dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Secondly, thanks to the evolution of the prototype, we were able to assess the device's "active" performance, in a more realistic 5 simulation scenario, which allowed us to study its capacity to enable participants not only to understand a complex space but also to be able to progress within it and hence remain operational. For each of these steps, participants were invited to carry out simple tasks (search for hot spots) while simultaneously verbalising out loud (think-aloud protocol) what they were experiencing at every instant. Questionnaires were used after each scenario to collect the participants' assessment of the device's overall performance during the activity and its usability in terms of visual comfort, cognitive cost and learning cost (see Fig. 4 ). In order to carry out a more specific study of the way in which the integration of AR affected user experience, we set up an ad hoc methodology based on the principles of embodied cognition, with a view to collecting phenomenological data on the perceptions experienced.
Remerciements Nous remercions tous les membres du comité qui ont participé à ce travail : Comité de transplantation et d'insuffisance rénale chronique de l'association francaise d'urologie (CTAFU) : Marc-Olivier Timsit ,  Lionel Badet ,  Benoît Barrou ,  Georges Karam ,  Eric Alezra ,  Thomas Bessede ,  Jean-Michel Boutin ,  Julien Branchereau ,  Thibaut Culty ,  Guillaume Defortescu ,  Véronique Delaporte ,  Arnaud Doerfler ,  Sarah Drouin ,  Francois Gaudez ,  Marc Gigante ,  Francois Kleinclauss ,  Xavier Matillon ,  Clémentine Millet ,  Federico Sallusto ,  Nicolas Terrier ,  Rodolphe Thuret ,  Xavier Tillou ,  Grégory Verhoest. Comité de cancérologie de l'association francaise d'urologie -groupe Vessie : Morgan Roupret ,  Francois Audenet ,  Nadine Houede ,  Stéphane Larre ,  Alexandra Masson-Lecomte ,  Yann Neuzillet ,  Géraldine Pignot ,  Mathieu Roumiguie ,  Evanguelos Xylinas.
Acknowledgements The AGLAE team is acknowledged for the support. Jean-Christophe Lebannier  and  Guirec Querré  ( CReA AH UM  R 6566 C ent re  de Recherche  en A rchéolog ie,  Archéosciences et Histoire, University of Rennes ) are gratefully acknowledged for access to the LA-ICP-MS instrument and support. This work was supported by the  Paris Seine Gr aduate School Humanit ies ,  Creat ion , Her it age,  Investissement d'Avenir   ANR-17-EURE-0021 - Foundation for  Cultural Heritage Science. This research was financially supported by the  Fondation des Sciences du Patrimoine  ( LabEX   PATRIMA ANR-10-LABX-0094-01 ) in the framework of the  ESPRIT (Étude des stucs polychromés de la Renaissance italienne)  project.
Mobilisations d'expériences et d'outils pour réussir le projet Avant d'évoquer les changements engendrés par ces nouvelles pratiques, il semble pertinent de décrire les dispositifs mis en oeuvre par l'Observatoire démographique de la Méditerranée pour développer sa plateforme numérique. La première série de dispositifs résulte de la mobilisation et l'association de plusieurs outils existants des humanités numériques pour intégrer des ressources dans un ensemble cohérent que chacun peut utiliser. La seconde est le développement de DemoMed, un outil numérique inédit associant une base de données géodémographiques et une interface originale de visualisation et de téléchargement des données (download). La réussite de ce projet repose avant tout sur des efforts collectifs, au sens où un membre seul n'aurait pas pu mener le projet à son terme : pour des raisons de temps et d'énergie déployée bien entendu, mais également parce qu'il a été nécessaire de partager les expériences et les pratiques de chacun.
L'Observatoire démographique propose aussi l'accès à une base de données documentaire, proposant des productions individuelles ou collectives (issues d'articles, de mémoires, de stages ou de tout autre projet). Pour le stockage de ces documents, nous mobilisons les outils de la TGIR Huma-Num , en particulier Nakala qui permet de déposer les documents numériques et d'en assurer la pérennité (accessibilité et « citabilité »). Le passage par un silo de stockage normalisé de ce type nous a obligés à penser différemment les métadonnées associées à ces documents, afin d'en améliorer le repérage sur Internet. La norme utilisée par Nakala est le Dublin Core qualifié (ISO 15836), qui spécifie un nombre important d'éléments de description des données déposées pour assurer l'interopérabilité des bases de données, notamment via le protocole OAI-PMH (Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting).
