cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.82270/agroalimentaire/v1.1
title: Agroalimentaire

description: Ce vocabulaire bilingue comprend 3117 concepts des 
domaines de la science et de la technologie agroalimentaire, allant de 
la « ferme à la table », ainsi que des aspects nutritionnels et 
environnementaux, tenant compte de la transition agricole et alimentaire
 en cours. La terminologie est enrichie d’un grand nombre d’accès 
synonymes (3230 en français ou en anglais) et de formes cachées 
facilitant la recherche. Il est aligné avec l’ontologie FoodOn.
DOI: 10.82270/bianca-maria-de-paolis
title: L2FOC: a crosslinguistic speech corpus for French and Italian Second Language Acquisition

description: The corpus includes recordings from 65 speakers across four groups (L1/L2 Italian and French), collected through three tasks eliciting speech with a ranging degree of spontaneity. Recordings were made with laboratory equipment and are accompanied by orthographic transcriptions and multi-tier phonetic and phonological alignment. The corpus enables fine-grained analysis of how information structure is encoded across languages and proficiency levels, and supports applications in both theoretical linguistics and speech technology.
description: A crosslinguistic speech corpus for French and Italian Second Language Acquisition
DOI: 10.82270/agroalimentaire
title: Agroalimentaire

description: Ce vocabulaire bilingue comprend 3117 concepts des 
domaines de la science et de la technologie agroalimentaire, allant de 
la « ferme à la table », ainsi que des aspects nutritionnels et 
environnementaux, tenant compte de la transition agricole et alimentaire
 en cours. La terminologie est enrichie d’un grand nombre d’accès 
synonymes (3230 en français ou en anglais) et de formes cachées 
facilitant la recherche. Il est aligné avec l’ontologie FoodOn.
DOI: 10.82270/plp/v1
title: Vocabulaire de pédologie

description: Ce lexique présente plus de 1.000 concepts utiles du vocabulaire francophone et des systèmes typologiques contemporains. Une traduction en anglais est fournie systématiquement (équivalent britannique ou proposition de traduction pour les concepts français).
DOI: 10.82270/plp
title: Vocabulaire de pédologie

description: Ce lexique présente plus de 1.000 concepts utiles du vocabulaire francophone et des systèmes typologiques contemporains. Une traduction en anglais est fournie systématiquement (équivalent britannique ou proposition de traduction pour les concepts français).
DOI: 10.82270/e-calm/v1
title: E-CALM

description: Corpus de transcriptions d’écrits d’élèves et d’étudiants (du CP à l'université) permettant des analyses quantitatives et des traitements automatiques constitué dans le cadre du projet ANR E-CALM (http://e-calm.huma-num.fr/). Actuellement, le corpus déposé ne comporte que des transcriptions pour les niveaux CP-CM2 mais sera rapidement complété.
DOI: 10.15468/dl.ekvkny
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 3221 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "HasGeospatialIssue is false",
 "HasCoordinate is true",
 "OccurrenceStatus is Present",
 {
 "not" : {
 "BasisOfRecord" : [
 "is one of (Fossil, Living Specimen)"
 ]
 }
 },
 "Year is greater than or equal to 1900",
 "TaxonKey is Bolboschoenus caldwellii"
 ]
}

 The dataset includes 3221 records from 45 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0008337-260208012135463/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.sudap8
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 13878 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is one of (Lygodium japonicum)",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "OccurrenceStatus is Present",
 "Year is not null",
 "BasisOfRecord is one of (Human Observation, Occurrence evidence)",
 "Year is greater than or equal to 2010",
 "Year is less than or equal to 2025"
 ]
}

 The dataset includes 13878 records from 28 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0008334-260208012135463/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.82270/vpi/v1
title: VPI : Verbe (+ Préposition) + Interrogative

description: Cette étude s'intéresse aux verbes (V) acceptant une interrogative (I) en tant que complément oblique.L'objectif est de comprendre quelles sont les situations qui favorisent ou défavorisent la présence d'une préposition (P) entre ce verbe et l'interrogative (V+P+I vs. V+I), et confronter cet usage à la norme.
DOI: 10.82270/doc-stl/v1
title: DOC-STL

description: 

Le projet DOC (Didactique, Oral, Corpus) de l’UMR STL CNRS 8163 - Université de Lille, est porté par Juliette DELAHAIE et Emmanuelle CANUT (Professeures des Université en Sciences du langage), en collaboration avec Antonio
BALVET (Maitre de conférences en Sciences du langage) et Driss SADOUN (directeur POSLAB, Chercheur associé ERTIM/INALCO). Trois doctorats sont
également rattachés au projet (thèses de Rou CHEN,
Grace KITCHER et Houssein TAOUZ, UMR STL CNRS 8163, Université de Lille).

