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Suppression of long-range weberite-type ordering in high temperature processed Gd3+xNb1-xO7-x (x = 0 and 0.25) synthesised by co-precipitation and direct crystallisation of the melt
No full textDataset production context: In the present work, In this paper, the cationic ratio within the niobate Gd3NbO7 was studied in order to identify its impact on crystalline stability. The Gd3.25Nb0.75O6.75 and Gd3NbO7 compositions were obtained by an aerodynamic levitation approach and a wet method. The characterizations by X-Ray diffraction, Raman spectroscopy, luminescence, magnetism and second harmonic generation have shown the suppression of the long-range order of the cation lattice of the Weberite phase.
For more information see the article. </strong
Combined early-stage stress phenotyping identifies resilient genetic resources in the oilseed Camelina sativa
No full textThis dataset originates from untargeted metabolomic profiling of Camelina sativa samples analysed by UHPLC-LTQ-Orbitrap mass spectrometry in negative ionisation mode. A total of 950 LC–MS runs were acquired, including 610 unique biological samples, technical replicates, biological standards, extraction blanks, and recurrent QC injections used for drift correction and data quality assessment. Data-dependent MS2 spectra were collected for all samples to support metabolite annotation.
Raw LC–MS data were processed in MS-DIAL, producing 11,680 RT–m/z features, of which 3,016 high-quality features were retained after blank filtering, signal-to-noise screening and QC-based coefficient of variation filtering. Annotation relied on MS-DIAL MS/MS spectral libraries, yielding 220 Level 2 and 1,446 Level 3 annotations, with remaining features classified as unknowns. This dataset contains those 3,016 features associated to the 950 runs
FrenchMedMCQA-extended
No full textFrenchMedMCQA-extended: Corpus de
Questions à Choix Multiple en Français dans le Domaine Médical, permettant des Analyses Comparatives avec des Réponses Humaines.
Ce dataset est basé sur le corpus FrenchMedMCQA (https://huggingface.co/datasets/qanastek/frenchmedmcqa), le premier dataset de questions à choix multiple en français pour le domaine médical en accès ouvert. Nous avons enrichi le contenu avec des annotations supplémentaires, y compris les taux de réponses des étudiants téléchargés de MedShake.net (source d'origine), des étiquettes manuelles sur les caractéristiques syntaxiques et la structure des questions (e.g., présence de négation, mode de la question), ainsi que les thèmes médicaux.FrenchMedMCQA-extended: A French Multiple-Choice Question Answering Corpus for Medical domain, that supports Comparative Analysis with Human responses.
This dataset is based on FrenchMedMCQA (https://huggingface.co/datasets/qanastek/frenchmedmcqa), the first publicly available Multiple-Choice Question Answering (MCQA) dataset in French for medical domain. We have enriched the content with additional annotations including student response rates downloaded from MedShake.net (the original data source), manually labelled tags about syntactic features and question structure (e.g., negation, question mode), and clinical topics
Populus_nigra_nirs_data_inrae
No full textSpectral dataset acquired on core and branch powders using a Fourier-transform spectrometer, covering the spectral range from 10,000 to 4,000 cm⁻¹.
Each entry includes an identifier, the genetic conservation unit (GCU), the country of origin, and a label indicating whether it belongs to the calibration or prediction dataset
Wild hop bacterial microbiota (Humulus lupulus L.)
