cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.82270/audioanonymizer
title: Audio Transcription Anonymizer

description: Adapté de la version : [2013-03-06] du script praat : anonymise_long_sound.praatauteur : Daniel Hirstemail : daniel.hirst@lpl-aix.frlien de téléchargement : https://www.ortolang.fr/market/tools/sldr000526L'objectif est de remplacer les parties d'un son long qui sont étiquetées avec un mot-clé dans le TextGrid par un son "hum" ayant les mêmes caractéristiques prosodiques que le son original.Le son long original peut être mono ou stéréo, le son anonymisé sera le même.Le dossier contenant les sons longs à rendre anonymes peut être spécifié ou sélectionné à l'aide du navigateur.Chaque son doit être accompagné d'un TextGrid portant le même nom.La correspondance des marqueurs est : [lex=¤N¤] pour un nom (identité) ;
 [lex=¤P¤] pour un patronyme ; [lex=¤T¤] pour un toponyme (nom de lieu, 
ville); [lex=¤M¤] pour un nom de marque ; [lex=¤S¤] pour un nom de 
société/association.Les pairs de fichiers audio/transcription doivent suivre une certaine nomenclature. De sorte à simplifer l'identification  (dans un répertoire) des pairs audio/transcription pour les humains et les machines. Le script praat qui effectue l'édition d'un fichier audio pour remplacer les portions à anonymiser   par un bip, attend donc cette nomenclature, qui est la suivante :

Nom_enregistrement_Audio.wav


Nom_enregistrement_Transcription.trs / Nom_enregistrement_Transcription.eaf  /  Nom_enregistrement_Transcription.TextGrid

Exemple

T1-OUICHEF_20190913_Audio.wav


T1-OUICHEF_20190913_Transcription.eafLe code source a été déposé sur ORTOLANG mais également sur Gitlab : https://gitlab.com/dsadoun/anonymisationtranscription 
description: Adapted from version: [2013-03-06] of praat script: anonymise_long_sound.praat
author: Daniel Hirst  download link : https://www.ortolang.fr/market/tools/sldr000526
purpose: replace portions of a long sound which are labelled with a key word on the accompanying TextGrid
with a hum sound with the same prosodic characteristics as the original sound
Original long sound can be mono or stereo, anonymized sound will be same.
requires: the folder containing the Long_Sounds to be anonymized may be specified or selected with the browser
each sound should be accompanied by a TextGrid with the same name
DOI: 10.15468/dl.heqb3k
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 179 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Geissorhiza heterostyla",
 "HasCoordinate is true",
 "BasisOfRecord is one of (Specimen)"
 ]
}

 The dataset includes 179 records from 7 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0008322-260208012135463/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.82270/emtd
title: Écologie microbienne du tube digestif

description: 
          
                        
              Ce glossaire français-anglais définit 92 concepts relatifs à l'écologie microbienne du tube digestif.
DOI: 10.82270/emtd/v1
title: Écologie microbienne du tube digestif

description: 
          
                        
              Ce glossaire français-anglais définit 92 concepts relatifs à l'écologie microbienne du tube digestif.
DOI: 10.82270/tecsem/v1
title: Vocabulaire de technologie des semences

description: Ce vocabulaire trilingue français-anglais-allemand définit quelque 150 concepts spécifiques des technologies des semences. Il présente chaque concept accompagné de termes, de variantes, de définitions, de notes techniques et de contextes anglais et allemand.
DOI: 10.82270/tecsem
title: Vocabulaire de technologie des semences

description: Ce vocabulaire trilingue français-anglais-allemand définit quelque 150 concepts spécifiques des technologies des semences. Il présente chaque concept accompagné de termes, de variantes, de définitions, de notes techniques et de contextes anglais et allemand.
DOI: 10.82270/casen
title: CasEN

