cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.82270/colaje/v2.5
title: Colaje

description: L’objectif du Projet ANR CoLaJE est de reconstituer l’émergence et le développement de la communication langagière chez le jeune enfant, avec une approche pluridisciplinaire et multimodale. L’analyse simultanée de la phonologie, la prosodie, la morpho-syntaxe, le dialogue et le mimo-gestuel nous offre une perspective enrichie du développement linguistique de l’enfant.Notre travail s’appuie sur une base de données commune, comportant pour la première fois des suivis longitudinaux de productions spontanées de 7 enfants , de la naissance jusqu’à l’âge de 7 ans. Les données peuvent être directement visualisées sur le site Thématique 3 d'Ortolang (http://ct3.ortolang.fr)
description: The objective of the ANR CoLaJE Project is to capture the emergence and development of language and communication practices in young children, with a multidisciplinary and multimodal approach. The simultaneous analysis of phonology, prosody, morpho-syntax, dialogue and gesture offers us an array of multiple perspectives on children’s linguistic development.Our research is based on the spontaneous productions of 7 children interacting at home with their family members (mostly their mother), from birth to the age of seven. The data was collected approximately once a month for one hour sessions. The data can be directly viewed on the Ortolang website (see https://ct3.ortolang.fr)
DOI: 10.82270/composes-inorganiques/v1.0
title: Composés inorganiques

description: Thésaurus bilingue (français-anglais) de plus de 2500 composés 
inorganiques (composés minéraux), classés par éléments chimiques et 
familles de composés. Les composés sont issus du vocabulaire contrôlé 
utilisé pour l'indexation des références bibliographiques de la base de 
données PASCAL (1972 à 2015)
DOI: 10.82270/composes-inorganiques
title: Composés inorganiques

description: Thésaurus bilingue (français-anglais) de plus de 2500 composés 
inorganiques (composés minéraux), classés par éléments chimiques et 
familles de composés. Les composés sont issus du vocabulaire contrôlé 
utilisé pour l'indexation des références bibliographiques de la base de 
données PASCAL (1972 à 2015)
DOI: 10.82270/pic/v1
title: Prosodie, Intelligibilité, Compréhension (PIC)

description: Corpus de productions orales d’apprenants francophones d’anglais.


Tous les participants sont en première année de Licence LEA
(Langues étrangères appliquées).

Le corpus consiste en 2 enregistrements audio, 2 questionnaires,
et 2 tests pour chaque participant.

Les données ont été enregistrées sur la plateforme Moodle en
début et en fin du 2e semestre, avant et après avoir complété un
parcours d’apprentissage en ligne de 24 unités (pré- et post-)

Les données sont les suivantes :

1.      
Un pré-enregistrement d’un texte lu (1 page A4,
+/- 2 minutes)2.      
Un post-enregistrement du même texte lu3.      
Un pré-questionnaire (background questionnaire)4.      
Un post-questionnaire (un retour sur le parcours
d’apprentissage)5.      
Un pré-test (10 questions, QCM)6.      
Un post-test (les mêmes 10 questions)

Le parcours d’apprentissage en ligne consiste en 2 parties :
un premier volet sur la prosodie de l’anglais, et un deuxième sur les phonèmes,
mais surtout les voyelles et quelques consonnes choisies (Frost, 2022). L’approche
pédagogique choisie est une approche corporelle et cognitive (Frost amp; Guy,
2016), et le cadre théorique est celui de la cognition incarnée (Wilson amp;
Golonka, 2013 ; Carrera-Sabaté, 2021). Le protocole (texte lu et approche
pédagogique) a déjà fait l’objet d’une étude pilote, suite à un stage en
présentiel (frost, 2021). 

Références :


Carrera-Sabaté,
J. (2021). Body to Speech and Back: Considerations on Embodied Pronunciation. 3rd
International Symposium on Applied Phonetics (ISAPh 2021), 1–8. https://doi.org/10.21437/ISAPh.2021-1

Frost, D.
(2022). Doing Pronunciation Online: An Embodied and Cognitive Approach, Which
Puts Prosody First. RANAM (Recherches Anglaises et Nord-AMéricaines),
55/2022, 11–28.

