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Calibration for Non Destructive evaluations of the water and chloride contents of concrete mixes based on Portland cement and Blast Furnace Slag
No full textThis database contains the results of electromagnetic non-destructive (ND) evaluations of several concrete mixes in the laboratory. The measurement cells have been adapted for cores 75 mm in diameter and 70 mm high. The materials studied herein consist of three concrete mixes with Portland cement (CEM I) and various substitution rates of blast furnace slag (BFS).
The ND measurement cells are used to determine the calibration curves corresponding to the DC-electrical resistivity (resp. complex permittivity) versus the water or chloride contents. These curves are requested during the step to convert the resistivity (resp. complex permittivity) profiles into either water content profiles [Eid et al. 2024] or chloride profiles [El Achrafi et al. 2023, 2024].
This study has been conducted within the framework of the French DEMCOM research project (ANR-2020-CE22-0008); it seeks to monitor reinforced concrete structures by means of embedded resistivity sensors. These structures are subjected to several environmental conditions, including: drying, wetting by rain, and chloride ingress in the case of marine exposure
Données LIDAR ULM - Ripisylve du Ciron, printemps 2021
No full textDonnées lidar ULM acquises sur la rivière du Ciron dans le cadre du projet de recherche FRISBEE (mars 2021
Analyses de paramètres majeurs et métaux dissous dans les échantillons de sources des bassins versants du Ratier et du Mercier (Lyon, France)
No full textMétadonnées associées
Ce jeu de données présente les concentrations en paramètres majeurs et métaux dissous analysés dans 51 échantillons d’eau considérés comme les principaux types de source d’eau sur les bassins du Ratier et du Mercier :
Six échantillons sont définis comme l’aval de sous-bassins homogènes, en termes d’occupation et d’usage du sol, de géologie et de pédologie,
un échantillon est représentatif d’un aquifère de colluvion et
deux échantillons sont représentatifs des eaux de ruissellement urbain et des eaux usées domestiques.
Ce jeu de données comprend :
Les résultats analytiques de 33 paramètres (ions majeurs, silice dissoute, carbone organique et azote total dissous et métaux dissous),
une documentation précisant la structure des données et
un fichier de métadonnées analytiques.
Les bassins du Mercier et du Ratier font partie de l’Observatoire de Terrain en Hydrologie Urbaine.
L’ensemble de l’échantillonnage et des analyses font partie du projet CHYPSTER (ANR-21-CE34-0013) - Approche intégrée biogéochimique, géographique et hydrologique pour déterminer les sources de contaminants sur des bassins versants d’usage mixte
Indicateurs des changements par horizons temporels issus des projections hydrologiques Explore2 pour le modèle GRSD sous RCP 4.5 (référence 1976-2005)
No full textIndicateurs des changements par horizons temporels issus des débits journaliers simulés par le modèle hydrologique GRSD pour l'ensemble des projections climatiques Explore2 sous RCP 4.5. Ces fichiers résultent de l'agrégation temporelle des simulations hydrologiques sous runs historiques (avant 2005) et des projections hydrologiques (post 2005), fichiers NetCDF disponibles au téléchargement dans la collection Explore2 - Projections hydrologiques.
Ce dépôt regroupe un tableau par indicateur, horizon temporel et chaîne de simulation, c'est-à-dire, scénario d'émission RCP, couple GCM/RCM, correction de biais BC et modèle hydrologique HM. Ces données sont brutes et contiennent donc des chaînes de projections jugées aberrantes / horsains qu'il est possible de filtrer grâce à des métadonnées supplémentaires. Pour des raisons techniques, ces indicateurs sont regroupés par dossiers compressés selon les différentes phases du régime hydrologique.
La description des chaines de modélisation du climat et celle des modèles hydrologiques sont, respectivement, disponibles dans le rapport https://doi.org/10.57745/PUR7ML et dans les annexes du rapport https://doi.org/10.57745/S6PQXD. Retrouvez le diagnostic des modèles hydrologiques résumé à l'échelle des régions hydrologiques dans les fiches téléchargeables ici : https://doi.org/10.57745/DMFUXW.
