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Ensemble des indicateurs des changements par niveaux de réchauffement TRACC issus des projections hydrologiques Explore2 (référence 1991-2020) — Données de débit et recharge associées aux fiches de synthèse TRACC
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Complète Analyse des débits et de la recharge potentielle des aquifères par niveau de réchauffement et par secteur hydrographique — Fiche de synthèse
Ensemble des indicateurs des changements par niveaux de réchauffement TRACC issus des débits journaliers simulés par les 9 modèles hydrologiques pour un sous-ensemble des projections climatiques Explore2. 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 unique par indicateur. Ces données sont filtrées et ne contiennent donc pas les chaînes de projections jugées aberrantes / horsains (métadonnées disponibles ici : https://doi.org/10.57745/YZNENQ).
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.
Définition des narratifs hydrologiques :
L'ensemble des descriptions des narratifs hydrologique définit dans le cadre de la TRACC par niveau de réchauffement et secteur hydrographique est défini ici : https://doi.org/10.57745/KAHIWJ.
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} RWL : Niveau de réchauffement TRACC (RWL-(20|27|40))
→ {1}_{2}_{3} Changement : Changement d'une variable pour un horizon TRACC 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} ref : Période de référence (ref-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
SH : Secteur hydrographique qui contient le point de simulation fourni dans la description des régions et secteurs hydrographiques
code : Code à 10 caractères du point de simulation fourni dans la description des points de simulation
*Changement* : Voir ci-dessus
Retrouvez une aide pour utiliser ces données parquet : https://github.com/louis-heraut/Explore2_peche_aux_outils_RDG</a
Microtomoscan of Clay-Sulfate Rock in humid air under uncontrolled conditions initial state, Part 3
No full textmicroomosca
Indicateurs des séries par horizons temporels issus des projections hydrologiques Explore2 pour le modèle CTRIP sous RCP 8.5
No full textIndicateurs des séries par horizons temporels issus des débits journaliers simulés par le modèle hydrologique CTRIP pour l'ensemble des projections climatiques Explore2 sous RCP 8.5. 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} HX : Horizon futur (H[123]) → {1}_{2}_{3} Série : Série d'une variable pour un horizon temporel, 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} 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 date : (optionnelle) Date associée à l'agrégation (plus d'information dans les métadonnées de variable) *Série* : Voir ci-dessus
Retrouvez des scripts d'aide pour utiliser ces données parquet
Data, Results and tools code for Seed2LP Community paper reproducibility
No full textThese data repository is a tar.gz containing:
- Analyses_com:
. Data: sbml files retrieved from BiGG database, toy example and community descriptions
. Results: all results obtains from the benchmark to get the data visualisation and analyses used on the Paper Seed2LP in Community mode.
- notebook: Notebooks to run tests and analyses
- scripts: scripts to run tests and analyses
- Tool: Seed2LP v2 (Community mode added
Multidimensional Performance Analysis of the Forest Ecosystems: Economic-Environmental Performance Nexus – A Micro-economic Approach (FEMP)
No full textFEMP database is a part of the FEMP project (Multidimensional Performance Analysis of the Forest Ecosystems: a Micro-economic Approach). This project aims to develop economic instruments in evaluating the multidimensional performance of the forest ecosystems. We then use these instruments to assess empirically the economic and the environmental performance of French region’s forest systems. For this propose, we built FEMP dataset by using two main statistic sources: the ministry of Agriculture and Food and the National Institute of Geographic and Forest Information.
The FEMP dataset contains economic accounts of the inputs and outputs of the logging and sawmill sectors. It also contains environmental indicators on forest ecosystems. The dataset covers the period from 2010 to 2019, with data for each of the twelve French continental administrative regions. Specifically, our data include 240 observations across all periods and regions (2010–2019), with two distinct activities for each administrative region: logging and sawmilling. In terms of the variables, we consider one economic output, three economic inputs, one environmental input and one environmental output. Both environmental inputs and outputs are related to positive externalities. The economic output is total income in the logging and sawmill sectors (in thousands of euros in 2015), while the economic inputs are, respectively, (i) labour costs, (ii) operational expenses, and (iii) fixed assets in the two sectors. Regarding the environmental components, the environmental output is the production provided by a sustainably managed certified forest, and the environmental input is deadwood
Données pour cartographier le réseau des ateliers de la donnée
No full textLes données ont été récupérées à partir du site à l'aide d'un script disponible sur
Improved 2D 1H-13C NMR permits in vivo analysis of Daphnia magna metabolism without isotopic enrichment
No full textThis dataset contains data from a study that assessed the feasibility of using nuclear magnetic resonance (NMR) to measure the real-time in vivo metabolic responses of the small freshwater crustacean, *Daphnia magna*, in samples derived from the wild (rather than raised in a laboratory) to investigate aquatic contaminant toxicity.
To date, nearly all previous studies have used 13C isotopically enriched D.magna, but this limits studies to lab-raised organisms. These data were taken from an experimental approach that did not require isotopic enrichment, allowing samples to be taken directly from the environment.
Due to overlap caused by the magnetic susceptibility distortions in 1D 1H NMR, 2D is required for metabolic fingerprinting in vivo. In particular, 2D 1H-13C NMR offers excellent spectral dispersion but is time-consuming and has intrinsic low sensitivity. To study D. magna in natural abundance, symmetric ASAP HSQC in combination with time-resolved non-uniform sampling (TR-NUS) was used.
This combined approach (TR-NUS ASAP HSQC) improved sensitivity up to 3 times versus standard HSQC, while reconstruction of TR-NUS data provided information on a 4 minute time scale. In turn, this allowed anoxia (and recovery from anoxia) to be studied for the first time on unlabelled Daphnia using HSQC. This method could, therefore, become key for investigating environmental adaptability and exposure in living organisms in conditions that are closer to real-time
Indicateurs des séries par horizons temporels issus des projections hydrologiques Explore2 pour le modèle SMASH sous RCP 2.6
No full textIndicateurs des séries par horizons temporels issus des débits journaliers simulés par le modèle hydrologique SMASH pour l'ensemble des projections climatiques Explore2 sous RCP 2.6. 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} HX : Horizon futur (H[123]) → {1}_{2}_{3} Série : Série d'une variable pour un horizon temporel, 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} 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 date : (optionnelle) Date associée à l'agrégation (plus d'information dans les métadonnées de variable) *Série* : Voir ci-dessus
Retrouvez des scripts d'aide pour utiliser ces données parquet
Human emotional odours influence horses’ behaviour and physiology
No full textData and code generated and analyzed for the paper "Human emotional odours influence horses’ behaviour and physiology
Supplementary material: localScore: an R package to highlight optimal and suboptimal segments in a sequence with associated p-values computation (https://doi.org/10.24072/pci.genomics.100420)
No full textR code, datasets and data, as replication code and supplementary materials of the article "LocalScore: an R package to highlight
optimal and suboptimal segments in a sequence with associated
p-values computation (https://doi.org/10.24072/pci.genomics.100420)" from David Robelin, Sébastien Déjean, and Sabine Mercier