description: CasEN est un outil de reconnaissance d'entités nommées dans des textes en français. Il a été réalisé, dans le cadre du projet Prolex, par Nathalie Friburger et Denis Maurel, du Laboratoire d'informatique fondamentale et appliquée  (Lifat) de l'université de Tours. Les entités nommées reconnues ici sont les entités nommées classiques en traitement automatique des langues, à savoir les noms propres, les mesures et les dates.-----L'outil CasEN a reçu le soutien :du projet ANR Variling (2007-2009) ;du projet Feder Région Centre Entités nommées et nommables (2009-2010) ;du projet ANR Investissement d'avenir Ortolang (2013-2014) ;du projet ANR Investissement d'avenir Istex (2014-2017).CasEN utilise la plateforme Unitex,
 avec l'appel à des ressources lexicales, conçues sous la forme de 
dictionnaires et l'utilisation de descriptions locales de motifs, 
implantées par des cascades de graphes.Ces graphes sont des 
transducteurs qui agissent sur le texte par des insertions, 
remplacements ou suppressions. Ces actions peuvent éventuellement être 
itératives. Elles peuvent aussi se faire "à la volée" sur un texte 
particulier en fonction des résultats des transducteurs précédents. La 
plateforme Unitex permet une écriture et une maintenance faciles de ces 
transducteurs en les présentant à l'utilisateur sous forme de graphes. 
Le principe d'une cascade est de pouvoir utiliser dans les descriptions 
suivantes les motifs déjà détectés ou, au contraire, d'éviter un 
étiquetage non souhaité pour un motif déjà reconnu. L'ordre de passage 
de ces transducteurs est donc un paramètre important.Les graphes font éventuellement appel à des sous-graphes qui sont :Soit des graphes plus spécifiques pour lesquels un passage en cascade 
est inutile. Par exemple le graphe amount.grf appelle des sous graphes 
reconnaissant différentes mesures (monnaie, température, longueur, 
etc.).Soit des graphes outils qui opèrent différentes reconnaissances ou transformations utilisées par la suite.Soit
 des graphes comprenant des listes de mots utilisés dans un contexte 
particulier. Ces listes peuvent éventuellement être étiquetées.Soit des graphes comprenant des expressions régulières ou des masques Unitex pour sélectionner des 
mots commençant par une majuscule, des contraintes morphologiques, etc.Des graphes peuvent être construits automatiquement pour le texte étudié
 à partir de graphes de généralisation d'étiquetage. Ces graphes 
permettent, par exemple, de retrouver une entité non introduite par le 
contexte, si cette même entité a été repérée ailleurs dans le texte par 
un des graphes précédents.
DOI: 10.82270/casen/v1
title: CasEN

description: CasEN est un outil de reconnaissance d'entités nommées dans des textes en français. Il a été réalisé, dans le cadre du projet Prolex, par Nathalie Friburger et Denis Maurel, du Laboratoire d'informatique fondamentale et appliquée  (Lifat) de l'université de Tours. Les entités nommées reconnues ici sont les entités nommées classiques en traitement automatique des langues, à savoir les noms propres, les mesures et les dates.-----L'outil CasEN a reçu le soutien :du projet ANR Variling (2007-2009) ;du projet Feder Région Centre Entités nommées et nommables (2009-2010) ;du projet ANR Investissement d'avenir Ortolang (2013-2014) ;du projet ANR Investissement d'avenir Istex (2014-2017).CasEN utilise la plateforme Unitex,
 avec l'appel à des ressources lexicales, conçues sous la forme de 
dictionnaires et l'utilisation de descriptions locales de motifs, 
implantées par des cascades de graphes.Ces graphes sont des 
transducteurs qui agissent sur le texte par des insertions, 
remplacements ou suppressions. Ces actions peuvent éventuellement être 
itératives. Elles peuvent aussi se faire "à la volée" sur un texte 
particulier en fonction des résultats des transducteurs précédents. La 
plateforme Unitex permet une écriture et une maintenance faciles de ces 
transducteurs en les présentant à l'utilisateur sous forme de graphes. 
Le principe d'une cascade est de pouvoir utiliser dans les descriptions 
suivantes les motifs déjà détectés ou, au contraire, d'éviter un 
étiquetage non souhaité pour un motif déjà reconnu. L'ordre de passage 
de ces transducteurs est donc un paramètre important.Les graphes font éventuellement appel à des sous-graphes qui sont :Soit des graphes plus spécifiques pour lesquels un passage en cascade 
est inutile. Par exemple le graphe amount.grf appelle des sous graphes 
reconnaissant différentes mesures (monnaie, température, longueur, 
etc.).Soit des graphes outils qui opèrent différentes reconnaissances ou transformations utilisées par la suite.Soit
 des graphes comprenant des listes de mots utilisés dans un contexte 
particulier. Ces listes peuvent éventuellement être étiquetées.Soit des graphes comprenant des expressions régulières ou des masques Unitex pour sélectionner des 
mots commençant par une majuscule, des contraintes morphologiques, etc.Des graphes peuvent être construits automatiquement pour le texte étudié
 à partir de graphes de généralisation d'étiquetage. Ces graphes 
permettent, par exemple, de retrouver une entité non introduite par le 
contexte, si cette même entité a été repérée ailleurs dans le texte par 
un des graphes précédents.
DOI: 10.82270/en80jours/v1
title: EN80jours