Métadonnées supplémentaires : Récapitulatif de l'ensemble des indicateurs hydrologiques : https://doi.org/10.57745/JVNHQL Récapitulatif de l'ensemble des chaînes de simulation : https://doi.org/10.57745/R6HG5X Description de l'ensemble des points de simulation : https://doi.org/10.57745/UTKWR5 Liste des chaînes de modélisation jugées aberrantes / horsains : https://doi.org/10.57745/YZNENQ Récapitulatif des années pivots utilisées pour la TRACC : https://doi.org/10.57745/DCOQM6
Décomposition des chaînes de caractères formant le nom des fichiers parquet, séparées par des "_" : {1} Indicateur : Le nom de l’indicateur, du type de statistique calculée {2} Échantillonnage : Échantillonnage temporel sur laquelle est calculé l’indicateur → {1}_{2} Variable : Variable résultante d'un indicateur temporellement contextualisé {3} HX : Horizon futur (H[123]) → {1}_{2}_{3} Changement : Changement d'une variable pour un horizon temporel par rapport à une période de référence, défini dans le récapitulatif des indicateurs hydrologiques {4} EXP : Identifiant de l’expérience historique (post 2005) ou future (post 2005) {5} GCM : Identifiant du GCM forçeur {6} RCM : Identifiant du RCM {7} BC : Identifiant de la méthode de correction de biais statistique {8} HM : Identifiant du modèle hydrologique {9} Référence : Période de référence (ref-YYYYMMDD-YYYYMMDD) {10} Futur : Période futur (fut-YYYYMMDD-YYYYMMDD)
Les colonnes des fichiers parquet sont : EXP : Voir ci-dessus GCM : Voir ci-dessus RCM : Voir ci-dessus BC : Voir ci-dessus HM : Voir ci-dessus code : Code à 10 caractères du point de simulation fourni dans la description des points de simulation *Changement* : Voir ci-dessus
Retrouvez des scripts d'aide pour utiliser ces données parquet
Expositions de physique solaire
No full textCette archive comprend les fichiers au format poster qui ont servi à réaliser des expositions thématiques de physique solaire pour le grand public lors d’évènements à caractère scientifique, comme l’éclipse de 1999 ou la météorologie spatiale en 2007, et couvrant un large panorama des caractéristiques, phénomènes et instruments solaires divers
Metabolites characterization in boosting orphan legumes from the Mediterranean Basin: INRAE 2024 trial datasets of accession Maleme-107
No full textResults of the greenhouse trial on Maleme-107 accession at INRAE-Versailles/ France
The trial was conducted from september 2023 to March 2024.
These data refer to metabolites (Chlorophyll, Anthocyanins, Flavonols and NBI ratio) measurements in Maleme-107 accession.
The dataset is organised following the MIAPPE (Minimum Information About Plant Phenotyping Experiments) guidelines
The biological material file contains the information on the biological materials used for the trial.
The study and the observed variables files explains the observed variables and describe the study.
In the dataset file, the study_ID and the biologicalmaterial_ID refers to the identification of the trial from which the dataset is build.
The "Species_ID" column refers to the specy used in the study.
The "Accessions" column refers to the accession used in the study.
The "Treatment_ID" column refers to the treatment that is applied.
The "Days" columns refers to the different stage of development of the plant when the metabolites measurements are collected.
The 'Chlorophyll', 'Anthocyanins', 'Flavonols' and 'NBI (Nitrogen Balance Ratio)' columns refer to the measurement results of each of these metabolites. The measurement unit is µg/cm².
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Replication Data for : Weakly supervised learning for snow cover segmentation in mountainous areas from Sentinel-1 SAR images using interpolated NDSI time series
No full textThis dataset is designed for deep learning-based snow cover detection from SAR imagery. It contains Sentinel-1 imagery (VV and VH backscatter in dB) on three different orbits (descending 139, descending 66 and ascending 88) over the Guil basin in the French Alps, during 2018-2019 hydrological year, paired with MODIS-derived binary snow cover labels obtained through NDSI thresholding at 0.4, projected on SAR geometry. Additional data includes orbit-specific geographic projection maps, reference images for each acquisition geometry and normalization statistics for model input preprocessing.
The dataset is organized into training, validation and test sets, with the test set subdivided into three evaluation scenarios: no transfer, spatial transfer (Gyronde basin) and temporal transfer (Guil basin during 2019-2020 hydrological year). Training set labels come time-interpolated using NDSI values in three variants: non-interpolated, with closest neighbour interpolation (CNI) and Kalman smoother (KS).
