la cartographie des SE. Par ailleurs, il existe un ensemble de bases de données d'OS/ US à échelle fine, produites pour répondre à des demandes ciblées sur un seul type de milieu (Urban Atlas pour l'étude des densités urbaines, Registre Parcellaire Graphique basé sur les déclarations de la PAC). Cependant, la spécificité typologique de ces cartes d'OS/US rend impossible leur utilisation directe pour la cartographie des SE. En effet, ces données détaillent particulièrement un type d'OS/US (le milieu urbain pour l'Urban Atlas, le milieu agricole pour le Registre Parcellaire Graphique) et les types d'objets géographiques représentés ne sont pas forcément en adéquation les uns avec les autres (pas la même échelle d'analyse ni le même grain de finesse des éléments).
De plus, les territoires renseignés par ces bases de données ne sont pas forcément continus ni exhaustifs (l'Urban Atlas n'est développé que dans un rayon restreint autour des grandes agglomérations européennes et la typologie n'est détaillée que pour le milieu urbain, le Registre Parcellaire Graphique ne renseigne que les îlots parcellaires soumis aux déclarations à la Politique Agricole Commune). Pour toutes ces raisons, l'utilisation de ces bases de données d'OS/US, fournissant des informations hétérogènes nécessite un exercice de fusion afin de mettre en cohérence les informations renseignées et constituer une base de données spatialement exhaustive et géographiquement cohérente  (Marceau et Hay 1999 ; Vannier 2011 ; Hubert-Moy et al. 2012 ; Mathian et Sanders 2014 ; Warnock et Griffiths 2015).
En parallèle, les données de télédétection sont de plus en plus utilisées pour cartographier l'OS/US de manière adaptée aux configurations et dynamiques locales  (Kuenzer et al. , 2014 ; Giri et al. , 2013 ; Hansen et Loveland, 2012). Il apparait alors intéressant de se baser sur l'ensemble de ces données disponibles (à la fois bases de données publiques et données de télédétection) afin de produire des cartes d'OS/US précises en termes de résolution spatiale et typologique afin de refléter au mieux les particularités et pratiques locales d'un territoire donné. Observer et analyser un territoire et les éléments d'un territoire dans le but de le cartographier ou de le modéliser fait appel à l'analyse d'un système complexe tant dans sa structure que dans ses processus  (Hay et al. 2002)  et engendre de manière inévitable certaines incertitudes dans les démarches adoptées  (Hou, Burkhard, et Müller 2013).
• du point de vue de la diversité paysagère, la région de Grenoble présente des caractéristiques physiques et naturelles variées qui expliquent la grande diversité des paysages que l'on y trouve. Les fonds de vallées planes de Grenoble et du Grésivaudan favorisent l'extension de la croissance urbaine, de même que la plaine de la Bièvre, trois massifs montagneux viennent structurer ce territoire (le Vercors, la Chartreuse et Belledonne) offrant des paysages naturels et semi-naturels qui bénéficient de nombreuses mesures de protection (Parcs Naturels Régionaux, Réserves naturelles, etc. ). Lefebvre (2014)  décrivent avec précision les données et méthodes développées pour la constitution de la base de données d'OS/US (tableau 2, niveaux 1-2-3). 9 En résumé, nous avons assemblé, découpé et nettoyé les bases de données publiques au format vectoriel de la BD Topo, l'Urban Atlas, et le Registre Parcellaire Graphique ; prétraité et projeté les données de télédétection RapidEye (résolution spatiale 10*10 m) et MODIS (résolution spatiale 250*250 m), basé sur la géométrie de la BD Ortho de l'IGN (Figure  2 ).
L'ensemble de ces données a été fusionné et segmenté puis photo-interprété afin de corriger certaines affectations typologiques et compléter les espaces non couverts par les bases de données publiques (Figure  2 ). Cette étape a permis de produire une base données précise spatialement et dont la typologie est adaptée aux conditions locales (Tableau 1). Ces cartes ont été validées par un photo-interprétateur extérieur à la chaine de traitement.
Résultats et discussion La base de données d'OS/US développée a permis de modéliser le panel des 15 SE d'intérêt ou d'adapter des modèles existants aux spécificités locales, grâce à une résolution spatiale et typologique développée selon les types de paysages présents sur le site d'étude. Nous proposons 1 -d'analyser la contribution de cette base de données dans les modèles de SE ; 2-de montrer les degrés de dépendance différents à la carte initiale selon les modèles développés ; et enfin 3 -de discuter des choix méthodologiques effectués pour prendre en compte au mieux l'incertitude liée à ces cartes d'OS/US dans notre démarche de modélisation.