description: Le corpus EN80jours a été créé dans le cadre d’une étude contrastive des noms 
propres en traduction. De ce fait, il comporte le texte 
source en français, Le Tour du monde en quatre-vingts jours (Jules 
Verne, 1872), annoté au niveau des noms propres (mais aussi des noms 
relationnels et des adjectifs relationnels), grâce à l’outil CasEN et entièrement relu par Émeline Lecuit. Ce texte est aligné, grâce à l'outil XAlign, intégré à Unitex, avec trois textes cibles, en anglais, allemand et serbe (en alphabet latin). Cet alignement a lui aussi été relu par Émeline Lecuit et Duško Vitas. Ce travail est plus généralement inclu dans le projet Prolex.----------Les éléments de cette annotation ont été choisis parmi ceux proposés par la TEI. Le texte-source (français) est ainsi annoté au niveau :

Des noms propres (3342 items) :
	[humain] (1856 items)[animal] (8 items)[organisation] (115 items)[lieu géographique naturel] (201 items)[axe de circulation] (63 items)[construction humaine] (68 items)[région administrative, ville] (836 items)[produit] (5 items)[vaisseau] (159 items)[journal] (23 items)[période historique] (3 items)[événement historique] (5 items)
	Des noms relationnels : [nom relationnel] (197 items)Des adjectifs relationnels : [adjectif relationnel] (161 items)----------Nous fournissons, en plus de ce corpus, des fichiers 
d’alignement, utilisables avec Unitex : ils permettent la visualisation de 
bi-textes, qui se présentent sous la forme d’une fenêtre divisée en deux
 parties, avec de part et d’autre les deux versions d’un même texte 
alignées horizontalement sur le plan des unités de traduction ou 
équivalents traductionnels.
DOI: 10.82270/en80jours
title: EN80jours

description: Le corpus EN80jours a été créé dans le cadre d’une étude contrastive des noms 
propres en traduction. De ce fait, il comporte le texte 
source en français, Le Tour du monde en quatre-vingts jours (Jules 
Verne, 1872), annoté au niveau des noms propres (mais aussi des noms 
relationnels et des adjectifs relationnels), grâce à l’outil CasEN et entièrement relu par Émeline Lecuit. Ce texte est aligné, grâce à l'outil XAlign, intégré à Unitex, avec trois textes cibles, en anglais, allemand et serbe (en alphabet latin). Cet alignement a lui aussi été relu par Émeline Lecuit et Duško Vitas. Ce travail est plus généralement inclu dans le projet Prolex.----------Les éléments de cette annotation ont été choisis parmi ceux proposés par la TEI. Le texte-source (français) est ainsi annoté au niveau :

Des noms propres (3342 items) :
	[humain] (1856 items)[animal] (8 items)[organisation] (115 items)[lieu géographique naturel] (201 items)[axe de circulation] (63 items)[construction humaine] (68 items)[région administrative, ville] (836 items)[produit] (5 items)[vaisseau] (159 items)[journal] (23 items)[période historique] (3 items)[événement historique] (5 items)
	Des noms relationnels : [nom relationnel] (197 items)Des adjectifs relationnels : [adjectif relationnel] (161 items)----------Nous fournissons, en plus de ce corpus, des fichiers 
d’alignement, utilisables avec Unitex : ils permettent la visualisation de 
bi-textes, qui se présentent sous la forme d’une fenêtre divisée en deux
 parties, avec de part et d’autre les deux versions d’un même texte 
alignées horizontalement sur le plan des unités de traduction ou 
équivalents traductionnels.
DOI: 10.15468/dl.xpbcnb
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 15 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Auchenipterus britskii",
 "DecimalLatitude is not null",
 "DecimalLongitude is not null"
 ]
}