Il s'agit d'une ontologie autorisant la description des relations qu'entretiennent entre eux les éléments de vocabulaire : tel mot est associé à tel autre, la machine pourra donc proposer des associations de nouveaux mots et proposer des liens entre documents semblables. Il existe en outre une collection « DemoMed » sur Isidore qui navigue au sein de l'ensemble des documents. Nous pouvons grâce à cela afficher sur notre site Web l'ensemble de la base de données documentaire et y générer un moteur de recherche dédié. En outre, les cartes sont gérées de manière particulière, leur accès est différencié par rapport aux autres types de documents de la base de données documentaire. Cet accès spécifique représente en réalité une cartothèque de l'ensemble des cartes mises à disposition par l'Observatoire.
Enfin, l'actualité générale de l'Observatoire (publications, activités, événements, etc. ) est relayée sur son site Web par l'intégration d'un fil d'actualité Facebook qui tient sa communauté informée via le réseau social tout en ouvrant cette actualité aux visiteurs du site. Outre la publicité (au sens étymologique) de l'activité de l'Observatoire, ce fil d'actualité sert aussi à informer les membres du réseau de l'activité de chacun. Ce choix n'est pas totalement satisfaisant, mais en 2010, cette solution était la plus facile à mettre en oeuvre. Elle offre en outre la possibilité d'être présent sur les réseaux sociaux. Une réflexion est en cours pour remplacer ce dispositif par un « carnet de recherche hypothèses » qui nourrirait le site de DemoMed via son flux RSS. Outre ces outils, l'Observatoire a développé une base de données et une interface pour cette dernière visant à diffuser les statistiques démographiques des pays de la Méditerranée de manière intégrée sous formes tabulaires , graphiques et cartographiques.
La base de données de DemoMed Le site Web DemoMed propose également un accès simplifié à des données démographiques de qualité pour toutes les populations de la Méditerranée. Une de nos préoccupations a été la qualité des statistiques fournies et la confiance à leur accorder. En effet, l'abondance de données statistiques liée au développement du numérique déplace l'enjeu sur la qualité des données et beaucoup moins sur leur accessibilité. De fait, tous les outils interactifs proposés par DemoMed ont été pensés pour accompagner un utilisateur non spécialiste dans sa recherche de données, que ce soit par des conseils, des recommandations d'utilisation ou d'arbitrage. Pour cela, les métadonnées sont particulièrement travaillées en amont pour chaque statistique rentrée dans la base de données.
Les sites fournisseurs de données mettent généralement à disposition leurs données sous forme tabulaire. Bien entendu, la plateforme numérique DemoMed propose les données démographiques dans des tableaux, mais nous n'avons pas voulu nous limiter à ce type de représentation. En effet, nous avons choisi d'utiliser les potentialités numériques pour représenter les données de façon graphique (histogrammes, courbes, etc. ) et cartographique. Pour cela, les données sont caractérisées en amont en fonction de leur type. Cette spécification experte conditionnera en aval leur représentation, afin qu'elle soit conforme aux exigences académiques des démographes et des géographes. Si la base de données a été pensée dès l'origine par les démographes du projet, c'est l'intégration de géographes quantitativistes dans le projet qui a été à l'origine de l'interface cartographique intégrant la spatialité des phénomènes observés.
L'innovation principale de l'outil est pourtant invisible : il s'agit de la structure de la base de données elle-même, qui a été pensée pour permettre l'intégration de données structurées de façon très variable. Les systèmes de cartographie interactive existant pour les données de population reposent en effet sur des bases de données dont la structure est directement dépendante des données qu'ils exploitent et qui sont bien souvent issues d'une source unique. Par exemple, l'INSEE propose un outil qui cartographie ses données , mais la base a une structure fixe et adaptée aux objets géographiques qu'elle doit contenir. Tout changement de forme des objets amène la mise à jour de l'ensemble de la base de données. Dans notre cas, la diversité des sources mobilisées en parallèle et la volonté d'intégrer le temps nous ont inévitablement conduits à concevoir un outil qui puisse gérer les transformations spatiales des unités territoriales.
