dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Acknowledgments The first two authors acknowledge partial support from  MINECO  grants  MTM2014-52876-R  and  MTM2017-82724-R (EU ERDF support  included). They received additional financial support from the  Xunta de Galicia  ( Centro Singular de Investigación de Galicia  accreditation  ED431G/01 2016-2019  and  Grupos de Referencia Competitiva   ED431C2016-015 ), as well as from the  European Union  ( European Regional Development Fund -ERDF ). The fourth author is grateful for continuing financial support from the  Canada Research Chairs Program  and the  Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada.
La seconde, créée en 2000, offre un panel très large de ressources portant sur l'oeuvre de Gabriel Dante Rossetti, artiste britannique polyvalent du 19 e siècle : manuscrits, correspondance, dessins et peintures mais aussi tout un écosystème de documents relatifs à son travail tels que les textes d'origine de ses traductions, les illustrations accompagnant ses poèmes ou encore les articles publiés sur ses travaux. Des outils sont par ailleurs proposés pour permettre l'exploitation de ces ressources tels que moteur de recherche, application permettant d'élaborer des collections et des expositions en ligne ainsi qu'une plateforme de jeu numérique, aujourd'hui désactivée mais initialement destinée à conduire des exercices d'interprétation critique de documents de façon collaborative. Les archives de ce type, appuyées sur des bases de données qui gagnent progressivement en richesse et en hétérogénéité, sont de plus en plus nombreuses et réalisées à l'initiative de différents acteurs, privés ou publics.
C'est le cas par exemple de LibreOffice Base. L'utilisation qu'en fait Juliet Boyd est représentative des fonctionnalités d'un tel outil. En effet, selon un phénomène que les chercheurs en littérature notamment reconnaîtront, cet auteur d'une série de huit romans pour adolescents s'est progressivement retrouvée à devoir travailler à partir d'un nombre croissant de notes prises sur des supports divers qu'il devenait de plus en plus difficile de gérer manuellement. Elle a donc utilisé Base pour centraliser les informations relatives à chaque chapitre en recensant les personnages y apparaissant, l'intrigue, les lieux etc. et contenant des liens vers des tableaux apportant davantage d'informations sur ces catégories selon le principe de la base de données relationnelle. Cet outil lui offre ainsi la possibilité de réconcilier vision synthétique des données et contenus détaillés.
En effet, il est désormais possible par exemple de partager des contenus alors que le processus de recherche n'a pas atteint son terme, tels que des bibliographies commentées sur WorldCat, la base de données bibliographiques de l'OCLC (Online Computer Library Center), ou encore des jeux de données via des dépôts (Repositories) comme celui du projet Dataverse ou de Figshare. De manière significative, ces dépôts délivrent des identifiants permettant de citer les contenus déposés au même titre que des publications classiques, laissant entrevoir l'éventualité à terme d'une reconnaissance officielle de ce type de résultats. Des plateformes inspirées des carnets de recherche des anthropologues où chaque étape du travail scientifique est documentée ont également vu le jour, à l'image d'Hypothèses, portée par le centre pour l'édition électronique ouverte (CLEO).
Its origins, outline, methods and potential continue to be the subject of much debate. However, alongside those ongoing debates, projects are emerging in an increasing number of countries and disciplines. Nevertheless, despite some promising initiatives, English studies in France remain at the margins of this movement. There are many reasons but one of them is undeniably due to the difficulty for researchers in the field to perceive the possible contribution of digital technology to existing practices generally based on approaches which have demonstrated their scientific value. This article therefore aims at offering a synthetic overview of the potential input of digital resources and tools to the various stages of the research cycle: state of the art, corpus preparation and constitution, data manipulation, analysis, collaborative work and dissemination.
Evaluation de l'activité de l'apprenant L'activité des apprenants est automatiquement sauvegardée, via le système d'identification de l'Université, dans une base de données nominatives, consultable par l'enseignant. Le système de jeu s'appuyant majoritairement sur l'utilisation de quiz, il pourra analyser les réponses des étudiants de manière individuelle (par élève) ou collective (par promotion), pour chaque question. Cette évaluation est formative, elle a pour but d'aider l'enseignant à se situer par rapport aux besoins des apprenants. Elle n'a pas vocation à être sommative c'est-à-dire participer à la notation de ces derniers.