 The dataset includes 15 records from 8 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0008323-260208012135463/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.82270/chu-do/v1
title: CHU-d'O

description: Communications institutionnelles affichées, collectées à partir de diverses captures d'écran et 
photographies prises sur place sur les murs de l'hôpital d'Orléans. Le nombre 
de passifs affichés sur les murs et dans les dépliants est très important, ce qui a constitué l'idée de cette collecte. La collecte s'est enrichie avec des supports en 
ligne du CHU en plus propres (chartes, démarches, vadémécums, etc.).
DOI: 10.82270/chu-do
title: CHU-d'O

description: Communications institutionnelles affichées, collectées à partir de diverses captures d'écran et 
photographies prises sur place sur les murs de l'hôpital d'Orléans. Le nombre 
de passifs affichés sur les murs et dans les dépliants est très important, ce qui a constitué l'idée de cette collecte. La collecte s'est enrichie avec des supports en 
ligne du CHU en plus propres (chartes, démarches, vadémécums, etc.).
DOI: 10.82270/evaluation-dataset-rnsr/v1
title: TDM Evaluation Dataset - RNSR

description: Description du CorpusLe 
corpus GOLD_RNSR a été élaboré grâce aux données recueillies dans le 
cadre du projet Conditor, dont l'objectif principal était de recenser 
l’ensemble des publications de la recherche française au sein d’un seul 
réservoir de métadonnées enrichies. Ces métadonnées proviennent plus 
précisément de Hal, Crossref et Pubmed, bases en "open access" à partir 
desquelles le moissonnage a été fait.Il contient 280 entrées 
liées au Répertoire National des Structures Référencées (RNSR) et à 
leurs métadonnées associées. Chaque entrée représente une structure 
référencée, associée à un identifiant unique RNSR. Ce corpus a été construit pour estimer la qualité de web-services attribuant un RNSR à partir d'une affiliation : rnsrLearnDetect (https://services.istex.fr/attribution-dun-rnsr-a-une-affiliation-apprentissage/)rnsrRuleDetect (https://services.istex.fr/identifiants-rnsr-adresse/)Contenu du Corpus Le
 corpus est fourni au format JSONL, il est organisé sous forme de paires
 "rnsr_id"/"id", la première contenant l'identifiant RNSR associé à la 
structure, la seconde la description de la structure. Chaque entrée contient : rnsr_id : Identifiant unique de la structure dans le RNSR (format alphanumérique). Par exemple, "200711926M".id
 : Nom et informations détaillées concernant la structure (par exemple, 
le nom de l’institution, l’unité de recherche, l’emplacement 
géographique).Par exemple, "Laboratoire CLLE-LTC, UMR CNRS 5263, université de Toulouse II - le Mirail, 31058 Toulouse, France."Exemple
 complet d'entrée : {"rnsr_id": "200711926M", "id": "Laboratoire 
CLLE-LTC, UMR CNRS 5263, université de Toulouse II - le Mirail, 31058 
Toulouse, France."}Statistiques Nombre total d'adresses : 280 218 adresses différentes Nombre total d'identifiants RNSR : 280175 identifiants RNSR différentsMinimum : 1 (ex. 200222184J)Maximum : 6 (ex. 200711926M)Moyenne : 1.60 Identifiant avec le plus d'adresses : 200711926M (6 adresses) Nombre de villes présentes : 52
DOI: 10.82270/evaluation-dataset-rnsr/v2
title: TDM Evaluation Dataset - RNSR