Frost, D. (2021). Prosodie, intelligibilité et
compréhensibilité : L’évaluation de la prononciation lors d’un stage court. Les
Langues Modernes, 3(2020), 76–90.

Frost, D., amp; Guy, R. (2016). L’innovation est le ton qui
fait la chanson dans le secteur LANSAD : musique et prosodie dans le projet
Innovalangues. Recherche et Pratiques Pédagogiques En Langues de Spécialité
– Cahiers de l’APLIUT, 35(1), 1–21. https://doi.org/10.4000/apliut.5526

Wilson, A.
D., amp; Golonka, S. (2013). Embodied Cognition is Not What you Think it is. Frontiers
in Psychology, 4. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00058
DOI: 10.82270/pic/v1.1
title: Prosodie, Intelligibilité, Communication (PIC)

description: Corpus de productions orales d’apprenants francophones d’anglais.


Tous les participants sont en première année de Licence LEA
(Langues étrangères appliquées).

Le corpus consiste en 2 enregistrements audio, 2 questionnaires,
et 2 tests pour chaque participant.

Les données ont été enregistrées sur la plateforme Moodle en
début et en fin du 2e semestre, avant et après avoir complété un
parcours d’apprentissage en ligne de 24 unités (pré- et post-)

Les données sont les suivantes :

1.      
Un pré-enregistrement d’un texte lu (1 page A4,
+/- 2 minutes)2.      
Un post-enregistrement du même texte lu3.      
Un pré-questionnaire (background questionnaire)4.      
Un post-questionnaire (un retour sur le parcours
d’apprentissage)5.      
Un pré-test (10 questions, QCM)6.      
Un post-test (les mêmes 10 questions)

Le parcours d’apprentissage en ligne consiste en 2 parties :
un premier volet sur la prosodie de l’anglais, et un deuxième sur les phonèmes,
mais surtout les voyelles et quelques consonnes choisies (Frost, 2022). L’approche
pédagogique choisie est une approche corporelle et cognitive (Frost amp; Guy,
2016), et le cadre théorique est celui de la cognition incarnée (Wilson amp;
Golonka, 2013 ; Carrera-Sabaté, 2021). Le protocole (texte lu et approche
pédagogique) a déjà fait l’objet d’une étude pilote, suite à un stage en
présentiel (frost, 2021). 

Références :


Carrera-Sabaté,
J. (2021). Body to Speech and Back: Considerations on Embodied Pronunciation. 3rd
International Symposium on Applied Phonetics (ISAPh 2021), 1–8. https://doi.org/10.21437/ISAPh.2021-1

Frost, D.
(2022). Doing Pronunciation Online: An Embodied and Cognitive Approach, Which
Puts Prosody First. RANAM (Recherches Anglaises et Nord-AMéricaines),
55/2022, 11–28.

Frost, D. (2021). Prosodie, intelligibilité et
compréhensibilité : L’évaluation de la prononciation lors d’un stage court. Les
Langues Modernes, 3(2020), 76–90.

Frost, D., amp; Guy, R. (2016). L’innovation est le ton qui
fait la chanson dans le secteur LANSAD : musique et prosodie dans le projet
Innovalangues. Recherche et Pratiques Pédagogiques En Langues de Spécialité
– Cahiers de l’APLIUT, 35(1), 1–21. https://doi.org/10.4000/apliut.5526

Wilson, A.
D., amp; Golonka, S. (2013). Embodied Cognition is Not What you Think it is. Frontiers
in Psychology, 4. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00058
DOI: 10.82270/elitec/v1
title: ELITEC

description: ELITEC est un corpus en français constitué de conversations issues de microposts (Twitter, Mastodon) annotées pour la tâche d'Entity Linking vers Wikidata. Chaque mention d'entité est segmentée, typée (personne, organisation, lieu, etc.) et associée à une URI Wikidata lorsqu'une désambiguïsation est possible. Le corpus met l'accent sur les spécificités linguistiques et contextuelles des échanges courts et bruités, typiques des réseaux sociaux.
DOI: 10.82270/pic
title: Prosodie, Intelligibilité, Communication (PIC)

description: Corpus de productions orales d’apprenants francophones d’anglais.


Tous les participants sont en première année de Licence LEA
(Langues étrangères appliquées).