Ainsi, la cartographie varie en fonction du temps et de l'échelle considérée. Par exemple, une commune ayant le même nom peut avoir une forme qui change dans le temps. On peut avoir aussi deux formes différentes à la même date selon sa source, comme c'est le cas en France où l'INSEE publie des données harmonisées et des données brutes pour certaines séries. Chaque forme géographique peut ainsi être liée à deux dates, issue de la série originale ou d'une série harmonisée. En dialogue étroit avec les développeurs, nous avons fait le choix de mettre en place une base de données relationnelle de type SQL pour les données (figure  2 ). Il a d'ailleurs fallu de longs et nombreux échanges avec l'équipe de développement pour qu'elle comprenne les enjeux auxquels nous étions confrontés. Sans ces défis scientifiques clairement compris, les surcoûts liés à leur développement ne paraissaient pas raisonnables aux développeurs et il est difficile de travailler efficacement si la tâche demandée n'a pas de sens.
Finalement, une fois ces enjeux compris, les discussions et un cahier des charges précis et détaillé ont permis aux développeurs de proposer une structure de base de données qui réponde à nos besoins. Les objets géographiques sont au format Shapefile, qui s'est imposé depuis des années comme le standard de facto des systèmes d'information géographique. L'identifiant intègre les codes administratifs de la forme (pays et subdivisions administratives correspondantes) ainsi que l'année de la forme géographique et l'année de la donnée. Dans le cas des données harmonisées, il faut en effet définir une géographie de référence. Par exemple, les données harmonisées du recensement français entre 1968 et 2017 reposent sur le Code officiel géographique au 01/01/2019. Finalement, la base de données actuelles intègre donc tous les niveaux géographiques existant en Méditerranée dans 23 pays (figure 4), à toutes les époques, en conservant la possibilité d'en intégrer de nouveaux, sans restructurer la base existante.
On peut donc la décrire comme structurellement résiliente au changement territorial et alors envisager son utilisation dans une perspective plus historique le jour venu. En définitive, la plateforme numérique DemoMed offre un accès original à des statistiques démographiques en Méditerranée, à la fois à différents niveaux administratifs et à différentes dates. De plus, elle permet de représenter ces données de façon tabulaire, mais aussi graphiquement et via une interface cartographique inédite. Jusqu'à présent, la base de données se focalise sur la population, notamment pour des raisons d'expertise, mais aussi de moyens (l'acquisition de données reste longue). C'est pourquoi il a été choisi de ne pas ouvrir à d'autres dimensions de l'environnement géographique (relief, altitude, etc. ) ou économique, par exemple.
Les choix technologiques sont des choix disciplinaires Une remarque préliminaire s'impose : les membres de l'Observatoire sont chacun bien ancrés dans leur discipline respective, même si les géographes avaient déjà des expériences de travail fortes et anciennes avec des démographes. Le respect des exigences et contraintes de chacune des disciplines (démographie et géographie) a prévalu dans l'ensemble du montage de l'Observatoire et de la base de données : il n'était pas question de mettre une discipline au service de l'autre, mais bien d'établir un dialogue fécond entre les deux pour atteindre un objectif commun. Par exemple, les démographes accordent un soin particulier à la qualité des données qu'ils manipulent et à la documentation de ces dernières. Ils ont donc insisté pour que les métadonnées associées aux statistiques soient particulièrement riches et détaillées.
Une seconde innovation a concerné les représentations graphiques et cartographiques. Les discussions entre démographes et géographes ont porté notamment sur la manière d'organiser les variables dans la base de données. Les informaticiens souhaitaient que l'on indique lors du chargement de la donnée un « type » qui est ensuite automatiquement associé à une forme de représentation graphique (diagramme, courbe, pyramide des âges, etc. ). Dans le même temps, ce type devait déterminer la façon dont on cartographierait la variable : cercles proportionnels, plages de couleurs… Les échanges autour de la catégorisation des variables ont dépassé les dénominations habituelles (quantitatives, qualitatives, etc. ) pour arriver à une définition ad hoc qui intègre les contraintes de chacun. Ainsi, par exemple, les données de densités sont caractérisées par un type spécifique et non pas comme des données quantitatives issues d'un calcul comme elle devrait l'être.
