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Sediment cores from three major French watersheds (Loire, Meuse and Moselle) have been dated by 137Cs and 210Pbxs from 1910 (Loire), 1947 (Meuse) and 1930 (Moselle) until the present in order to reconstruct trajectories of plastic additive contaminants including nine phthalate esters (PAEs) and seven organophosphate esters (OPEs), measured by gas chromatography–mass spectrometer (GC–MS–MS). Historical levels of ∑PAEs were higher than those of ∑OPEs in the Loire and the Moselle sediments, while ∑PAEs and ∑OPEs contents were of the same order of magnitude in the Meuse sediments. Although increases in concentrations do not evolve linearly, our results clearly indicate an increase in OPEs and PAEs concentrations from the 1950–1970 period onwards, compared with the first half of the 20th century. Our results show that, ∑OPE contents increase gradually over time in the Loire and Meuse rivers but evolve more randomly in the Moselle River. Trajectories of ∑PAEs depend on the river and no generality can be established, suggesting sedimentary reworking and/or local contamination. Data from this study allowed comparisons of contents of ∑OPEs and ∑PAEs between rivers, with ∑OPE concentrations in the Moselle River > Meuse River > Loire River, and concentrations of ∑PAEs in the Loire River > Moselle River > Meuse River. Among all PAEs, di(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP) was the most abundant in all sediment samples, followed by diisobutyl phthalate (DiBP). Tris (2-chloroisopropyl) phosphate (TCPP) was the most abundant OPE in sediments of the three rivers. In addition, strong positive Pearson correlations were observed between organic matter (OM) parameters and OPE concentrations, and to a lesser extent, between OM parameters and PAE concentrations. This is particularly true for the Moselle River and for the Loire River, but less so for the Meuse River.

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L'imagerie hyperspectrale est une technologie récente qui gagne en popularité en laboratoire depuis les années 2000 pour les géosciences, ainsi que pour les études patrimoniales et l'histoire de l'art. Pour autant, son utilisation en sédimentologie ou en archéologie de l'art rupestre ne date que des années 2010 pour la première, 2020 pour la seconde, et est encore restreinte à quelques groupes de recherche. Deux objets de ces deux disciplines seront utilisés pour dresser un état des lieux des avancées dans ces domaines. Une carotte sédimentaire du lac du Bourget (France) de 55 cm permet de couvrir 200 ans de sédimentation et donc de variabilités climatiques et environnementales (Jacq et al., 2022). L'abri sous roche d'Otello (Saint-Rémy-de-Provence, France), qui regroupe plus de 300 figures caractérisées par une apparente diversité de matières picturales et de nombreuses superpositions, témoigne d’une fréquentation néolithique du massif des Alpilles (Ve-IIIe millénaire av. J.-C.) (Defrasne et al., 2023; Schmitt et al., 2023). Des imageurs VNIR (Visible and Near Infrared) et SWIR (Short Wave Infrared) de Specim Ltd. (Finland, sédiments) et de NEO (Nork Elektro Optikk, Norway, abri sous roche) ont été utilisés et permettent de couvrir les gammes spectrales du visible et proche infrarouge. Les dispositifs expérimentaux ont été adaptés notamment pour les illuminants pour tenir compte des spécificités d’acquisition de ces 2 types d’objet (en laboratoire, en extérieur). De nombreuses méthodologies d’intelligence artificielle ont été employées sur ce type de données et dépendent des objectifs visés, ainsi que des données complémentaires à disposition dans certains cas. Les approches de modélisation des absorptions caractéristiques avec des indices reposant sur des équations simples (ratio, différence…) sont très utilisées et permettent d’obtenir rapidement des informations qualitatives et généralement bien caractérisées grâce aux longueurs d’onde choisies. L'analyse en composantes indépendantes (ACI) est une méthode qui a fait ses preuves pour démélanger une image en ses sources indépendantes et détecter les caractéristiques majoritaires ainsi que les signatures faibles. Les approches de classification et de régression sont aussi performantes mais nécessitent des données labélisées connues pour l’apprentissage de ces méthodes en vue de leur généralisation à l’ensemble de l’image. Grace à toutes ces méthodes, différentes problématiques ont pu être traitées pour les carottes sédimentaires et elles peuvent être rassemblées en cinq grandes thématiques : l'état trophique des lacs et des masses d'eau grâce à l’analyse des pigments organiques, les approches source-puits pour le traçages de l’origine des sédiments, les études de la matière organique et de la minéralogie, et la caractérisation des dépôts sédimentaires avec la classification des dépôts événementiels (crues, séismes…) ou saisonniers (lamines). Pour le cas de l'art rupestre, ces méthodes ont permis la découverte de nombreuses nouvelles figures invisibles à l'œil nu, de séparer des figures au sein de superpositions complexes, de découvrir des figures recouvertes par des produits d'altération. De plus, grâce aux classifications des pigments à l'échelle de la paroi, il est possible d'isoler automatiquement différentes peintures et d’envisager la réalisation d’une cartographie des matières picturales permettant d’identifier des regroupements de figures de matières semblables. Ceci constitue une information essentielle à la compréhension des syntaxes graphiques. A travers ces deux exemples, on voit que l'imagerie hyperspectrale est encore un outil émergent et qu'elle offre de nombreuses possibilités pour affiner la compréhension des processus environnementaux en sédimentologie, ainsi que des systèmes graphiques anciens. Malgré l’application de la méthode à des objets différents, il existe de nombreuses passerelles entre ces disciplines pour mobiliser l’imagerie hyperspectrale dans une compréhension accrue des environnements et sociétés passés. Ces travaux sont au centre de plusieurs projets, notamment DESTOX pour l’étude des polluants dans les sédiments de la Seine, ou encore MITI SEMIOTIC et ANR SCHEMA pour la caractérisation des parois d’abris ornés.