Le corpus consiste en 2 enregistrements audio, 2 questionnaires,
et 2 tests pour chaque participant.

Les données ont été enregistrées sur la plateforme Moodle en
début et en fin du 2e semestre, avant et après avoir complété un
parcours d’apprentissage en ligne de 24 unités (pré- et post-)

Les données sont les suivantes :

1.      
Un pré-enregistrement d’un texte lu (1 page A4,
+/- 2 minutes)2.      
Un post-enregistrement du même texte lu3.      
Un pré-questionnaire (background questionnaire)4.      
Un post-questionnaire (un retour sur le parcours
d’apprentissage)5.      
Un pré-test (10 questions, QCM)6.      
Un post-test (les mêmes 10 questions)

Le parcours d’apprentissage en ligne consiste en 2 parties :
un premier volet sur la prosodie de l’anglais, et un deuxième sur les phonèmes,
mais surtout les voyelles et quelques consonnes choisies (Frost, 2022). L’approche
pédagogique choisie est une approche corporelle et cognitive (Frost amp; Guy,
2016), et le cadre théorique est celui de la cognition incarnée (Wilson amp;
Golonka, 2013 ; Carrera-Sabaté, 2021). Le protocole (texte lu et approche
pédagogique) a déjà fait l’objet d’une étude pilote, suite à un stage en
présentiel (frost, 2021). 

Références :


Carrera-Sabaté,
J. (2021). Body to Speech and Back: Considerations on Embodied Pronunciation. 3rd
International Symposium on Applied Phonetics (ISAPh 2021), 1–8. https://doi.org/10.21437/ISAPh.2021-1

Frost, D.
(2022). Doing Pronunciation Online: An Embodied and Cognitive Approach, Which
Puts Prosody First. RANAM (Recherches Anglaises et Nord-AMéricaines),
55/2022, 11–28.

Frost, D. (2021). Prosodie, intelligibilité et
compréhensibilité : L’évaluation de la prononciation lors d’un stage court. Les
Langues Modernes, 3(2020), 76–90.

Frost, D., amp; Guy, R. (2016). L’innovation est le ton qui
fait la chanson dans le secteur LANSAD : musique et prosodie dans le projet
Innovalangues. Recherche et Pratiques Pédagogiques En Langues de Spécialité
– Cahiers de l’APLIUT, 35(1), 1–21. https://doi.org/10.4000/apliut.5526

Wilson, A.
D., amp; Golonka, S. (2013). Embodied Cognition is Not What you Think it is. Frontiers
in Psychology, 4. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00058
DOI: 10.18758/6ulmad6r
title: Xianghe HCHO MAX-DOAS MMF data with monthly CAMS model profiles as a priori

description: MAXDOAS vertical profile data of HCHO at XIANGHE (39.75° N, 116.96° E, CHINA) from BIRA.IASB instrument nr 007 and uv channel 002 for the year 2020. 
Data retrieval performed using the Optimal-Estimation-based Mexican Maxdoas Fit algorithm (MMF; Friedrich et al., 2019, https://doi.org/10.5194/amt-12-2545-2019) with a monthly a priori profile coming from the CAMS model, see https://doi.org/10.5194/egusphere-2025-3320 for more information.
DOI: 10.82270/elitec
title: ELITEC

description: ELITEC est un corpus en français constitué de conversations issues de microposts (Twitter, Mastodon) annotées pour la tâche d'Entity Linking vers Wikidata. Chaque mention d'entité est segmentée, typée (personne, organisation, lieu, etc.) et associée à une URI Wikidata lorsqu'une désambiguïsation est possible. Le corpus met l'accent sur les spécificités linguistiques et contextuelles des échanges courts et bruités, typiques des réseaux sociaux.
DOI: 10.82270/propicto/v1
title: Propicto