 

Le projet a pour objectif la constitution
d’une base de données d’interactions orales pour l’enseignement du français
langue étrangère, dans une visée comparative interlangues (français, chinois, espagnol, anglais, italien). Les corpus sont en cours de constution et archivés au fur et à mesure. Le
choix des types d’interactions obéit en amont à des préoccupations didactiques : interactions
de commerce, interactions de « sociabilité » (rencontres),
interactions pour donner son avis (opinion/débat).
DOI: 10.82270/vpi
title: VPI : Verbe (+ Préposition) + Interrogative

description: Cette étude s'intéresse aux verbes (V) acceptant une interrogative (I) en tant que complément oblique.L'objectif est de comprendre quelles sont les situations qui favorisent ou défavorisent la présence d'une préposition (P) entre ce verbe et l'interrogative (V+P+I vs. V+I), et confronter cet usage à la norme.
DOI: 10.82270/doc-stl/v1.1
title: DOC-STL

description: 

Le projet DOC (Didactique, Oral, Corpus) de l’UMR STL CNRS 8163 - Université de Lille, est porté par Juliette DELAHAIE et Emmanuelle CANUT (Professeures des Université en Sciences du langage), en collaboration avec Antonio
BALVET (Maitre de conférences en Sciences du langage) et Driss SADOUN (directeur POSLAB, Chercheur associé ERTIM/INALCO). Trois doctorats sont
également rattachés au projet (thèses de Rou CHEN,
Grace KITCHER et Houssein TAOUZ, UMR STL CNRS 8163, Université de Lille).

 

Le projet a pour objectif la constitution
d’une base de données d’interactions orales pour l’enseignement du français
langue étrangère, dans une visée comparative interlangues (français, chinois, espagnol, anglais, italien). Les corpus sont en cours de constution et archivés au fur et à mesure. Le
choix des types d’interactions obéit en amont à des préoccupations didactiques : interactions
de commerce, interactions de « sociabilité » (rencontres),
interactions pour donner son avis (opinion/débat).
DOI: 10.15468/dl.qy9q25
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 44 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Lithophyllum rugosum"
 ]
}

 The dataset includes 44 records from 11 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0008335-260208012135463/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.82270/doc-stl/v1.2
title: DOC-STL

description: 

Le projet DOC (Didactique, Oral, Corpus) de l’UMR STL CNRS 8163 - Université de Lille, est porté par Juliette DELAHAIE et Emmanuelle CANUT (Professeures des Université en Sciences du langage), en collaboration avec Antonio
BALVET (Maitre de conférences en Sciences du langage), Driss SADOUN (Président de PostLab, Chercheur EMSE (IMT) et chercheur associé ERTIM/INALCO),  Liliane SANTOS (Maitre de conférences en Sciences du langage), Henry HERNANDEZ BAYTER   (Maitre de conférences en Sciences du langage) et Simona Anastasio (Contractuelle, Chercheure en Sciences du langage, Université de Lille). Trois doctorats sont
également rattachés au projet (thèses de Rou CHEN,
Grace KITCHER et Houssein TAOUZ, UMR STL CNRS 8163, Université de Lille).

 

Le projet a pour objectif la constitution
d’une base de données d’interactions orales pour l’enseignement du français
langue étrangère, dans une visée comparative interlangues (français, chinois, espagnol, portugais, italien). Les corpus sont en cours de constitution et archivés au fur et à mesure. Le
choix des types d’interactions obéit en amont à des préoccupations didactiques : interactions
de commerce, interactions de « sociabilité » (rencontres),
interactions pour donner son avis (opinion/débat).
DOI: 10.15468/dl.3tkaq8
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 69 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Centromochlus altae",
 "DecimalLatitude is not null",
 "DecimalLongitude is not null"
 ]
}

 The dataset includes 69 records from 21 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0008338-260208012135463/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.82270/doc-stl/v2
title: DOC-STL

description: 