description: Description du CorpusLe 
corpus evaluation_corpus_RNSR a été élaboré grâce aux données recueillies dans le 
cadre du projet Conditor, dont l'objectif principal était de recenser 
l’ensemble des publications de la recherche française au sein d’un seul 
réservoir de métadonnées enrichies. Ces métadonnées proviennent plus 
précisément de Hal, Crossref et Pubmed, bases en "open access" à partir 
desquelles le moissonnage a été fait.Il contient 280 entrées 
liées au Répertoire National des Structures Référencées (RNSR) et à 
leurs métadonnées associées. Chaque entrée représente une structure 
référencée, associée à un identifiant unique RNSR. Ce corpus a été construit pour estimer la qualité de web-services attribuant un RNSR à partir d'une affiliation : rnsrLearnDetect (https://services.istex.fr/attribution-dun-rnsr-a-une-affiliation-apprentissage/)rnsrRuleDetect (https://services.istex.fr/identifiants-rnsr-adresse/)Contenu du Corpus Le
 corpus est fourni au format JSONL, il est organisé sous forme de paires
 "rnsr_id"/"id", la première contenant l'identifiant RNSR associé à la 
structure, la seconde la description de la structure. Chaque entrée contient : rnsr_id : Identifiant unique de la structure dans le RNSR (format alphanumérique). Par exemple, "200711926M".id
 : Nom et informations détaillées concernant la structure (par exemple, 
le nom de l’institution, l’unité de recherche, l’emplacement 
géographique).Par exemple, "Laboratoire CLLE-LTC, UMR CNRS 5263, université de Toulouse II - le Mirail, 31058 Toulouse, France."Exemple
 complet d'entrée : {"rnsr_id": "200711926M", "id": "Laboratoire 
CLLE-LTC, UMR CNRS 5263, université de Toulouse II - le Mirail, 31058 
Toulouse, France."}Statistiques Nombre total d'adresses : 280 218 adresses différentes Nombre total d'identifiants RNSR : 280175 identifiants RNSR différentsMinimum : 1 (ex. 200222184J)Maximum : 6 (ex. 200711926M)Moyenne : 1.60 Identifiant avec le plus d'adresses : 200711926M (6 adresses) Nombre de villes présentes : 52
DOI: 10.82270/evaluation-dataset-rnsr
title: TDM Evaluation Dataset - RNSR

description: Description du CorpusLe 
corpus evaluation_corpus_RNSR a été élaboré grâce aux données recueillies dans le 
cadre du projet Conditor, dont l'objectif principal était de recenser 
l’ensemble des publications de la recherche française au sein d’un seul 
réservoir de métadonnées enrichies. Ces métadonnées proviennent plus 
précisément de Hal, Crossref et Pubmed, bases en "open access" à partir 
desquelles le moissonnage a été fait.Il contient 280 entrées 
liées au Répertoire National des Structures Référencées (RNSR) et à 
leurs métadonnées associées. Chaque entrée représente une structure 
référencée, associée à un identifiant unique RNSR. Ce corpus a été construit pour estimer la qualité de web-services attribuant un RNSR à partir d'une affiliation : rnsrLearnDetect (https://services.istex.fr/attribution-dun-rnsr-a-une-affiliation-apprentissage/)rnsrRuleDetect (https://services.istex.fr/identifiants-rnsr-adresse/)Contenu du Corpus Le
 corpus est fourni au format JSONL, il est organisé sous forme de paires
 "rnsr_id"/"id", la première contenant l'identifiant RNSR associé à la 
structure, la seconde la description de la structure. Chaque entrée contient : rnsr_id : Identifiant unique de la structure dans le RNSR (format alphanumérique). Par exemple, "200711926M".id
 : Nom et informations détaillées concernant la structure (par exemple, 
le nom de l’institution, l’unité de recherche, l’emplacement 
géographique).Par exemple, "Laboratoire CLLE-LTC, UMR CNRS 5263, université de Toulouse II - le Mirail, 31058 Toulouse, France."Exemple
 complet d'entrée : {"rnsr_id": "200711926M", "id": "Laboratoire 
CLLE-LTC, UMR CNRS 5263, université de Toulouse II - le Mirail, 31058 
Toulouse, France."}Statistiques Nombre total d'adresses : 280 218 adresses différentes Nombre total d'identifiants RNSR : 280175 identifiants RNSR différentsMinimum : 1 (ex. 200222184J)Maximum : 6 (ex. 200711926M)Moyenne : 1.60 Identifiant avec le plus d'adresses : 200711926M (6 adresses) Nombre de villes présentes : 52
DOI: 10.82270/evaluation-dataset-rnsr/v3
title: TDM Evaluation Dataset - RNSR