Contribution de la base de données d'occupation et d'utilisation des sols pour la modélisation des Services Écosystémiques L'ensemble des modèles développés intègre une variable d'OS/US (de manière plus ou moins dominante dans le processus de modélisation), basé sur la carte détaillée d'OS/US développée dans cette étude. Les autres types de données d'entrée sont soit relatifs à des facteurs physiques du milieu (climat, sols, altitude, pente), soit à des facteurs socioéconomiques (type de propriété, pratiques culturales, pratiques de loisir). Sur les 15 modèles de SE développés, 8 utilisent comme données d'entrée principale des cartes d'OS/US (Tableau 3) : Habitat, Production agricole (cultures), Production fourragère, Stock de bois, Production de bois, Récréation, Stock de Carbone, Pollinisation.
Il s'agissait donc de mettre en correspondance le plus précisément possible notre typologie détaillée avec celle proposée par le GlobCover (© ESA 2010 and UCLouvain). Notre base de données d'OS/US a donc constitué l'information principale permettant de produire des modèles parfois simples dans la description des processus, mais cependant informatifs du fait de la finesse typologique des données d'entrée (Tableau 3). L'utilisation d'une base de donnée existante, soit à une résolution spatiale plus grossière (Corine Land Cover), soit avec une finesse typologique basique (cinq grands types de milieux) n'aurait Cartographier les services écosystémiques : quelles données, quels modèles, q. Environnement Urbain / Urban Environment, Volume 11 | 2017 pas permis de cartographier et quantifier si précisément autant de SE sur l'ensemble du territoire du bassin de vie de Grenoble.
, 2015)). Cartographier les services écosystémiques : quelles données, quels modèles, q. EnvironnementUrbain / Urban Environment, Volume 11 | 2017 Limites du modèle : Les prélèvements ont été estimés sur la base de données régionales et d'hypothèses simplificatrices de ventilation de ces prélèvements selon les accroissements des catégories feuillus-résineux-mixtes en Isère. : Opportunités de pratiques récréatives de plein air, exprimées par un indice de possibilités de récréation, Modèle GRELOU (Byczek et al. , soumis): Modélisation d'un indice de récréation potentielle représentant la qualité des espaces pour les pratiques récréatives. 2-Modélisation d'un indice de possibilité de récréation reflétant l'accessibilité pour des loisirs d'extérieur. 3-Combinaison des deux indices pour déterminer la gamme de possibilités récréatives final, représentant le SE récréatif.
La figure5propose un zoom sur quatre exemples de modèles de SE, dont les données d'entrée dans les modèles varient de l'utilisation simple de la base de données d'OS/US (modèle de production agricole), à la combinaison avec un (modèle de stock de Carbone) ou plusieurs autres types de données (modèle récréation), ou l'utilisation première des facteurs physiques du milieu intégrant en second lieu la connaissance de l'OS/US (modèle érosion). Selon le degré de complexité des relations et variables décrivant les processus écologiques en jeu, les résultats cartographiques rendent compte.
Cette cartographie existante est basée sur la fusion de bases de données publiques aux résolutions spatiales fines et l'utilisation de données de télédétection à moyenne et très haute résolution spatiale ; • de décrire la contribution des cartes d'OS/US dans le panel de modèles de SE déterminé : le choix de ce panel a été élaboré en concertation avec les acteurs et gestionnaires du territoire du bassin de vie de Grenoble ; • d'analyser cette contribution des cartes d'OS/US dans la modélisation des SE ;Cartographier les services écosystémiques : quelles données, quels modèles, q.
d'information spatiale à la conversion tout en conservant un poids de données raisonnable. 2. fusion de données de différentes résolutions : la fusion de données à résolution spatiale hétérogène a été gérée « à la taille minimale ». Tous les objets découpés ont été conservés, ceux en dessous de la taille minimale désirée pour la carte finale de l'OS/US ont été photointerprétés afin d'être réagrégés. C'est le cas notamment de la base de données du Urban Atlas dont la taille minimale des objets est de 0,05 ha (500 m²), tandis qu'elle est de 0,1 ha (1000 m²) pour notre base de données finale. Les plus petits objets (allées, bâtiments au sein de la matrice urbaine) ont été agrégés aux objets voisins par photo-interprétation. 3. erreurs de classification : elles ont été gérées par la validation complète de la base de données (aux trois premiers niveaux) par un second photo-interprétateur extérieur au processus de cartographie initial.