The dataset folder tree is described in the readme
Taxonomic or trait assignation of environmental sequences in regions with a poor taxonomic knowledge: case of river diatom metabarcoding with a new version of the annotated reference library Diat.barcode - supplementary data
No full textSupplementary data of the manuscript --- Abstract ------
We present a new version of a barcoding reference library dedicated to diatoms, Diat.barcode v12, with newly published sequences, annotated with ecological, and biological traits and curated by a college of experts. We used this library in two different areas, one where the taxonomic coverage of the library was good (mainland France) and another where it was poor (French Guyana) with about 320 diatom samples collected for river monitoring. We show that a direct bioinformatic assignment of environmental sequences to traits has a strong interest in French Guyana where species knowledge is poor and therefore the proportion of assigned environmental sequences is much lower (12.8%) than trait assignation (30%). Using co-correspondence analyses, we show that species assignation dataset and trait assignation datasets were significantly correlated in 7 out of 13 cases in French Guyana, whereas they were always significantly correlated in Mainland France. This can be interpreted as an important loss of ecological information with species assignation in French Guyana, which is not observed in mainland France. This shows the value for ecological studies to use direct assignation of environmental sequences to traits in regions where taxonomic knowledge is poor
Tunisia Field Trial 2023
No full textThis study was conducted from March to June 2023 at the University of Sfax's Laboratory of Plant Biotechnology, in collaboration with Alliance Agricole Agareb Society.
It took place in a field located in Agareb, Tunisia, where various seed priming treatments including unprimed control (T1), hydropriming (T2), biopriming (T3), and hybrid priming (T4) were applied to different legume accessions Lathyrus sativus(accessions Maleme-107 and Sofades), Pisum sativum var. arvense (accessions Forrimax and Guifredo), Trigonella foenum-graecum (accessions Rayhane and Tborsek).
The experiment was structured as a replicated field trial aimed at evaluating germination rates and biometric growth parameters of plants grown under natural environmental conditions.</br
Dataset of concentrations of soluble immune components in bronchoalveolar lavage samples from severe asthmatic and age-matched control children
No full textThis dataset presents concentration of cytokines and antibodies in broncho-alveolar lavages (BAL) collected from children presenting severe asthma (n=20) and age-matched disease control children (n=10). Using commercial kits, we determined the concentrations of the following immune soluble components in BAL fluids, for each individual: APRIL/TNFSF13, BAFF/TNFSF13B, sCD30/TNFRSF8, sCD163, Chitinase 3-like 1, CCL21 (6Ckine), CXCL13 (BCA-1), CCL27 (CTACK), CXCL25 (ENA-78), CCL11 (Eotaxin), CCL24 (Eotaxin-2), CCL26 (Eotaxin-3), CX3CL1 (Fractalkine), CXCL6 (GCP-2), GM-CSF, CXCL1 (Gro-α), CXCL2 (Gro-β), CCL1 (I-309), gp130/sIL-6Rβ, sIL-6Rα, IFNα2, IFNβ, IFNγ, IL-1β, IL-2, IL-4, IL-6, IL-8 (CXCL8), IL-10, IL-11, IL-12p40, IL-12p70, IL-16, IL-19, IL-20, IL-22, IL-26, IL-27 (p28), IL-28A (IFN-2λ), IL-29 (IFN-λ1), IL-32, IL-34, IL-35, CXCL10 (IP-10), CXCL11 (I-TAC), CCL2 (MCP-1), CCL8 (MCP-2), CCL7 (MCP-3), CCL13 (MCP4), CCL22 (MDC), MIF, CXCL9 (MIG), CCL3 (MIP-1α), CCL15 (MIP-1δ), CCL20 (MIP-3α), CCL19 (MIP-3β), CCL23 (MPIF-1), CXCL16 (SCYB16), CXCL12 (SDF-1α+β), CCL17 (TARC), CCL25 (TECK), LIGHT/TNFSF14, MMP-1, MMP-2, MMP-3, Osteocalcin, Osteopontin (OPN), Pentraxin-3, sTNF-R1, sTNF-R2, TLSP, TNFα, and TWEAK/TNFSF12, total IgG, total IgA. Total IgE were also assessed using in-lab immunoassay (DOI: 10.1016/0091-6749(86)90378-7). Concentrations are expressed as pg/ml for cytokines, ng/ml for antibodies. A first oneblock analysis of corresponding dataset is described in doi: 10.3389/fimmu.2021.700521.
Our aim is to identify a local signature of severe asthma by conducting comprehensive multi-omics analysis of BALs from children with severe asthmatic versus non-asthmatic controls. Corresponding multi-omics data will be described in a data paper under submission, also describing all corresponding metadata