L'idée d'un observatoire démographique pour la Méditerranée est née un peu avant 2010 d'une réflexion sur l'absence de communauté constituée de démographes travaillant sur cette aire culturelle et sur l'absence de prise en compte de cet espace comme une aire d'étude à part entière. Il existe d'autres programmes ou réseaux de ce type. Par exemple, le programme IPUMS International , porté par le Population Center de l'université du Minnesota à Minneapolis (États-Unis), diffuse les microdonnées de recensements d'une majorité de pays. Une dimension spatiale a d'ailleurs été récemment ajoutée avec la mise à disposition de fonds de cartes. Plus près de nous, le centre Wittgenstein à Vienne (Autriche) propose des bases de données sur les migrations internationales (et plus particulièrement des scénarios prospectifs), l'éducation ou encore les relations entre population et environnement.
A third-party funding tracker can be created manually in Excel or online using different platforms to create a database that captures and includes funders in the scientific field, particularly bioinformatics. The tracker can be used to explore each potential funder's website and sign up for the newsletters, digests, and Twitter or other social media accounts where funding announcements are made. It is useful to sign up to diverse funding hubs such as Research Professional (http://info. researchprofessional. com/research-africa/) and Funds-forNGOs (https://www. fundsforngos. org/guides/document-identify-locate-approach-funders/ ), which allow users to find potential funders and track specific sponsors for certain scientific research endeavor's such as capacity building and development in science.
Rule 4a: Train existing students/researchers to analyze data In this scenario, the targeted students/researchers would have an established background in molecular biology, computer science, statistics, or mathematics, mostly at the postgraduate or junior researcher level. Senior researchers who have started to delve into the application of bioinformatics in their areas of interest could also serve as ideal candidates to drive this specific scenario. An assessment should be conducted to determine the competencies that would need to be developed for the trainees to efficiently analyze datasets produced by related research projects-these competencies will differ based on their background and the types of data needing analysis; therefore, their learning paths may also differ. In most instances, a suggested starting point will be for trainees to attend an introduction to bioinformatics course, such as the one offered by H3ABioNet (https://h3abionet.
org/training/ibt) [11]. Introductory courses would provide trainees with basic bioinformatics foundational knowledge as well as foster and encourage further exploration and self-study in areas of interest. Such online approaches do not require local experts, only teaching assistants or advisors to host the classroom, with reasonable knowledge on the subject and the ability to guide trainees through the recommended courses, as the expert lecturers are available online with these course models. This initial course can be followed up by intermediate or advanced courses to develop skills specific to the data analysis needs in the targeted research group  [12]. In addition to H3ABioNet (https://www. h3abionet. org/training/courses-and-events; https://egenomics. h3abionet. org/), a number of other organizations also provide online and face-to-face training in a variety of bioinformatics analysis topics, including ELIXIR (https:// elixir-europe.
org/platforms/training) and GOBLET (https://www. mygoblet. org/trainingportal). The Carpentries also provides a number of courses and lecture material in R and Python programming, which would be good follow-up courses, providing participants with the skills necessary for handling and manipulating large datasets and visualization of complex data (https://software-carpentry. org/lessons/; https://datacarpentry. org/lessons/). Once a core set of individuals have been trained in a specific area of expertise and successfully applied the training in practice, these individuals can be further trained to become trainers and teaching assistants for locally run courses and workshops (https://www. ebi. ac. uk/ training/train-trainer; https://carpentries. github. io/instructor-training/; https://www. futurelearn.