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The new scientific decade (2023-2032) of the International Association of Hydrological Sciences (IAHS) aims at searching for sustainable solutions to undesired water conditions - may it be too little, too much or too polluted. Many of the current issues originate from global change, while solutions to problems must embrace local understanding and context. The decade will explore the current water crises by searching for actionable knowledge within three themes: global and local interactions, sustainable solutions and innovative cross-cutting methods. We capitalise on previous IAHS Scientific Decades shaping a trilogy; from Hydrological Predictions (PUB) to Change and Interdisciplinarity (Panta Rhei) to Solutions (HELPING). The vision is to solve fundamental water-related environmental and societal problems by engaging with other disciplines and local stakeholders. The decade endorses mutual learning and co-creation to progress towards UN sustainable development goals. Hence, HELPING is a vehicle for putting science in action, driven by scientists working on local hydrology in coordination with local, regional, and global processes.

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The emergence and selection of antibiotic resistance is a major public health problem worldwide. The presence of antibiotic-resistant bacteria (ARBs) in natural and anthropogenic environments threatens the sustainability of efforts to reduce resistance in human and animal populations. Here, we use mathematical modeling of the selective effect of antibiotics and contaminants on the dynamics of bacterial resistance in water to analyze longitudinal spatio-temporal data collected in hospital and urban wastewater between 2012 and 2015. Samples were collected monthly during the study period at four different sites in Haute-Savoie, France: hospital and urban wastewater, before and after water treatment plants. Three different categories of exposure variables were collected simultaneously: 1) heavy metals, 2) antibiotics and 3) surfactants for a total of 13 drugs/molecules; in parallel to the normalized abundance of 88 individual genes and mobile genetic elements, mostly conferring resistance to antibiotics. A simple hypothesis-driven model describing weekly antibiotic resistance gene (ARG) dynamics was proposed to fit the available data, assuming that normalized gene abundance is proportional to antibiotic resistant bacteria (ARB) populations in water. The detected compounds were found to influence the dynamics of 17 genes found at multiple sites. While mercury and vancomycin were associated with increased ARG and affected the dynamics of 10 and 12 identified genes respectively, surfactants antagonistically affected the dynamics of three genes. The models proposed here make it possible to analyze the relationship between the persistence of resistance genes in the aquatic environment and specific compounds associated with human activities from longitudinal data. Our analysis of French data over 2012–2015 identified mercury and vancomycin as co-selectors for some ARGs.

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