, 2018). This paper addresses the problem of modeling a conversation that comes with multiple turns for detecting and classifying emotions. The proposed model makes use of transfer learning through the universal language modeling that is composed of consecutive layers of Bi-directional Long Term Short Term Memory (Bi-LSTM) units. These layers are learned first in sequence-to-sequence fashion on a general text and then fine-tuned to a specific target task. The model also makes use of an attention mechanism in order to focus on the most important parts of each text turn. Finally, the proposed classifier models the changing of the emotional state of a specific user across turns. The rest of the paper is organized as follows. In Section 2, the related work is introduced. Then, we present a quick overview of the task and the datasets in Section 3.
Related Work Transfer learning or domain adaptation has been widely used in machine learning especially in the era of deep neural networks  (Goodfellow et al. , 2016). In natural language processing (NLP), this is done through Language Modeling (LM). Through this step, the model aims to predict a word given some context. This is considered as a vital and important basics in most of NLP applications. Not only because it tries to understand the long-term dependencies and hierarchical structure of the text but also for its open and free resources. LM is considered as unsupervised learning process which needs only corpus of unlabeled text. The problem is that LMs get overfitted to small datasets and suffer catastrophic forgetting when fine-tuned with a classifier. Compared to Computer Vision (CV), NLP models are typically more shallow and thus require different fine-tuning methods.
Data The datasets are collections of labeled conversations  (Chatterjee et al. , 2019b). Each conversation is a three turn talk between two persons. The conversation labels correspond to the emotional state of the last turn. Conversations are manually classified into three emotional states for happy, sad, angry and one additional class for others. In general, released datasets are highly imbalanced and contains about 4% for each emotion in the validation (development) set and final test set. C Enc = [T 1 Enc ⊕ T 2 Enc ⊕ T 3 Enc ] where T i is the i th turn in the conversation and ⊕ denotes a concatenation operation and T i Enc = {T i 1 , T i 2 ,. , T i N i }. The sequence length of turn i is denoted by N i. The size of T i j is the final encoding of the j's sequence item of turn i. For classification, the proposed model pays close attention to the first and last turns.
Training Procedures Training the overall models comes into three main steps: 1) The LM is randomly initialized and then trained by stacking a linear decoder in top of the encoder. The LM is trained on a general-domain corpus. This helps the model to get the general features of the language. 2) The same full LM after training is used as an initialization to be finetuned using the data of the target task (conversation text). In this step we limit the vocabulary of the LM to the frequent words (repeated more tan twice) of target task. 3) We keep the encoder and replace the decoder with the classifier and both are fine-tuned on the target task. For training the language model, we used the Wikitext-103 dataset  (Merity et al. , 2016). We train the model on the forward and backward LMs for both the general-domain and task specific datasets.
Even modeling the turns difference only -Model-D-gives better results over Model-C. These proves empirically the importance of the last turn in the classification performance. This is clear for Model-E where the classifier is learned only by inputting the last turn of the conversation. Ensemble the forward and backward models was more useful than using the forward model only -Model-F. Comparing the results for different emotions and different models, we notice the low performance in detecting happy emotion. This validate the same conclusion of  Chatterjee et. al in (2019a). The model shows a significant improvement over the EmoContext organizer baseline (F1: 0. 5868). Also, comparing to other participants in the same task with the same datasets, the proposed model gives competitive performance and ranked 11 th out of more than 150 participants.
Supports de visualisation En ce qui concerne les supports de visualisation, on tend à prendre du recul vis-à-vis des logiciels spécialisés pour se tourner vers des solutions web plus pratiques et flexibles pour l'utilisateur (support multiplateforme, pas d'installation requise, mise à jour transparente, etc. ). Cette option n'est véritablement viable que depuis la démocratisation de la technologie HTML5 et le développement du WebGL, tous deux formalisés fin 2014  8. Le déploiement prochain du WebGL 2. 0 vient confirmer une tendance forte illustrée par les nombreuses solutions de visualisation 3D en ligne commerciales (Sketchfab, Autodesk A360, ShareMy3D, etc. ) ou non commerciales disponibles (Potree, 3DHop, etc. ). On constate, d'une part, que ces projets se concentrent pour la plupart sur la visualisation de maillages 3D et, d'autre part, que ces modèles 3D sont « isolés ».
In Situ, 39 | 2019 ShapeAnnotator, Project Arrigo, Hyper3D), les solutions fonctionnelles à jour sont peu nombreuses. 3DHop, réutilisé sur la plateforme Ariadne, et Sketchfab permettent d'intégrer de simples « highlights » sur les modèles 3D. Le logiciel Agata intègre quant à lui des outils d'annotation plus avancés, proches de ceux proposés aussi par le logiciel CHER-Ob. Enfin, le projet Aïoli 9 , qui fait suite au projet Nubes, est sans doute le plus prometteur : l'annotation d'un média doit pouvoir se répercuter spatialement sur les médias connexes qui représentent le même objet. Toutefois, aucun de ces projets n'intègre une véritable dimension communautaire qui s'approcherait du fonctionnement de plateformes collaboratives en ligne telles Slack, Mattermost ou Microsoft Team.