com/courses/train-the-trainer-design-genomics-training). In this scenario, a vital component will be to negotiate access to, or set up, the appropriate computing infrastructure and data analysis workflows to be able to efficiently analyze large datasets (Rule 6). Coupled with this, there may be a need to enlist the help of trained system administrators or technicians to set up these resources. H3ABioNet has created a list of computational resources available in Africa, guidelines for system administrators, and some data analysis workflows available through the network (https://www. h3abionet. org/computing-infrastructure; https://www. h3abionet. org/tools-and-services/technical-guidelines; https://www. h3abionet. org/toolsand-services/workflows). There are also several resources that can be used to access public datasets if required for training purposes, e.
g,. 1000 Genomes Project (https://www. internationalgenome. org/data), EBI BioStudies (previously ArrayExpress) (https://www. ebi. ac. uk/biostudies/), and the European Genome-Phenome Archive (EGA) (https://ega-archive. org/ ). Over time, these trained individuals may create a local critical mass of bioinformatic scientists capable of providing local or regional support for various types of data analysis.
Rule 6: Establish and build up computational infrastructure An integral component of setting up a bioinformatics program for research, training, or service purposes is access to computational resources. The specifications for the infrastructure are dependent on the scale and type of analyses to be run. Small-scale analyses with web-based tools would require access to midrange computers with a reasonable internet connection. This would scale up significantly for the analysis of typically large real-world biological datasets. For this, a medium to high-end server would need to be set up either locally or remotely. From a service perspective, this may be the most suitable solution to ensure adequate computing resources, storage, and backup of data. Investment in physical computing components and the associated infrastructure maintenance is a long-term commitment.
While there is still some hesitancy around data sharing in LMICs, joining such initiatives can provide bioinformatics groups with limited resources access to valuable datasets and additional open-source tools. In addition to capacity development, as mentioned in Rule 4, whatever scenario is selected, there will be a need to either build up or access computational resources. There are several suggestions provided for setting up these resources; however, this may be a very realistic limitation in the sustainability of the program. While a cloud-based system may be a short-term solution, there may be a need to work on a long-term plan for building up local computational resources, especially if you plan to continue to take on more personnel and attract grants involving large-scale studies. As mentioned in Rule 6, seeking collaborations within and outside of your local institute may be the best approach to leverage shared resources to address this issue.
Conclusions While setting up any new program, whether academic or service orientated, is a challenging task, the rules outlined in this article provide a practical thought process to follow, together with some established resources that will aid in the development of a bioinformatics program. In an era driven by data science, the need for bioinformatics research and service activities within academic institutes, especially in LMICs, is essential to ensure equal opportunities for competitive research funding. The need to realistically match the level of bioinformatics support requirements of an institution to the type of program it would like to develop provides a logical and critical way to start a tailored bioinformatics program in any setting. Leveraging the experience and resources of well-established groups such as H3ABioNet and others provides a springboard to kick-start the establishment of such a program.
5%), screening of venous thromboembolic disease was not systematically performed. Several caveats of our investigation need to be considered. First, the retrospective nature of the study could be associated with information bias, and some biomarker values were missing. Second, although we analyzed serum levels of hs-troponin I as a biomarker of cardiac injury, the use of transthoracic echocardiography and electrocardiography might have improved the power of the study in terms of identifying myocardial dysfunction. S13 Finally, we had no systematic screening of vascular thrombosis or pulmonary embolism. Despite these limitations, our data represent a promising step in understanding the value of several biochemical markers for predicting COVID-19Àrelated mortality in KTRs. In addition, the current study is one of the largest to date specifically focusing on this clinical issue in a frail population under immunosuppressive therapy.
Détection automatique de l'information spatiale Pour développer le système de la détection automatique des lieux, nous utilisons une approche symbolique fondée sur des lexiques et des règles élaborées grâce à une analyse approfondie des lieux et de leur dénomination. Comme évoqué précédemment, les noms de lieux peuvent être abrégés, tronqués, substitués par de nouvelles expressions, nommés d'une manière conventionnelle ou pas, etc. Toutes ces spécificités propres à l'oral ou au registre familier sont prises en compte dans le développement du système automatique. Le module de détection automatique mis en place s'appuie sur des lexiques extraits de bases de données dédiées à l'information spatiale comme GEOFLA et data. gouv. fr qui référencent des noms de lieux normalisés, associés à des coordonnées géographiques permettant leurs géolocalisations sur une carte.