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    Vitesse d'échange gazeux à l'interface air-eau : étude méthodologique et facteurs influents

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    Une portion importante du cycle du carbone se situe au niveau des échanges gazeux entre l'eau et l'atmosphère. L'importance de ces flux est accentuée par l'enjeu des changements climatiques et de la gestion des gaz à effet de serre. Il reste cependant plusieurs aspects de ce processus qui sont mal compris et plusieurs biais persistent dans la méthodologie. Dans le but d'améliorer les techniques d'échantillonnage, la possibilité d'utiliser la turbulence pour prédire la vitesse d'échange gazeux (k) a été explorée et l'hypothèse que la chambre flottante engendre de la turbulence artificielle a aussi été testée. De plus, dans le but d'unifier les diverses relations entre le vent et k, plusieurs variables facilement mesurables combinées à la vitesse du vent ont été testés. Les données de cette étude ont été échantillonnées d'une part dans le réservoir hydroélectrique d'Eastmain-1 et d'autres parts dans 11 lacs en Estrie, Québec. La vitesse d'échange gazeux à été mesuré in situ à l'aide d'une chambre flottante. Plusieurs variables météorologiques dont la turbulence de l'eau ainsi que quelques variables limnologiques ont aussi été mesurés. Un modèle robuste a été élaboré en utilisant la turbulence de l'eau à l'intérieur de la surface d'échantillonnage de la chambre pour expliquer k. Il a aussi été démontré la chambre flottante surestime k et cela est due à la turbulence à l'intérieur de la surface d'échantillonnage créée par celle-ci. Le rapport de surestimation peut atteinte dix fois la valeur réelle et ensuite diminue plus la turbulence naturelle du système augmente. Finalement, il a été montré que l'ajout de l'aire du système aux vitesses de vents dans une régression multiple améliore grandement la prédiction de k dans une variété de systèmes aquatiques différents. En apportant de meilleurs outils de mesure et d'estimation des vitesses d'échanges gazeux, cette étude permettra d'améliorer la précision des estimations des émissions de gaz à effet de serre provenant des milieux aquatiques terrestres. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : échanges gazeux, dioxyde de carbone, interface air-eau, turbulence, chambre flottant

    How should you manage a depressed patient unresponsive to an SSRI?

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    The best approach among studied alternatives to manage a patient with treatment-resistant depression is not clear from the evidence. All of the options reviewed seem to have about a 25% to 30% success rate. Switching to other antidepressants or augmenting with non-antidepressant drugs has the best supporting evidence (strength of recommendation [SOR]: B). Adding additional antidepressants (SOR: B), using psychotherapy (SOR: B), and initiating electroconvulsive therapy (ECT) (SOR: C) are options

    Étude du polymorphisme d'expression du gène de la caséine kappa bovine chez des vaches Holstein hétérozygotes AB pendant une lactation complète

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    Le présent travail porte sur l'étude d'un polymorphisme d'expression du gène de la caséine kappa (CN-[kappa]) chez certaines vaches de race Holstein hétérozygotes AB pour ce gène. Lors d'études effectuées dans notre laboratoire, nous avons identifié des vaches pour lesquelles l'allèle B était transcrit en ARNm avec une plus grande efficacité que l'allèle A (Robitaille et Petitclerc, 2000). L'objectif de notre étude fut donc de tester l'effet du stade de lactation sur ce polymorphisme d'expression. Des vaches de race Holstein hétérozygotes AB pour le gène de la CN-[kappa] (n = 30) ont été analysées en fonction de la proportion relative des transcrits spécifiques CN-[kappa] A et B dans les mammocytes, et ce, pendant toute une lactation. Les échantillons de lait ont été prélevés de chacune des vaches à différents stades de lactation (4 à 8 jours de test/vache) et les cellules somatiques ont été récoltées par centrifugation. Les cellules ont été lysées avec le réactif Trizol[indice supérieur ª] et l'ARN total a été préparé selon un protocole standard. La proportion relative des ARNm spécifiques de chaque allèle a été déterminée par densitométrie suivant une combinaison de réaction de polymérisation en chaîne réverse (RT-PCR) puis de séparation par conformation simple brin (SSCP).Le changement dans la proportion relative des ARNms en fonction du stade de lactation a été analysé avec la procédure Proc Mix du logiciel SAS.--Résumé abrégé par UMI

    The phantom midge menace: Migratory Chaoborus larvae maintain poor ecosystem state in eutrophic inland waters