Le projet DOC (Didactique, Oral, Corpus) de l’UMR STL CNRS 8163 - Université de Lille, est un projet collaboratif et international  porté par Juliette DELAHAIE et Emmanuelle CANUT (Professeures des Université en Sciences du langage), en collaboration avec Antonio
BALVET (Maitre de conférences en Sciences du langage) et Driss SADOUN (Président de PostLab, Chercheur EMSE (IMT) et chercheur associé ERTIM/INALCO). Responsables du corpus partie française : Emmanuelle Canut et Juliette Delahaie, Université Lille (corpus accessible) Responsable du corpus partie espagnole : Henry Hernandez-Bayter et Camilo Restrepo, Université Lille Responsable du corpus partie portugaise : Liliane Santos, Université Lille (en cours de constitution)  Responsable du corpus partie italienne : Simona Anastasio, Université Toulouse 2 (en cours de constitution) Responsable du Corpus partie chinoise : Huiyun Hu et Rou Chen, Université Lille (en cours de constitution) 

Le projet a pour objectif la constitution
d’une base de données d’interactions orales pour l’enseignement du français
langue étrangère, dans une visée comparative interlangues (français, chinois, espagnol, portugais, italien). Les corpus sont en cours de constitution et archivés au fur et à mesure. Le
choix des types d’interactions obéit en amont à des préoccupations didactiques : interactions
de commerce, interactions de « sociabilité » (rencontres),
interactions pour donner son avis (opinion/débat).
DOI: 10.82270/doc-stl/v3
title: DOC-STL

description: 

Le projet DOC (Didactique, Oral, Corpus) de l’UMR STL CNRS 8163 - Université de Lille, est un projet collaboratif et international  porté par Juliette DELAHAIE et Emmanuelle CANUT (Professeures des Université en Sciences du langage), en collaboration avec Antonio
BALVET (Maitre de conférences en Sciences du langage) et Driss SADOUN (Président de PostLab, Chercheur EMSE (IMT) et chercheur associé ERTIM/INALCO). Responsables du corpus partie française : Emmanuelle Canut et Juliette Delahaie, Université Lille (corpus accessible) Responsable du corpus partie espagnole : Henry Hernandez-Bayter et Camilo Restrepo, Université Lille Responsable du corpus partie portugaise : Liliane Santos, Université Lille (en cours de constitution)  Responsable du corpus partie italienne : Simona Anastasio, Université Toulouse 2 (en cours de constitution) Responsable du Corpus partie chinoise : Huiyun Hu et Rou Chen, Université Lille (en cours de constitution) 

Le projet a pour objectif la constitution
d’une base de données d’interactions orales pour l’enseignement du français
langue étrangère, dans une visée comparative interlangues (français, chinois, espagnol, portugais, italien). Les corpus sont en cours de constitution et archivés au fur et à mesure. Le
choix des types d’interactions obéit en amont à des préoccupations didactiques : interactions
de commerce, interactions de « sociabilité » (rencontres),
interactions pour donner son avis (opinion/débat).
DOI: 10.82270/doc-stl/v4
title: DOC-STL

description: 

Le projet DOC (Didactique, Oral, Corpus) de l’UMR STL CNRS 8163 - Université de Lille, est un projet collaboratif et international  porté par Juliette DELAHAIE et Emmanuelle CANUT (Professeures des Université en Sciences du langage), en collaboration avec Antonio
BALVET (Maitre de conférences en Sciences du langage) et Driss SADOUN (Président de PostLab, Chercheur EMSE (IMT) et chercheur associé ERTIM/INALCO). Responsables du corpus partie française : Emmanuelle Canut et Juliette Delahaie, Université Lille (corpus accessible) Responsable du corpus partie espagnole : Henry Hernandez-Bayter et Camilo Restrepo, Université Lille Responsable du corpus partie portugaise : Liliane Santos, Université Lille (en cours de constitution)  Responsable du corpus partie italienne : Simona Anastasio, Université Toulouse 2 (en cours de constitution) Responsable du Corpus partie chinoise : Huiyun Hu et Rou Chen, Université Lille (en cours de constitution) 

Le projet a pour objectif la constitution
d’une base de données d’interactions orales pour l’enseignement du français
langue étrangère, dans une visée comparative interlangues (français, chinois, espagnol, portugais, italien). Les corpus sont en cours de constitution et archivés au fur et à mesure. Le
choix des types d’interactions obéit en amont à des préoccupations didactiques : interactions
de commerce, interactions de « sociabilité » (rencontres),
interactions pour donner son avis (opinion/débat).
DOI: 10.82270/doc-stl
title: DOC-STL

description: 

