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Bienvenue dans la collection HAL-AMAP
L'UMR AMAP est une unité interdisciplinaire qui travaille à l'acquisition de connaissances fondamentales sur les plantes et les végétations dans le but de prévoir la réponse des écosystèmes aux forçages environnementaux, en termes de distribution/conservation des espèces et de la biodiversité, production des cultures agronomiques, stockage du carbone dans la biomasse végétale, protection de l'environnement et des services écosystèmiques.
La collection HAL AMAP est destinée au dépôt et à la consultation des publications scientifiques du laboratoire botAnique et Modélisation de l’Architecture des Plantes et des végétations (articles de revue, chapitres d’ouvrage, actes de colloque, thèses, brevets, etc.). Elle permet :
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d'accroitre la visibilité des publications de l'UMR AMAP
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de valoriser la production scientifique de l'unité
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d'assurer la pérennité des données déposées
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de répondre aux exigences de la Commission européenne dans le cadre de certains projets financés pour moitié par des fonds publics (H2020...) et aux exigences de l’ANR.
Le dépôt des publications de l'unité est en cours. Merci de revenir régulièrement
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Derniers dépôts
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Zeyang Xie, Liujie He, Zhun Mao, Wei Wan, Xu Song, et al.. Spatial heterogeneity of natural and socio-economic features shape that of ecosystem services. A large-scale study on the Yangtze River economic Belt, China. Ecological Indicators, 2024, 159, pp.111729. ⟨10.1016/j.ecolind.2024.111729⟩. ⟨hal-04556156⟩
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Camille Girard-Tercieux, Ghislain Vieilledent, Adam Clark, Benoît Courbaud, James Clark, et al.. Beyond variance: Simple random distributions are not a good proxy for intraspecific variability in systems with environmental structure. Peer Community Journal, 2024, 4, pp.1-19. ⟨10.24072/pcjournal.360⟩. ⟨hal-04555958⟩
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Benjamin Wildermuth, Alice Penanhoat, Holger Sennhenn-Reulen, Dragan Matevski, Jochen Drescher, et al.. Canopy structure influences arthropod communities within and beyond tree identity effects: Insights from combining LiDAR data, insecticidal fogging and machine learning regression modelling. Ecological Indicators, 2024, 160, ⟨10.1016/j.ecolind.2024.111901⟩. ⟨hal-04554705⟩
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Piero G Delprete. Supplement to the Rubiaceae in the Flora dos Estados de Goiás e Tocantins, Brazil: Nomenclatural revision, typifications, new records, new identifications, and new combinations. Webbia : Journal of Plant Taxonomy and Geography, 2024, 79 (1), pp.53-182. ⟨10.36253/jopt-15948WEBBIA⟩. ⟨hal-04548724⟩
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Olivier Lepais, Abdeldjalil Aissi, Errol Véla, Yassine Beghami. Joint analysis of microsatellites and flanking sequences enlightens complex demographic history of interspecific gene flow and vicariance in rear-edge oak populations. Heredity, 2022, 129, pp.169-182. ⟨10.1038/s41437-022-00550-0⟩. ⟨hal-03705508⟩
Nombre de documents
1 324
Nombre de notices
1 842
Evolution des dépôts
Sherpa
type documents
Mots clefs
Modelling
Rainforest
South America
BIOLOGIE VEGETALE
Agroforesterie
Anatomy
Systematics
LiDAR
Biomechanics
Agroforestry
Vegetation
Remote sensing
GreenLab
Ecology
Root architecture
LifeCLEF
Neotropics
Climate change
India
Slope stability
Orchidaceae
Biomass
Species richness
Allometry
Tropical rain forest
France
Trees
Numerical simulations
Aboveground biomass
Carboniferous
Phenotypic plasticity
Endemism
New species
Plant architecture
Brazil
Botany
Africa
Télédétection
Forest
Soil
Biodiversité
Croissance
Savanna
Growth
Taxonomy
Drought
Simulation
Forest ecology
Paleobotany
Fine-grained classification
Vector control
Ecologie
Biogeography
Community ecology
Plant
Architecture végétale
Central Africa
Root traits
Mangrove
Cameroon
Morphology
Evaluation
Tropical forests
Conservation
Deep learning
Identification
Evolution
Lidar
New Caledonia
Rubiaceae
Functional traits
Phénologie
Architecture
Phenology
Palaeobotany
Ecosystem services
Eudicots
Gondwana
Tropical forest
Diversity
Botanique
Phylogeny
Forêt tropicale
Facilitation
Devonian
Amazonia
BOTANIQUE
Functional diversity
Competition
Ontogeny
Modélisation
Branching
FSPM
Benchmark
Pl@ntNet
Biodiversity
French Guiana
Citizen science
Carbon
Species
Open Access
55 %