On pense évidemment à la mise en oeuvre des règles de bonne pratique les plus courantes vis-à-vis de la gestion du code et des fichiers (minification, entre autres). Au surplus, nous avons constaté les limites de l'utilisation de fichiers JSON non optimisés comme supports pour la représentation en 3D de nombreuses couches spatialisées très denses en vecteurs. Ce problème peut être en grande partie contourné en faisant usage du format VCTR lié aux 3DTiles ainsi qu'en déchargeant les tables attributaires sur une base de données 36. Plus globalement, ce constat soulève de nouveau la problématique liée à l'intégration des données et à la nécessité d'ajouter une étape d'optimisation systématique en fin de processus. Conclusion 36 La place croissante des données numériques dans les recherches portant sur l'archéologie et le patrimoine nous oblige à élaborer de nouvelles stratégies pour gérer, intégrer et disséminer un volume exponentiel d'informations complexes, souvent 3D, auprès d'utilisateurs aux attentes et aux compétences variées.
De ce point de vue, l'intégration des données archéologiques se révèle un défi intéressant pour homogénéiser et rendre interopérables, au sein d'un entrepôt de données intermédiaire, des bases de données hétérogènes. 22 L'enrichissement des données est issu d'un processus d'analyse lié à l'interaction avec les données et à l'utilisation des outils puis, dans un second temps, d'un processus d'interprétation et d'échange qui passera par la plateforme collaborative (annotations, groupes de discussion, partage, etc. ). Dans ce domaine, le parti pris est de compartimenter les données d'origine intégrées au système de visualisation et les données utilisateurs produites grâce à la partie collaborative. Ces dernières seront affichées comme une nouvelle couche d'information distincte. Cette approche asynchrone, outre ses avantages en termes de performances, permet d'isoler les données d'origine et d'assurer une forme de stabilité des données.
It should therefore be considered as preliminary, rather than definitive: -The experimental dose-response relationships corresponding to the various KERs are consistent with the expected effects (depletion of GSH is associated with increased DCF, and increased lactate production, see the data in Figures  5 6 7 for example). -There is temporal concordance among the key events and adverse outcome: GSH depletion is fast, DCF production slower, lactate response even slower (Figures  5 6 7 ), and CDK takes years to develop. -The biological plausibility, causal coherence and consistency of experimental evidence for this AOP is strong (note that a full documentation of this evidence would extend beyond scope and length of this paper). This AOP is being ported to the AOPWiki (https://aopwiki. org) and more supporting information should be available there soon.
-Alternative mechanisms are possible, as further discussed in this paper, but they would not exclude the mechanism postulated by the AOP. -A major data gap is that we do not yet have data on a sufficient number of chemicals to assess the strength, consistency and specificity of the association of the AO to the MIE or the potential impact of alternative mechanisms. Consequently, uncertainties are quite high, as will be shown by the SB model, and the proposed AOP is not yet very well characterized. Here, we quantified this AOP up to the initiation of cell death following induction of oxidative stress, since our analysis is based on in vitro data obtained in human proximal tubule (RPTEC/TERT1) cells exposed to KBrO3. The link from cell death to kidney function impairment therefore cannot be modeled based on the available data and we will focus on a set of core early KEs leading to proximal tubule damage.
Parameter estimation Parameter calibrations for the three types of qAOP investigated were done in a Bayesian statistical framework, using Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations  [44, 45] , or Hamiltonian MCMC  [46]. Basically, for each parameter to calibrate, a prior distribution summarizing existing knowledge was updated on the basis of the likelihood of the current data to yield a posterior distribution. Those distributions were obtained by random sampling from several simulated Markov chains. The convergence of the simulated chains was checked using the Rhat criterion of Gelman and Rubin  [47]. The complexity of the various qAOP models differed and slightly different sampling strategies were used. For the dose-response based qAOP, we used a Metropolis-Hastings MCMC algorithm, as implemented in the GNU MCSim software  [48].
For the BN qAOP, posterior parameter distributions were obtained by Hamiltonian MCMC, using the Stan software  [49]. Three simulated Markov chains were run in parallel for 12,000 iterations, keeping the last 6,000 iterations. Non-informative uniform prior distributions were used for each parameter except for the parameters in the cDCF -time -lactate portion of the model where weakly informative Gaussian priors were used to stabilize inference (see Table  S2  in Supplemental material). In this qAOP model, the data likelihood is embedded in the model formulation. There is one clear constraint for this model: time and exposure conditions must match for all the variables describing a particular node to node relationship. For example, lactate was measured every 24 hours and depends on cDCF, which was measured every 15 minutes, but for different KBrO3 concentrations.