Le projet DOC (Didactique, Oral, Corpus) de l’UMR STL CNRS 8163 - Université de Lille, est un projet collaboratif et international  porté par Juliette DELAHAIE et Emmanuelle CANUT (Professeures des Université en Sciences du langage), en collaboration avec Antonio
BALVET (Maitre de conférences en Sciences du langage) et Driss SADOUN (Président de PostLab, Chercheur EMSE (IMT) et chercheur associé ERTIM/INALCO). Responsables du corpus partie française : Emmanuelle Canut et Juliette Delahaie, Université Lille (corpus accessible) Responsable du corpus partie espagnole : Henry Hernandez-Bayter et Camilo Restrepo, Université Lille Responsable du corpus partie portugaise : Liliane Santos, Université Lille (en cours de constitution)  Responsable du corpus partie italienne : Simona Anastasio, Université Toulouse 2 (en cours de constitution) Responsable du Corpus partie chinoise : Huiyun Hu et Rou Chen, Université Lille (en cours de constitution) 

Le projet a pour objectif la constitution
d’une base de données d’interactions orales pour l’enseignement du français
langue étrangère, dans une visée comparative interlangues (français, chinois, espagnol, portugais, italien). Les corpus sont en cours de constitution et archivés au fur et à mesure. Le
choix des types d’interactions obéit en amont à des préoccupations didactiques : interactions
de commerce, interactions de « sociabilité » (rencontres),
interactions pour donner son avis (opinion/débat).
DOI: 10.82270/doc-stl/v5
title: DOC-STL

description: 

Le projet DOC (Didactique, Oral, Corpus) de l’UMR STL CNRS 8163 - Université de Lille, est un projet collaboratif et international  porté par Juliette DELAHAIE et Emmanuelle CANUT (Professeures des Université en Sciences du langage), en collaboration avec Antonio
BALVET (Maitre de conférences en Sciences du langage) et Driss SADOUN (Président de PostLab, Chercheur EMSE (IMT) et chercheur associé ERTIM/INALCO). Responsables du corpus partie française : Emmanuelle Canut et Juliette Delahaie, Université Lille (corpus accessible) Responsable du corpus partie espagnole : Henry Hernandez-Bayter et Camilo Restrepo, Université Lille Responsable du corpus partie portugaise : Liliane Santos, Université Lille (en cours de constitution)  Responsable du corpus partie italienne : Simona Anastasio, Université Toulouse 2 (en cours de constitution) Responsable du Corpus partie chinoise : Huiyun Hu et Rou Chen, Université Lille (en cours de constitution) 

Le projet a pour objectif la constitution
d’une base de données d’interactions orales pour l’enseignement du français
langue étrangère, dans une visée comparative interlangues (français, chinois, espagnol, portugais, italien). Les corpus sont en cours de constitution et archivés au fur et à mesure. Le
choix des types d’interactions obéit en amont à des préoccupations didactiques : interactions
de commerce, interactions de « sociabilité » (rencontres),
interactions pour donner son avis (opinion/débat).
DOI: 10.82270/peppermint/v1
title: PepperMint Role
title: PepperMint Role

description: In multi-speaker human-robot interactions (HRI), accurately identifying who is speaking (Active Speaker Detection - ASD) and whom they are addressing (Addressee Estimation - AE) is essential for managing natural, fluid interactions. While existing large-scale audio-visual datasets for ASD have advanced model performance by facilitating comparisons across various speakers, settings, and recording devices, these datasets primarily focus on controlled genres of speech (e.g., films, podcasts) where interactions are often scripted or semi-planned. In contrast, spontaneous interactions in public settings present significant challenges, including background noise, multiple speakers, and diverse facial orientations. Moreover, existing addressee datasets are often limited in scope, typically restricted to fixed number of participants and lacking the diversity required to model real-world, dynamic interactions.To address these challenges in real-world, unstructured HRI scenarios, we introduce PepperMint Role, a multimodal dataset featuring audio-visual annotations of both active speakers and addressees (either robot or human) during interactions between a service robot and students in a university library.
description: 


	
	
	
	