description: Le corpus Propicto est un corpus de données alignées parole/texte/pictogrammes (les pictogrammes correspondent à l'identifiant lié à un pictogramme ARASAAC) en français.Ce corpus a été créé dans le cadre du projet bilatéral franco-suisse PROPICTO, financé par l'Agence National de la Recherche (ANR-20-CE93-0005) et le Fonds National Suisse de la recherche scientifique (N°197864). Ce projet est porté par le Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Université Grenoble Alpes (UGA) et le département de Traitement Informatique Multilingue (TIM), Université de Genève. Retrouvez plus d'informations sur ce site : https://propicto.unige.ch/Le corpus se découpe en deux sous-corpus :- propicto-orfeo- propicto-evalPropicto-orfeo a été construit à partir du Corpus d'Etude pour le Français Contemporain (CEFC) qui contient les transcriptions alignées texte/parole pour un ensemble de 12 corpus sources.Nous avons découpé chaque corpus par phrase, puis, nous avons appliqué une grammaire et un lexique pour récupérer la séquence de pictogrammes liée à la transcription.Propicto-orfeo contient 290 036 segments audio pour un total de 233 h. Une description des fichiers de données, ainsi que les statistiques sont décrites dans la documentation.Propicto-eval contient un ensemble de textes alignés avec leur traduction en pictogrammes ARASAAC. Les textes sont issus d'histoires pour enfants, de poèmes, de chansons et de phrases médicales (récupérées auprès de Magali Norré). Une campagne d'enregistrements a permis de récupérer la parole associée. Le corpus comprend 859 phrases uniques, pour un total de 3 011 phrases enregistrées par 62 locuteurs.
DOI: 10.82270/propicto
title: Propicto

description: Le corpus Propicto est un corpus de données alignées parole/texte/pictogrammes (les pictogrammes correspondent à l'identifiant lié à un pictogramme ARASAAC) en français. Il contient également un corpus simplifié parole/texte/texte_simplifié.Ce corpus a été créé dans le cadre du projet bilatéral franco-suisse PROPICTO, financé par l'Agence National de la Recherche (ANR-20-CE93-0005) et le Fonds National Suisse de la recherche scientifique (N°197864). Ce projet est porté par le Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Université Grenoble Alpes (UGA) et le département de Traitement Informatique Multilingue (TIM), Université de Genève. Retrouvez plus d'informations sur ce site : https://propicto.unige.ch/Le corpus se découpe en trois sous-corpus :- propicto-orfeo- propicto-eval- propicto-orfeo-simplePropicto-orfeo a été construit à partir du Corpus d'Etude pour le Français Contemporain (CEFC) qui contient les transcriptions alignées texte/parole pour un ensemble de 12 corpus sources. Nous avons découpé chaque corpus par phrase, puis, nous avons appliqué une grammaire et un lexique pour récupérer la séquence de pictogrammes liée à la transcription. Propicto-orfeo contient 290 036 segments audio pour un total de 233 h. Une description des fichiers de données, ainsi que les statistiques sont décrites dans la documentation.Propicto-eval contient un ensemble de textes alignés avec leur traduction en pictogrammes ARASAAC. Les textes sont issus d'histoires pour enfants, de poèmes, de chansons et de phrases médicales (récupérées auprès de Magali Norré). Une campagne d'enregistrements a permis de récupérer la parole associée. Le corpus comprend 859 phrases uniques, pour un total de 3 011 phrases enregistrées par 62 locuteurs.Propicto-orfeo-simple est un ensemble de données qui met en correspondance les fichiers audio et les transcriptions d'Orféo-CEFC avec des équivalents simplifiés élaborés par des experts humains. Ce corpus a été créé pour évaluer les systèmes de simplification automatique de la parole spontanée. Il contient 100 segments audio, avec, pour chaque, deux simplifications réalisés par des experts.
DOI: 10.82270/propicto/v1.1
title: Propicto