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    Chaoborus spp. (phantom midge) are prevalent in eutrophic lakes with methane-rich, oxygen depleted hypolimnion and sediments, and the methane-poor, oxygen-rich epilimnion. Using a combination of experiments and system modelling, we demonstrated that the larvae’s burrowing activities in and out of the sediment perturbed the sediment and reintroduced sequestered phosphorus into the overlying water, thereby exacerbating internal nutrient loading in the water column. Fluxes of sediment methane and other reduced solutes enhanced by the larval bioturbation sustain the hypoxic/anoxic condition below the thermocline. Migrating larvae also directly transported methane in their gas vesicles from the deep water and release it in the surface water, potentially contributing to methane emission to air. As nutrient pollution and climate warming persist or worsen in the coming decades, proliferation of Chaoborus could intensify this positive feedback loop and delay lake recovery

    Stratification strength and light climate explain variation in chlorophyll a at the continental scale in a European multilake survey in a heatwave summer

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    To determine the drivers of phytoplankton biomass, we collected standardized morphometric, physical, and biological data in 230 lakes across the Mediterranean, Continental, and Boreal climatic zones of the European continent. Multilinear regression models tested on this snapshot of mostly eutrophic lakes (median total phosphorus [TP] = 0.06 and total nitrogen [TN] = 0.7 mg L−1), and its subsets (2 depth types and 3 climatic zones), show that light climate and stratification strength were the most significant explanatory variables for chlorophyll a (Chl a) variance. TN was a significant predictor for phytoplankton biomass for shallow and continental lakes, while TP never appeared as an explanatory variable, suggesting that under high TP, light, which partially controls stratification strength, becomes limiting for phytoplankton development. Mediterranean lakes were the warmest yet most weakly stratified and had significantly less Chl a than Boreal lakes, where the temperature anomaly from the long-term average, during a summer heatwave was the highest (+4°C) and showed a significant, exponential relationship with stratification strength. This European survey represents a summer snapshot of phytoplankton biomass and its drivers, and lends support that light and stratification metrics, which are both affected by climate change, are better predictors for phytoplankton biomass in nutrient-rich lakes than nutrient concentrations and surface temperature.Additional co-authors: Jolanda Verspagen, Maria van Herk, Maria G. Antoniou, Nikoletta Tsiarta, Valerie McCarthy, Victor C. Perello, Danielle Machado-Vieira, Alinne Gurjao de Oliveira, Dubravka Špoljaric Maronic, Filip Stevic, Tanja Žuna Pfeiffer, Itana Bokan Vucelic, Petar Žutinic, Marija Gligora Udovic, Anđelka Plenkovic-Moraj, Ludek Blaha, Rodan Geriš, Markéta Frankova, Kirsten Seestern Christoffersen, Trine Perlt Warming, Tõnu Feldmann, Alo Laas, Kristel Panksep, Lea Tuvikene, Kersti Kangro, Judita Koreiviene, Jurate Karosiene, Jurate Kasperoviciene, Ksenija Savadova-Ratkus, Irma Vitonyte, Kerstin Häggqvist, Pauliina Salmi, Lauri Arvola, Karl Rothhaupt, Christos Avagianos, Triantafyllos Kaloudis, Spyros Gkelis, Manthos Panou, Theodoros Triantis, Sevasti-Kiriaki Zervou, Anastasia Hiskia, Ulrike Obertegger, Adriano Boscaini, Giovanna Flaim, Nico Salmaso, Leonardo Cerasino, Sigrid Haande, Birger Skjelbred, Magdalena Grabowska, Maciej Karpowicz, Damian Chmura, Lidia Nawrocka, Justyna Kobos, Hanna Mazur-Marzec, Pablo Alcaraz-Parraga, Elżbieta Wilk-Wozniak, Wojciech Krzton, Edward Walusiak, Ilona Gagala-Borowska, Joana Mankiewicz-Boczek, Magdalena Toporowska, Barbara Pawlik-Skowronska, Michał Niedzwiecki, Wojciech Pęczuła, Agnieszka Napiorkowska-Krzebietke, Julita Dunalska, Justyna Sienska, Daniel Szymanski, Marek Kruk, Agnieszka Budzynska, Ryszard Goldyn, Anna Kozak, Joanna Rosinska, Elżbieta Szeląg-Wasielewska, Piotr Domek, Natalia Jakubowska-Krepska, Kinga Kwasizur, Beata Messyasz, Aleksandra Pełechata, Mariusz Pełechaty, Mikolaj Kokocinski, Beata Madrecka-Witkowska, Iwona Kostrzewska-Szlakowska, Magdalena Frąk, Agnieszka Bankowska-Sobczak, Michał Wasilewicz, Agnieszka Ochocka, Agnieszka Pasztaleniec, Iwona Jasser, Ana M. Antao-Geraldes, Manel Leira, Vitor Vasconcelos, Joao Morais, Micaela Vale, Pedro M. Raposeiro, Vítor Gonçalves, Boris Aleksovski, Svetislav Krstic, Hana Nemova, Iveta Drastichova, Lucia Chomova, Spela Remec-Rekar, Tina Elersek, Lars-Anders Hansson, Pablo Urrutia-Cordero, Andrea G. Bravo, Moritz Buck, William Colom-Montero, Kristiina Mustonen, Don Pierson, Yang Yang, Christine Edwards, Hannah Cromie, Jordi Delgado-Martín, David García, Jose Luís Cereijo, Joan Gomà, Mari Carmen Trapote, Teresa Vegas-Vilarrúbia, Biel Obrador, Ana García-Murcia, Monserrat Real, Elvira Romans, Jordi Noguero-Ribes, David Parreño Duque, Elísabeth Fernandez-Moran, Barbara Úbeda, José Angel Galvez, Núria Catalan, Carmen Pérez-Martínez, Eloísa Ramos-Rodríguez, Carmen Cillero-Castro, Enrique Moreno-Ostos, José María Blanco, Valeriano Rodríguez, Jorge Juan Montes-Pérez, Roberto L. Palomino, Estela Rodríguez-Pérez, Armand Hernandez, Rafael Carballeira, Antonio Camacho, Antonio Picazo, Carlos Rochera, Anna C. Santamans, Carmen Ferriol, Susana Romo, Juan Miguel Soria, Arda Özen, Tünay Karan, Nilsun Demir, Meryem Beklioglu, Nur Filiz, Eti Levi, Ugur Iskin, Gizem Bezirci, Ülkü Nihan Tavsanoglu, Kemal Çelik, Koray Ozhan, Nusret Karakaya, Mehmet Ali Turan Koçer, Mete Yilmaz, Faruk Maras¸lıoglu, Özden Fakioglu, Elif Neyran Soylu, Meral Apaydın Yagcı, Sakir Çınar, Kadir Çapkın, Abdulkadir Yagcı, Mehmet Cesur, Fuat Bilgin, Cafer Bulut, Rahmi Uysal, Köker Latife, Reyhan Akçaalan, Meriç Albay, Mehmet Tahir Alp, Korhan Özkan, Tugba Ongun Sevindik, Hatice Tunca, Burçin Önem, Hans Paerl, Cayelan C. Carey, Bastiaan W. Ibeling