Dans
les interactions humain-robot (HRI) impliquant plusieurs locuteurs,
identifier avec précision qui parle (détection du locuteur actif –
Active Speaker Detection, ASD) et à qui il s’adresse
(estimation du destinataire – Addressee Estimation, AE)
est essentiel pour permettre des échanges naturels et fluides.
Bien que les jeux de données audio-visuels existants pour l’ASD
aient permis d’améliorer les performances des modèles en
facilitant les comparaisons entre divers locuteurs, contextes et
dispositifs d’enregistrement, ces jeux de données portent
principalement sur des discours contrôlés (par exemple, films,
podcasts), où les interactions sont souvent scénarisées ou
semi-planifiées. En revanche, les interactions spontanées dans des
environnements publics présentent des défis importants, concernant
notamment le bruit de fond, la présence de plusieurs locuteurs, et
des orientations faciales variées. De plus, les jeux de données
existants pour l’estimation du destinataire sont souvent limités,
généralement restreints à un nombre fixe de participants, et ne
reflètent pas la diversité nécessaire pour modéliser des
interactions dynamiques et réalistes.
Pour répondre à ces défis dans des scénarios HRI réels et non
structurés, nous présentons PepperMint Role, un
jeu de données multimodal comportant des annotations audio-visuelles
à la fois des locuteurs actifs et des destinataires (qu’il
s’agisse du robot ou d’un humain), lors d’interactions entre un
robot de service et des étudiants dans une bibliothèque
universitaire.

p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 115%; background: transparent }strong { font-weight: bold }em { font-style: italic }
DOI: 10.82270/ggmgg/v1
title: Glossaire de génétique moléculaire et de génie génétique

description: 
          
                        
              Ce glossaire contient 391 entrées terminologiques 
recensant des termes de la génétique moléculaire et plus 
particulièrement du génie génétique. Il correspond en grande partie au 
contenu de l'ouvrage "Glossaire de génétique moléculaire et génie 
génétique", publié par INRA Editions en 1991, et pour le reste aux 
entrées publiées dans ce domaine au Journal Officiel en 1990. Une partie
 des entrées a été mise à jour en 2005 suite aux travaux de la 
commission de terminologie et de néologie du ministère de l'agriculture 
et validés par la Commission Générale de terminologie.
          Cette ressource est une représentation exploitable par des
 applications informatiques du contenu de l’ouvrage publié par Quae 
(ISBN: 2-7380-0328-1).
DOI: 10.82270/peppermint
title: PepperMint Role
title: PepperMint Role

description: In multi-speaker human-robot interactions (HRI), accurately identifying who is speaking (Active Speaker Detection - ASD) and whom they are addressing (Addressee Estimation - AE) is essential for managing natural, fluid interactions. While existing large-scale audio-visual datasets for ASD have advanced model performance by facilitating comparisons across various speakers, settings, and recording devices, these datasets primarily focus on controlled genres of speech (e.g., films, podcasts) where interactions are often scripted or semi-planned. In contrast, spontaneous interactions in public settings present significant challenges, including background noise, multiple speakers, and diverse facial orientations. Moreover, existing addressee datasets are often limited in scope, typically restricted to fixed number of participants and lacking the diversity required to model real-world, dynamic interactions.To address these challenges in real-world, unstructured HRI scenarios, we introduce PepperMint Role, a multimodal dataset featuring audio-visual annotations of both active speakers and addressees (either robot or human) during interactions between a service robot and students in a university library.
description: 


	
	
	
	

Dans
les interactions humain-robot (HRI) impliquant plusieurs locuteurs,
identifier avec précision qui parle (détection du locuteur actif –
Active Speaker Detection, ASD) et à qui il s’adresse
(estimation du destinataire – Addressee Estimation, AE)
est essentiel pour permettre des échanges naturels et fluides.
Bien que les jeux de données audio-visuels existants pour l’ASD
aient permis d’améliorer les performances des modèles en
facilitant les comparaisons entre divers locuteurs, contextes et
dispositifs d’enregistrement, ces jeux de données portent
principalement sur des discours contrôlés (par exemple, films,
podcasts), où les interactions sont souvent scénarisées ou
semi-planifiées. En revanche, les interactions spontanées dans des
environnements publics présentent des défis importants, concernant
notamment le bruit de fond, la présence de plusieurs locuteurs, et
des orientations faciales variées. De plus, les jeux de données
existants pour l’estimation du destinataire sont souvent limités,
généralement restreints à un nombre fixe de participants, et ne
reflètent pas la diversité nécessaire pour modéliser des
interactions dynamiques et réalistes.
Pour répondre à ces défis dans des scénarios HRI réels et non
structurés, nous présentons PepperMint Role, un
jeu de données multimodal comportant des annotations audio-visuelles
à la fois des locuteurs actifs et des destinataires (qu’il
s’agisse du robot ou d’un humain), lors d’interactions entre un
robot de service et des étudiants dans une bibliothèque
universitaire.

p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 115%; background: transparent }strong { font-weight: bold }em { font-style: italic }