No full textHop (Humulus lupulus L.) is a dioecious climbing plant that is emblematic for the brewing industry because of its specialized metabolites. Many studies have focused on hop metabolism without considering the microbiota associated with hop tissues, although over the past decade, a paradigm shift has redefined plants as holobionts, with complex associations between the plant host and its associated microbial communities. In this study, we investigated the effects of three wild hop genotypes cultivated in two different agricultural soils under controlled conditions on bacterial community composition across different hop compartments (rhizosphere soil, roots, and leaves). Sequencing was performed via Illumina MiSeq with a 2×250 bp paired-end library
Lactuchelins: New lipopeptide siderophores from Pseudomonas lactucae inhibit Xanthomonas campestris pv. campestris 8004
No full textSeeds harbor diverse microbial communities, including beneficial microbes that play a vital role in protecting plants from seed-borne pathogens. However, the molecular mechanisms underpinning intermicrobial competition within the seed microbiome remain poorly understood, limiting the development of effective seed inoculation strategies for biocontrol. In this study, we assessed the antagonistic interactions of 30 seed-borne bacterial strains against the phytopathogen Xanthomonas campestris pv. campestris 8004 (Xcc8004). We identified Pseudomonas lactucae CFBP 13502 as a potent inhibitor of Xcc8004, mediated by exometabolites, specifically induced by certain seed-borne strains. Transcriptomic analysis linked this inducible activity to the upregulation of a gene cluster encoding a lipopeptide siderophore. Targeted gene deletion in P. lactucae CFBP 13502 confirmed that this cluster is essential for antagonism against Xcc8004 Furthermore, iron supplementation abolished this inhibitory effect, strongly supporting iron chelation as the underlying mechanism. Through comparative metabolomics, we elucidated the structure of a novel family of lipopeptide siderophores, produced by P. lactucae CFBP 13502, which we named lactuchelins. Our findings provide the first molecular evidence of competitive exclusion mechanisms at the seed microbiome interface, highlighting lactuchelins as a promising avenue for the development of seed-based biocontrol strategies against seed-borne phytopathogens.<br
Replication data for "Imprinting of skyrmions and bimerons in an antiferromagnet"
No full textThe data presented here are raw outputs from atomistic simulations conducted using the VAMPIRE simulation code. These data enable the reproduction of all figures in the article titled 'Imprinting of skyrmions and bimerons in an antiferromagnet,' which is available as a preprint on <a href=
https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.03055>arXiv:2502.03055 and HAL-04930920v1 and published in PhysRevB.111.224429.(2025)
Historical Postcards Dataset
No full textThis deposit contains Historical Postcards Dataset (COCO) — v1.0 (2025), a Common Objects in COntext (COCO) format dataset of historical postcard images and structured annotations intended for text and postal markings detection. Printed text detections include transcriptions (manual and OCR), text orientation, and OCR confidence scores — suitable for detection and historical OCR benchmarking. Transcriptions of postal markings, handwritten texts, and scene texts will be added in future versions.
The COCO format allows the use of the COCO API (or pycocotools for Python).
Contents & purpose
4,293 postcard images (Image’Est archive, Grand-Est region, France; period ca. 1899–1930) with COCO annotations for text and postal markings detection. The dataset is intended for training/evaluating text detection, OCR pipelines, and postal markings recognition for cultural-heritage research.
This dataset is presented at the 7th workshop on analySis, Understanding and proMotion of heritAge Contents (7th SUMAC @ ACM Multimedia 2025), on 27 October 2025 in Dublin, Ireland. The related paper describes the dataset and methodological details.
Provided archives
Historical_Postcards_Dataset_v1-Train2025.zip — set used in 5-fold cross cross-validation
annotations-Historical_Postcards_Dataset_v1-Train2025.zip — annotations only
Historical_Postcards_Dataset_v1-Test2025.zip — test set used in the conference article
annotations-Historical_Postcards_Dataset_v1-Test2025.zip — annotations only
Historical_Postcards_Dataset_v1-Synth2025.zip — set with synthetic annotations
annotations-Historical_Postcards_Dataset_v1-Synth2025.zip — annotations only
This subdivision facilitates importation into CVAT.
More information in the README.md file.
File structure & Annotation schema
See the README.md file for more details.
Acknowledgments
We would like to thank Image'Est for making historical postcards data available and the Grand Est Region, France who supported this work.<br
Indicateurs des changements par horizons temporels issus des projections hydrologiques Explore2 pour le modèle CTRIP sous RCP 4.5 (référence 1976-2005)
No full textIndicateurs des changements par horizons temporels issus des débits journaliers simulés par le modèle hydrologique CTRIP 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
Comparaison des modèles de jeux sérieux et métriques associés
No full textLes données présentées ont été produites dans le contexte de l'étude des jeux sérieux, et plus particulièrement de la définition de la relation entre éléments pédagogiques et éléments ludiques établie par les modèles de jeux sérieux de la littérature.
Les 4 tableaux composant ce jeu présentent des valeurs exprimant la représentativité d'un modèle (en colonnes) par rapport aux catégories d'un thésaurus de référence (en lignes). Pour chaque modèle, 2 valeurs sont calculées par thésaurus : une compensatoire (additive) et une semi-compensatoire (multiplicative).
Les 2 thésauri utilisés ici sont éduthès (https://eduthes.cdc.qc.ca/vocab/index.php) et le Thésaurus Européen d'Éducation (https://vocabularyserver.com/tee/fr/).
Pour chaque tableau, plusieurs données sont précisées par rapport aux valeurs (intervalle, quartiles, médiane, …)