    Search for dark matter produced in association with bottom or top quarks in √s = 13 TeV pp collisions with the ATLAS detector

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    A search for weakly interacting massive particle dark matter produced in association with bottom or top quarks is presented. Final states containing third-generation quarks and miss- ing transverse momentum are considered. The analysis uses 36.1 fb−1 of proton–proton collision data recorded by the ATLAS experiment at √s = 13 TeV in 2015 and 2016. No significant excess of events above the estimated backgrounds is observed. The results are in- terpreted in the framework of simplified models of spin-0 dark-matter mediators. For colour- neutral spin-0 mediators produced in association with top quarks and decaying into a pair of dark-matter particles, mediator masses below 50 GeV are excluded assuming a dark-matter candidate mass of 1 GeV and unitary couplings. For scalar and pseudoscalar mediators produced in association with bottom quarks, the search sets limits on the production cross- section of 300 times the predicted rate for mediators with masses between 10 and 50 GeV and assuming a dark-matter mass of 1 GeV and unitary coupling. Constraints on colour- charged scalar simplified models are also presented. Assuming a dark-matter particle mass of 35 GeV, mediator particles with mass below 1.1 TeV are excluded for couplings yielding a dark-matter relic density consistent with measurements

    Measurements of top-quark pair differential cross-sections in the eμe\mu channel in pppp collisions at s=13\sqrt{s} = 13 TeV using the ATLAS detector

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    Search for single production of vector-like quarks decaying into Wb in pp collisions at s=8\sqrt{s} = 8 TeV with the ATLAS detector

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