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Life cycle inventories and life cycle impact assessment datasets of a classic processing route for the manufacture of infant milk formula powder and of a low-heat alternative route involving the substitution of pasteurization by microfiltration
No full textThis data set provides extensive description of one classic and one alternative (low-heat) processing routes for the manufacture of infant formula milk powders at a semi-industrial scale, the corresponding life cycle inventories using measurements, calculations of the material and energy balances, expert say information, or proxies collected at UMR STLO in the period 2020-2024, and the potential environmental impacts of 1 kg of the classic or alternative infant milk powder, using the Life Cycle Assessment (LCA) ISO 14 040 standard method, the CML-IA, ReCiPe 2016, Impact World+, LC-Impact or EF3.0 characterization methods and a dry matter allocation rule for the skimming operation. The dataset further provides variations of the inventories and environmental impact assessments to evaluate the sensitivity of the results to the formula’s dry matter prior to spray-drying or to the liquid versus dry state of the whey ingredient involved in the formula. The dataset participates in providing LCI of industrial food processes to the public. Infant formulas are industrial substitutes to human milk, used when breastfeeding is neither possible nor desirable. The classic processing route uses successive additions of dry ingredients and oils to skimmed bovine milk, blending, pasteurization, homogenization, concentration and spray-drying. However, successive heat loads are detrimental to the proteins' nutritional quality of the final product. An alternative processing route is evaluated that replaces the main pasteurization step at 85°C by microfiltration at 50°C i.e. below the heat-denaturation temperature of milk proteins
Projections hydrologiques Explore2 du débit pour le modèle ORCHIDEE sous RCP 8.5
No full textDébit journalier simulé par le modèle hydrologique ORCHIDEE pour l'ensemble des projections climatiques Explore2 sous RCP 8.5. Ces fichiers résultent de la concaténation des simulations hydrologiques sous runs historiques (avant 2005) et des projections hydrologiques (post 2005), fichiers NetCDF disponibles au téléchargement sur le portail https://www.drias-eau.fr/commande.
Ce dépôt regroupe un fichier NetCDF par couple GCM/RCM et correction de biais. Retrouvez davantage d'information sur la chaîne de modélisation du climat dans les métadonnées des fichiers NetCDF et le rapport https://doi.org/10.57745/PUR7ML .
La description des modèles hydrologiques utilisés est disponible 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 :
Description de l'ensemble des chaînes de modélisations : https://doi.org/10.57745/R6HG5X
Description de l'ensemble des points de simulation : https://doi.org/10.57745/UTKWR5
Liste des simulations des chaînes de projections jugées aberrantes / horsains : https://doi.org/10.57745/YZNENQ
Décomposition des chaînes de caractère formant le nom des fichiers NetCDF, séparées par des "_" :
{1}: Variable : Nom de la variable (avec Adjust si les données sont corrigées)
{2}: Domain : Couverture spatiale des données
{3}: GCM-Inst-Model : Identifiant du GCM forçeur = Institut-Modèle
{4}: Experiment : Identifiant de l’expérience historique ou future via le scénario
{5}: Member : Numéro du membre de l'ensemble
{6}: RCM-Inst-Model : Identifiant du RCM = Institut-Modèle
{7}: Version : Identifiant de l’expérience historique ou future via le scénario
{8}: Bc-Inst-Method-Obs-Period : Identifiant de la méthode de correction de biais statistique =
Institut-Méthode-Réanalyse-Période
{9}: HYDRO-Inst-Model : Identifiant du HYDRO = Institut-Modèle
{10}: TimeFrequency : Pas de temps du jeu de données
{11}: Startyear-Endyear : Couverture temporelle des données sous forme YYYYMMDD-YYYYMMD
03_Prepared_OTU_Abundance_Matrix
No full textThe OTU abundance matrix must be modified for PiCrust2. To do this, the OTU abundance matrix from BIOCOM-PIPE must be transposed and converted to a tab-separated values (TSV) file, with OTUs as rows and samples as columns. The first column should contain the OTU IDs, and the first row should contain the sample IDs. This file is the result of the needed modifications
Downscaled climate projections (1971-2100) for the Guadiaro-Genal river basin (Spain)
No full textDownscaled projections of temperature, precipitation, and reference evapotranspiration for the Guadiaro river basin (which includes the Genal DRN).
3 SSP scenarios and 5 climate models
Tomato NMR metabolome for comparison with metabolic mapping using CEST imaging
No full textNMR metabolomics of dissected tomato tissue for comparison with metabolic mapping using CEST imaging of intact tomato fruit. 1D 1H-NMR metabolomic profiling of five tissue types, exocarp, mesocarp with endocarp (named pericarp in the present dataset), columella with placenta (named columella in the present dataset), locular tissue, and seeds including their surrounding envelope or sheath (named seeds in the present dataset) of 8 tomato fruits. One fruit for breaker or red-ripe stages, and two fruits for mature-green, orange or light-red stages of development
Datagrosyst : Plateforme d'accès aux données issues d'Agrosyst
No full textDatagrosyst est une application web à destination des acteurs du monde agricole menant des recherches sur les données issues du système d'information Agrosyst. La plateforme est constituée de deux parties :
extraction de données issues du système d'information Agrosyst
calcul d'indicateurs permettant d'enrichir et consolider les données
Cette application est portée par l'équipe Agrosyst au sein de l'UMR Agroécologie
Flow intermittence indicators from the projection simulations (1985-2100) in the Butiznica DRN (Croatia)
No full textStatistical monthly and yearly flow intermittence indicators calculated from the simulated daily state of flow in the Butiznica DRN (Croatia).
Indicators are provided for 3 SSP scenarios and 5 climate models on the projection periods (1985-2014 and 2015-2100)
Projet ACV-Carbone (2022-2024)
No full textLe GIS REVALIM a souhaité avancer et améliorer la méthode actuelle de l’ACV sur la prise en compte des variations de stocks de Carbone dans les sols et la biomasse et des émissions de GES associés en lien avec les usages des sols et les changements d'usage des sols. Dans ce contexte, le projet ACV CARBONE, co-financé par l'ADEME et coordonné par ARVALIS-Institut du végétal et l’INRAE, a permis de proposer des solutions concrètes qui sont en cours de discussion pour potentielle intégration dans le version Agribalyse 3.3 (à venir en 2026).
Le projet a produit différents livrables :
- Un premier rapport de synthèse bibliographique, disponible dans la librairie ADEME.
- Le rapport final du projet, disponible dans la librairie ADEME.
- Un jeu de données proposant 3 types de facteurs d'émissions liés aux changements d'usage et de gestions des terres pour la France métropolitaine (pour différentes échelles) https://doi.org/10.57745/7UCRMF,
- Un article scientifique publié dans International Journal of LCA : "Boton, X., Nitschelm, L., Juillard, M. et al. Modelling greenhouse gas emissions of land use and land-use change using spatially explicit land conversion data for French crops. Int J Life Cycle Assess (2024). https://doi.org/10.1007/s11367-024-02398-4