description: Description du CorpusLe 
corpus evaluation_corpus_RNSR a été élaboré grâce aux données recueillies dans le 
cadre du projet Conditor, dont l'objectif principal était de recenser 
l’ensemble des publications de la recherche française au sein d’un seul 
réservoir de métadonnées enrichies. Ces métadonnées proviennent plus 
précisément de Hal, Crossref et Pubmed, bases en "open access" à partir 
desquelles le moissonnage a été fait.Il contient 280 entrées 
liées au Répertoire National des Structures Référencées (RNSR) et à 
leurs métadonnées associées. Chaque entrée représente une structure 
référencée, associée à un identifiant unique RNSR. Ce corpus a été construit pour estimer la qualité de web-services attribuant un RNSR à partir d'une affiliation : rnsrLearnDetect (https://services.istex.fr/attribution-dun-rnsr-a-une-affiliation-apprentissage/)rnsrRuleDetect (https://services.istex.fr/identifiants-rnsr-adresse/)Contenu du Corpus Le
 corpus est fourni au format JSONL, il est organisé sous forme de paires
 "rnsr_id"/"id", la première contenant l'identifiant RNSR associé à la 
structure, la seconde la description de la structure. Chaque entrée contient : rnsr_id : Identifiant unique de la structure dans le RNSR (format alphanumérique). Par exemple, "200711926M".id
 : Nom et informations détaillées concernant la structure (par exemple, 
le nom de l’institution, l’unité de recherche, l’emplacement 
géographique).Par exemple, "Laboratoire CLLE-LTC, UMR CNRS 5263, université de Toulouse II - le Mirail, 31058 Toulouse, France."Exemple
 complet d'entrée : {"rnsr_id": "200711926M", "id": "Laboratoire 
CLLE-LTC, UMR CNRS 5263, université de Toulouse II - le Mirail, 31058 
Toulouse, France."}Statistiques Nombre total d'adresses : 280 218 adresses différentes Nombre total d'identifiants RNSR : 280175 identifiants RNSR différentsMinimum : 1 (ex. 200222184J)Maximum : 6 (ex. 200711926M)Moyenne : 1.60 Identifiant avec le plus d'adresses : 200711926M (6 adresses) Nombre de villes présentes : 52
DOI: 10.82270/cfpp2000/v1
title: CFPP2000

description: Le Corpus de Français Parlé Parisien (CFPP2000) est composé d'un ensemble d'interviews sur les quartiers de Paris et de la proche banlieue.Présentation complète du corpus : http://cfpp2000.univ-paris3.fr/Presentation.html
DOI: 10.82270/cfpp2000
title: CFPP2000

description: Le Corpus de Français Parlé Parisien (CFPP2000) est composé d'un ensemble d'interviews sur les quartiers de Paris et de la proche banlieue.Présentation complète du corpus : http://cfpp2000.univ-paris3.fr/Presentation.html
DOI: 10.82270/cfpp2000/v2
title: CFPP2000

description: Le Corpus de Français Parlé Parisien (CFPP2000) est composé d'un ensemble d'interviews sur les quartiers de Paris et de la proche banlieue.Présentation complète du corpus : http://cfpp2000.univ-paris3.fr/Presentation.html
DOI: 10.82270/ortolang-000918/v1
title: CID-DISP

description: Syntactic, Prosodic, Discourse and Disfluencies annotation for the CID corpus
DOI: 10.82270/ortolang-000918
title: CID-DISP
title: Annotations Disfluences - Discours - Prosodie du Corpus of Interactional Data

description: Syntactic, Prosodic, Discourse and Disfluencies annotation for the CID corpus
description: 3 codeurs semi-naïfs. Référence construite à partir du vote sur les annotations.
DOI: 10.82270/ortolang-000918/v2
title: CID-DISP
title: Annotations Disfluences - Discours - Prosodie du Corpus of Interactional Data

description: Syntactic, Prosodic, Discourse and Disfluencies annotation for the CID corpus
description: 3 codeurs semi-naïfs. Référence construite à partir du vote sur les annotations.