description: Le corpus Propicto est un corpus de données alignées parole/texte/pictogrammes (les pictogrammes correspondent à l'identifiant lié à un pictogramme ARASAAC) en français. Il contient également un corpus simplifié parole/texte/texte_simplifié.Ce corpus a été créé dans le cadre du projet bilatéral franco-suisse PROPICTO, financé par l'Agence National de la Recherche (ANR-20-CE93-0005) et le Fonds National Suisse de la recherche scientifique (N°197864). Ce projet est porté par le Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG), Université Grenoble Alpes (UGA) et le département de Traitement Informatique Multilingue (TIM), Université de Genève. Retrouvez plus d'informations sur ce site : https://propicto.unige.ch/Le corpus se découpe en trois sous-corpus :- propicto-orfeo- propicto-eval- propicto-orfeo-simplePropicto-orfeo a été construit à partir du Corpus d'Etude pour le Français Contemporain (CEFC) qui contient les transcriptions alignées texte/parole pour un ensemble de 12 corpus sources. Nous avons découpé chaque corpus par phrase, puis, nous avons appliqué une grammaire et un lexique pour récupérer la séquence de pictogrammes liée à la transcription. Propicto-orfeo contient 290 036 segments audio pour un total de 233 h. Une description des fichiers de données, ainsi que les statistiques sont décrites dans la documentation.Propicto-eval contient un ensemble de textes alignés avec leur traduction en pictogrammes ARASAAC. Les textes sont issus d'histoires pour enfants, de poèmes, de chansons et de phrases médicales (récupérées auprès de Magali Norré). Une campagne d'enregistrements a permis de récupérer la parole associée. Le corpus comprend 859 phrases uniques, pour un total de 3 011 phrases enregistrées par 62 locuteurs.Propicto-orfeo-simple est un ensemble de données qui met en correspondance les fichiers audio et les transcriptions d'Orféo-CEFC avec des équivalents simplifiés élaborés par des experts humains. Ce corpus a été créé pour évaluer les systèmes de simplification automatique de la parole spontanée. Il contient 100 segments audio, avec, pour chaque, deux simplifications réalisés par des experts.
DOI: 10.82270/fredsum-parliament
title: FREDSum Parliament
title: FREDSum Parliament

description: Ce dépôt contient les données du Sénat et de l'Assemblée nationale française utilisées pour poursuivre le pré-entraînement du modèle de Barthez (https://huggingface.co/moussaKam/barthez) tel que décrit dans l'article "FREDSum: A Dialogue Summarization Corpus for French Political Debates".Il contient des transcriptions de l'Assemblée nationale française et du Sénat français qui ont été récupérées sur le web (https://www.assemblee-nationale.fr et https://www.senat.fr, respectivement).FREDSum Parliament se compose de deux dossiers principaux : assemblee_nationale et senat. Chacun de ces dossiers contient deux sous-dossiers :url : la liste des urls qui ont été scrapéesjson : les transcriptions au format jsonÀ noter que le corpus associé FREDSum, une collection de débats politiques et leurs résumés, se trouve sur Ortolang et GitHub.Ces corpus ont été préparés avec le soutien des projets de recherche SUMM-RE (ANR-20-CE23-0017) et CORTEX2 (Horizon Europe CL4-2021-HUMAN-01-25).
description: This repository contains data from the French Senate and National Assembly used to continue pretraining the Barthez model (https://huggingface.co/moussaKam/barthez) as described in the paper "FREDSum: A Dialogue Summarization Corpus for French Political Debates".It contains transcripts from both the French National Assembly and the French Senate that were scraped from the web (https://www.assemblee-nationale.fr and https://www.senat.fr, respectively).FREDSum Parliament has two main folders: assemblee_nationale and senat. Each of these folders contains two subfolders:url: the list of urls that were scrapedjson: the transcripts in json formatPlease note that the associated corpus FREDSum, a collection of political debates and summaries of them, can be found on Ortolang and GitHub.These corpora were prepared with the support of the SUMM-RE (ANR-20-CE23-0017) and CORTEX2 (Horizon Europe CL4-2021-HUMAN-01-25) research projects.
DOI: 10.82270/fredsum-parliament/v1
title: FREDSum Parliament
title: FREDSum Parliament