La typologie de l'OS/US doit prendre en compte cette diversité. Nous avons choisi de travailler à partir d'une typologie imbriquée en différents niveaux, ce qui est une approche reconnue pour la caractérisation des territoires complexes, et utilisée à l'échelle européenne par la base de données Corine Land Cover. Notre typologie s'imbrique en quatre niveaux : • les deux premiers niveaux permettent de décrire les grands ensembles classiques des paysages français, c'est-à-dire les milieux aquatiques, artificialisés, agricoles, forestiers et semi-naturels. • le troisième niveau de la typologie décrit plus précisément les milieux artificialisés grâce aux données issues de la BD Topo de l'IGN et de l'Urban Atlas notamment. En effet, les vallées alpines connaissent une dynamique d'urbanisation rapide entrainant des conflits d'usage (entre agriculture, récréation et urbanisation par exemple).
2-Estimation des prélèvements de bois, sur la base des flux estimés par l'IFN sur la région Rhône-Alpes pour la période2005 -2013 (Lafond et al. , 2015)). Cartographier les services écosystémiques : quelles données, quels modèles, q. EnvironnementUrbain / Urban Environment, Volume 11 | 2017 Limites du modèle : Les prélèvements ont été estimés sur la base de données régionales et d'hypothèses simplificatrices de ventilation de ces prélèvements selon les accroissements des catégories feuillus-résineux-mixtes en Isère. : Opportunités de pratiques récréatives de plein air, exprimées par un indice de possibilités de récréation, Modèle GRELOU (Byczek et al. , soumis): Modélisation d'un indice de récréation potentielle représentant la qualité des espaces pour les pratiques récréatives. 2-Modélisation d'un indice de possibilité de récréation reflétant l'accessibilité pour des loisirs d'extérieur.
Cette cartographie existante est basée sur la fusion de bases de données publiques aux résolutions spatiales fines et l'utilisation de données de télédétection à moyenne et très haute résolution spatiale ; • de décrire la contribution des cartes d'OS/US dans le panel de modèles de SE déterminé : le choix de ce panel a été élaboré en concertation avec les acteurs et gestionnaires du territoire du bassin de vie de Grenoble ; • d'analyser cette contribution des cartes d'OS/US dans la modélisation des SE ;Cartographier les services écosystémiques : quelles données, quels modèles, q. C'est cette seconde approche, plus empirique, que nous chercherons à développer dans cet article. L'incertitude cartographique de l'OS/US et des SE y sera discutée plus spécifiquement à partir de la connaissance experte des bases de données et du territoire d'étude, ce qui nous permettra également de discuter des limites rencontrées lors de la production des cartes et des modèles.
Cette approche apparait essentielle pour la transmission et l'interprétation des résultats dans le cadre d'une démarche participative, scientifique et opérationnelle. Les objectifs du travail présenté dans cet article sont, à partir d'une base de données d'OS/US à une résolution spatiale et typologique extrêmement précise 1-d'analyser la contribution de la base de données OS/US pour la modélisation de SE ; 2-analyser les liens entre le paysage proposé par la base de données OS/US et le paysage des SE modélisés et cartographiés et 3-identifier les limites et incertitudes liés à cette démarche pour proposer des pistes d'amélioration efficaces. Pour ce faire nous proposons : • de travailler à partir d'une cartographie précise de l'OS/US au sein d'un paysage extrêmement diversifié, le bassin de vie la région de Grenoble.
Cartographier les services écosystémiques : quelles données, quels modèles, q. 12 La typologie de cette base de données est composée de 34 classes d'OS/US (Tableau 1), hiérarchisée en quatre niveaux de précision, décrivant les milieux artificialisés (en distinguant les zones d'habitat des zones d'activités ainsi que les réseaux routiers, ferrés, etc. ), les milieux agricoles (en proposant le détail des pratiques agricoles de monocultures ou de successions de cultures et prairies, en identifiant les zones de maraichage d'arboriculture). Les milieux forestiers et semi-naturels sont décrits à l'échelle des peuplements. Le degré de description de cette typologie dépasse celui généralement proposé par la plupart des bases de données publiques (qui se situe plutôt entre le niveau 2 et 3 de notre typologie selon le type d'OS/US considéré).
Conclusion BIERRY, A. et LAVOREL, S. (2016). Implication des parties prenantes d'un projet de territoire dans l'élaboration d'une recherche à visée opérationnelle. Sciences Eaux & Territoires, numéro 21,(4), 18-23. http://www. cairn. info/revue-sciences-eaux-et-territoires-2016-4-page-18. htm. les services écosystémiques : quelles données, quels modèles, q. Cartographier 1. conversions de vecteurs/rasters : nous avons travaillé essentiellement en format vectoriel. Ce format « objet » présente l'avantage de représenter directement les objets géographiques étudiés (parcelle agricole, parcelle forestière, route, quartier, parc, etc. ) à la résolution choisie (ici moins d'1 ha). L'information vectorielle produite (base de données d'OS/US) a ensuite été rastérisée pour être intégrée aux modèles qui nécessitent ce format de données.
