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AFY Ontology
No full textNotre objectif est de proposer un modèle de connaissances qui fournira un cadre unificateur pour structurer les données et les connaissances agroforestières, simplifiant ainsi la construction de bases de connaissances dans ce domaine
Centrifuge modelling database for dynamic response of homogeneous embankments resting on liquefiable sand layer containing fines
No full textThis is a dataset includes detailed information on accelerations, pore pressures, and displacements of two centrifuge models. These physical model reproduce a homogenous embankment constructed on liquefiable ground taking into account the presence of fines in the liquefiable layer. The liquefiable layer was prepared by a mixture of sand and non-plastic and the physical model was subjected to a sequence of seismic signals
Dataset - Linking Phytoseiidae mite communities to the traits of inter-row plant species in an agroecological vineyard
No full textThis dataset is related to the paper entitled 'Linking Phytoseiidae mite communities to the traits of inter-row plant species in an agroecological vineyard' submitted to Journal of Applied Entomology
The dataset describes plant and floral traits as well as Phytoseiidae functional and taxonomic diversity present of eleven plant species found in vineyard inter-rows in the south of France (Occitanie region) on a two years experiment in an experimental plot (Domaine du Chapitre, 43°31;50.46"N 3°52;05.95"E). Three different management systems, following a plant diversification gradient particularly in the inter-rows, were evaluated in the plot.
(1) A total of 6 plant traits were evaluated on 11 plant species : Trichome density on vein and blade of leaves, trichome type, Specific Leaf Area (SLA) and Leaf Dry Matter Content (LDMC) of leaves and number of pollen grain produced per floral unit. This consist of 12 replicates per plant per year, with two years sampled. However, pollen grain number and trichomes density were evaluated only once over the two years per plant species due to technical constraints.
(2) Phytoseiidae and associated arthropods abundance and richness on the same 11 plant species, with two period of sampling, in the begginning of June 2023 and 2024. 18 replicates per plant species and per year were done in the experimental plot.
(3) Phytoseiidae body size and cheliceral size were evaluated with first, the mean bodysize (length and width) and length of fixed and mobile digit of the chelicerae retrieved in the litterature and secondly, focusing only on the main Phytoseiidae species found in our experiment Typhlodromus (Anthoseius) recki, the length and with of bodysize measure on individual retrieved in our plot
Supporting Code: "Quantitative Resistance Deployment Can Strengthen Epidemics in Perennial Plants by Selecting Maladapted Pathogen Strains"
No full textCode related to the article "Quantitative resistance deployment can strengthen epidemics in perennial plants by selecting maladapted pathogen strains", accepted in Evolutionary Applications.
Authors: Soularue JP, Halkett F., Saubin M., Denni S., Demené A., Dutech C., Robin C.
Contact information: [email protected]
Continuous monitoring of circulating glucose concentrations in growing pigs: days and nigths
No full textEight crossbred growing pigs (49 + 3 kg) equipped with continuous glucose monitoring sensors (CGM) were tested in a 5 days-feeding trial. Pigs were fed twice daily, with diets progressively changing from high starch to high fat composition over the trial. At day 2 and day 5, after an overnight fast, test meal procedures were performed with either the diet rich in starch (day 2) or rich in fat (day 5). Time was given in GMT+2h. Relative time was indicated as 0 for the first record for each pig, and then every 5 min. Relative time_corr was indicated as 0 for the first record for each sensor, and then every 5 min, since for one pig, the sensor must be replaced by another one during the 5 days trial. Smoothed_blood_glucose were the values recorded by the CGM sensor using a Stavitsky Golay filtering. Day_trial was the day of the experimental trial (1 to 5). Night events were computed from 21:00 to 06:59 (night) and day events were defined between 07:00 to 20:59 (day or diurnal
Indicateurs des séries annuelles issus des projections hydrologiques Explore2 pour le modèle EROS sous RCP 4.5
No full textIndicateurs des séries annuelles issus des débits journaliers simulés par le modèle hydrologique EROS 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 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} EXP : Identifiant de l’expérience historique (post 2005) ou future (post 2005) {4} GCM : Identifiant du GCM forçeur {5} RCM : Identifiant du RCM {6} BC : Identifiant de la méthode de correction de biais statistique {7} HM : Identifiant du modèle hydrologique
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 date : Date du début de la période annuelle d'agrégation (i.e. 2042-05-01 indique que l'année hydrologique commence en mai, plus d'information dans les métadonnées de variable) *Variable* : Voir ci-dessus
Retrouvez des scripts d'aide pour utiliser ces données parquet
Indicateurs des changements par horizons temporels issus des projections hydrologiques Explore2 pour le modèle SIM2 sous RCP 4.5 (référence 1976-2005)
No full textIndicateurs des changements par horizons temporels issus des débits journaliers simulés par le modèle hydrologique SIM2 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
Exploring social agency: Cows react to human emotions displayed in videos and use this information to guide subsequent interaction choices
No full textThis dataset contains behavioural and physiological data collected in a study investigating cows’ ability to discriminate between human emotional expressions (joy vs. anger) and to use this information to guide their subsequent behaviour in a choice test. The data are associated with the article "Exploring social agency: Cows react to human emotions displayed in videos and use this information to guide subsequent interaction choices.
STRIKING CONVERGENT SELECTION HISTORY OF WHEAT AND BARLEY AND ITS POTENTIAL FOR BREEDING
No full textOver the last 10,000 years, the development of civilization has been enabled by the domestication of plants and animals tailored to human needs. The Triticeae tribe, including barley and wheat, has emerged as one of the most important sources of staple foods worldwide. Comparing genomes of wheat and barley genotypes from around the world, we unveiled genomic footprints of convergent selection affecting genes involved in crop adaptation and productivity, as well as a lack of parallel selection for diverse genes delivering genetic diversity specific to particular geographic and associated environmental conditions. We demonstrate that the study of convergent selection in related crops can help to identify genes with important roles in adaptation, and sources of diversity for the improvement of crop species
A dataset of crop yields and exports of C, N, P, K, and Mg over 9 years at the EFELE long-term field-experiment site
No full textThis dataset contains data on the yield and export of C, N, P, K, and Mg of the crops planted from 2012-2020 in the PROs and TS/MO experiments at the EFELE long-term field-experiment site. The crop rotation monitored during this period contained forage maize and wheat followed by a cover crop of white mustard. The dataset also contains the rotation’s agricultural practices; applications of N, P, and K in inorganic and organic fertilisers; and daily weather data (i.e. solar radiation, minimum and maximum temperatures, precipitation, and evapotranspiration). The dataset can be used to calculate N-fertilisation values of the organic residues studied, study the replacement rates of inorganic fertilisers by the organic residues, and calculate energy balances, and it can also be useful for calibrating and evaluating simulation models (e.g. STICS, CERES)