description: Ce dépôt contient les données du Sénat et de l'Assemblée nationale française utilisées pour poursuivre le pré-entraînement du modèle de Barthez (https://huggingface.co/moussaKam/barthez) tel que décrit dans l'article "FREDSum: A Dialogue Summarization Corpus for French Political Debates".Il contient des transcriptions de l'Assemblée nationale française et du Sénat français qui ont été récupérées sur le web (https://www.assemblee-nationale.fr et https://www.senat.fr, respectivement).FREDSum Parliament se compose de deux dossiers principaux : assemblee_nationale et senat. Chacun de ces dossiers contient deux sous-dossiers :url : la liste des urls qui ont été scrapéesjson : les transcriptions au format jsonÀ noter que le corpus associé FREDSum, une collection de débats politiques et leurs résumés, se trouve sur Ortolang et GitHub.Ces corpus ont été préparés avec le soutien des projets de recherche SUMM-RE (ANR-20-CE23-0017) et CORTEX2 (Horizon Europe CL4-2021-HUMAN-01-25).
description: This repository contains data from the French Senate and National Assembly used to continue pretraining the Barthez model (https://huggingface.co/moussaKam/barthez) as described in the paper "FREDSum: A Dialogue Summarization Corpus for French Political Debates".It contains transcripts from both the French National Assembly and the French Senate that were scraped from the web (https://www.assemblee-nationale.fr and https://www.senat.fr, respectively).FREDSum Parliament has two main folders: assemblee_nationale and senat. Each of these folders contains two subfolders:url: the list of urls that were scrapedjson: the transcripts in json formatPlease note that the associated corpus FREDSum, a collection of political debates and summaries of them, can be found on Ortolang and GitHub.These corpora were prepared with the support of the SUMM-RE (ANR-20-CE23-0017) and CORTEX2 (Horizon Europe CL4-2021-HUMAN-01-25) research projects.
DOI: 10.82270/fredsum
title: FREDSum
title: FREDSum

description: FREDSum est un corpus de résumés de débats politiques français présenté dans l'article "FREDSum : A Dialogue Summarization Corpus for French Political Debates"Chaque débat est divisé par thème (emploi, retraite, énergie nucléaire, etc.).Le corpus contient quatre dossiers principaux :transcript : une transcription par thème, faite à la main (par exemple, Royale_Bayroux--Partie_5_Economie.txt)summary_extractive : deux résumés extractifs par thèmesummary_abstractive : pour chaque thème, il y a trois résumés abstractifs, un dans chacun des trois formats suivants (rangés dans des sous-dossiers 1, 2, 3)1. résumés qui limitent la coréférence en utilisant des noms propres au lieu de pronoms2. résumés basés sur les résumés extractifs plutôt que sur la transcription3. résumés créés de manière naturellesummary_abstractive_prediction : résumés abstractifs générés par trois modèles : Barthez, ChatGPT et Open Assistant (basé sur Llama 30b). À noter qu'il n'y a pas de résumés générés pour le débat 'Destaing_Mitterand_2'.Ce corpus a été créé dans le contexte des projets SUMM-RE (ANR-20-CE23-0017) et CORTEX2 (Horizon Europe CL4-2021-HUMAN-01-25)Ces données se trouvent aussi sur https://github.com/linto-ai/FREDSum.Les données de l'Assemblée Nationale et du Sénat qui ont été utilisées pour poursuivre le pré-entrainement de Barthez, comme décrit dans le papier "FREDSum : A Dialogue Summarization Corpus for French Political Debates", se trouvent dans FREDSum Parliament.
description: FREDSum is a corpus of summaries of French political debates presented in the paper "FREDSum: A Dialogue Summarization Corpus for French Political Debates"Each debate is divided by topic (employment, retirement, nuclear energy, etc.)The corpus contains four main folders:transcript: one transcript per topic (e.g., Royale_Bayroux--Partie_5_Economie.txt)summary_extractive: two extractive summaries per topicsummary_abstractive: for each topic, there are three abstractive summaries, one in each of the following three formats (organized in three subfolders 1, 2, 3)1. summaries that limit co-reference by using proper names instead of pronouns2. summaries based on the extractive summaries rather than the transcript3. summaries created in a natural waysummary_abstractive_prediction: abstractive summaries generated by three models: Barthez, ChatGPT and Open Assistant (based on Llama 30b). Please note that there are no predicted summaries for the debate 'Destaing_Mitterand_2'.This corpus was created as a part of the SUMM-RE (ANR-20-CE23-0017) and CORTEX2 (Horizon Europe CL4-2021-HUMAN-01-25) research projects.These data can also be found at https://github.com/linto-ai/FREDSum.The data from the French National Assembly and French Senate that were used to continue the pretraining of the Barthez language model, as described in the paper "FREDSum : A Dialogue Summarization Corpus for French Political Debates", can be found in FREDSum Parliament.