La cartographie des successions culturales a ensuite été intégrée au sein de la carte générale d'OS/US. Il en résulte une base de données exploitable à l'échelle du 1/15 000 ème avec, comme unité minimale de numérisation des objets dont la surface est supérieure ou égale à 0,01 ha, soit 100 m². La précision au positionnement est quant à elle comprise entre 5 et 10 mètres.
La base de données d'OS/US a constitué une ressource fondamentale dans le processus de modélisation de services écosystémiques développé dans cette étude. Rappelons qu'à des degrés divers, cette donnée est mobilisée dans tous les services écosystémiques que nous avons modélisés. La qualité de l'information produite, tant spatialement qu'au niveau de la typologie, a conditionné la qualité des sorties cartographiques des 15 modèles de services écosystémiques. Cependant, comme dans tout travail de cartographie, un certain nombre d'incertitudes quant à la qualité de la donnée produite persiste. Ces incertitudes sont liées aux données et aux démarches de cartographie d'OS/US et peuvent être regroupées en quatre grandes catégories : 1-la perte d'information liée aux conversions vecteurs/rasters, 2-la fusion de données de différentes résolutions, 3-les erreurs de classification et 4-les limites liées à la typologie.
Il est possible de produire des bases de données d'OS/US extrêmement précises, tant du point de vue spatial que typologique, sur de larges étendues aux paysages contrastés pour contribuer à la modélisation des SE. Nous avons montré l'intérêt de développer une telle base de données, à la fois à partir de données publiques existantes et du traitement de données de télédétection multirésolution et multitemporelles. La base de données d'OS/ US produite a contribué de manière significative à la modélisation d'un panel de 15 SE d'intérêt pour le bassin de vie de Grenoble. La finesse spatiale et typologique de cette base de données a été la clé de la réussite d'un tel travail de modélisation, notamment dans la caractérisation des milieux agricoles. Cependant, certaines limites ont été mises en lumière concernant la description des milieux forestiers et semi-naturels, où l'usage de données de télédétection adaptées constitue une piste d'amélioration appropriée.
Dans le cas des actions retenues, plusieurs informations ont été relevées (fig. 2 ) : l'acteur responsable de la maîtrise d'ouvrage, le projet cadre, le site concerné, la date de lancement l'objectif ciblé et la/les fonctionnalité(s) concernée(s). À partir de cette base de données, une analyse statistique descriptive a été effectuée afin de mettre en évidence les grandes tendances de la stratégie de restauration en place le long de la Garonne toulousaine.
Remerciements Nous tenons aexprimer nos plus vifs remerciements a J. E. Randall  ( Bishop Museum, Honolulu, Hawaı ¨, E ´tats-Unis ) pour les informations transmises au sujet de la documentation sur G. caeruleus dans la litterature,  R. Troadec ,  LGSR (laboratoire GeoSciences Reunion) de l'universitede la Reunion , pour les informations sur la courantologie de la depression d'arriere-recif de L'Ermitage,  E. Meunier , vete-.
La collecte des données Les différentes données produites sont rassemblées par des collecteurs issus de l'équipe de recherche, du District ou des villages. Une copie originale des feuilles de suivi est laissée à l'observateur. Les données sont vérifiées puis entrées dans une base de données (de type Excel ou Access pour les pêches) et mises à disposition en accès libre au District du Rufiji. Les données traitées sont restituées lors des ateliers de mise en commun des résultats.
Les chercheurs font de même en replaçant les données individuelles dans la longueur temporelle de la base de données et géographiquement (par exemple avec des cartes ou des comparaisons entre lacs). La discussion collective porte ensuite sur les données collectées durant la période considérée et sur leur interprétation. Les groupes d'observateurs (pêche, hydrologie, alimentation) se succèdent et chacun découvre ainsi non seulement le travail de ses partenaires de groupe mais également celui des autres membres des autres groupes. Les formes de restitutions allient la présentation formelle utilisée par les scientifiques (discussion sur des graphiques, des cartes) à la narration par les observateurs, aux jeux de rôles, aux jeux de plateaux ou au sol, ou à tout autre média local. Ainsi, la question de la gestion d'un barrage a été traitée en utilisant les techniques du jeu de rôles et du théâtre d'improvisation : le contexte est donné (un barrage va être construit en aval d'une plaine inondable) et des rôles sont distribués (gestionnaire de barrage, agent du District, chef de village, agriculteur, éleveur, pêcheur, expert consultant), si possible en favorisant l'échange de rôles entre fiction théâtrale et réalité (par exemple, les agents du District jouent le rôle des pêcheurs et vice versa).