Software The dose-response based qAOP and the SB model were simulated and calibrated with the GNU MCSim software, version 5. 6. 6 (hwww. gnu. org/software/mcsim) [48]. The BN qAOP model was simulated and calibrated using Stan (mc-stan. org) [49]. All plots were created with R, version 3. 4. 4 (cran. r-project. org) [51]. Effectopedia version 1. 2. 51 (www. effectopedia. org) [52]  was used for implementation of the qAOP on the internet.
Bayesian network qAOP The fit of the DBN qAOP to GSH, cDCF, and lactate data is shown on Figures  5  and 7. Equivalent 2D representations are given in Supplemental material Figures  S4  and S5. The fits for GSH and cDCF are less good than those of the empirical models. The fit to the lactate data (Figure  7 ) looks very different for the DBN model, compared to the empirical model, because the DBN model takes into account the change of medium every 24 hours. Note that all parameters of the DBN model are estimated together, so that modeling errors are spread over the overall dataset. Also, the model uses linear relationship between nodes, except for the link KBrO3 -GSH. Residual uncertainty (an estimate of measurement error) is about 50% for GSH, 25% for cDCF and 10% for lactate. The error model, however, is different (normally distributed residuals, rather than log-normally distributed as in the empirical model).
Effectopedia implementation Effectopedia provides a graphical user interface to build an AOP diagram, which in turn gives easy access to relevant descriptions, data and models. In addition to a qualitative description of the AOP, Effectopedia provides structure for representation of test methods, collected data and executable models implemented in the supported programming languages (R, MATLAB, Java). Effectopedia was used to create several iterations of the AOP diagram. Initially, the sequence of KEs included relevant feedback mechanisms or parallel processes (branches). However, in the following step of identification of measurement methods, some of these events did not have a separate method of observation and were therefore combined into a single KE. Other events were determined to be modification factors rather than being causally related to the AO and were removed from the pathway diagram.
An excellent way to propagate uncertainty, and translate it to risk assessment in the form of Monte-Carlo samples, is to use Bayesian model calibration  [44, 45, 50]. In any case, relatively complex and specific software is required. It will be interesting to follow the development of Effectopedia, as it offers a user-friendly and toxicology-specific AOP quantification environment. Conditional on proper statistical treatment and user-defined modeling assumptions, all three methods can describe the data well, albeit with different constraints (discussed below in more detail). Note that consistent dose-time-response relationships found by any of the three methods do support causality and concur a posteriori to other Bradford-Hill criteria. Therefore, qAOP modeling could provide further validation of those criteria.
Funding This work was supported by the  EU- ToxRisk  project  (An Integrated European  " Flagship" Program Driving Mechanism-Based Toxicity Testing  and  Risk Assessment  for the 21st Century) funded by the  European Commission  under the  Horizon 2020 programme  (Grant Agreement No. 681002 ). AL was also partly funded by the  2015 Long Range Initiative Innovative Science Award  of the  European Chemical Industry Council.
Ainsi, Il est question de prédire la liste des compétences de haut niveau, détenues par un expert à partir de l'ensemble des caractéristiques extraites de son CV. Généralement dans les processus de recrutement, l'ensemble des compétences attendues des candidats est connu à l'avance. En suivant ce principe, le modèle dévelopé dans cette section se base sur une liste de compétences mentionnées utilisées comme classes. Ainsi étant donné un CV, il est question de savoir lesquelles parmi ces compétences il possède. Pour nos expérimentations la liste des compétences retenues comme classes est la suivante : project manager oracle database administrator business analyst technical lead java developer software ingeneer consultant analyst software developer network administrator web developer IT analyst IT consultant manager Il s'agit des compétences qui apparaissent plus fréquemment dans le jeu de CV utilisé.
Schéma d'étude et population : Nous avons réalisé une étude descriptive, rétrospective, unicentrique dans le Centre Hospitalier Universitaire (CHRU) de Tours du 01 janvier 2007 au 31 décembre 2016. Toutes les patientes opérées d'un cancer infiltrant du sein de type lobulaire pendant cette période ont été incluses. 2. Variables et mesures : L'intégralité des résultats histologiques des prélèvements (microbiopsies, macrobiopsies et pièces opératoires) a été consultée informatiquement. Les variables étudiées des patientes correspondant aux critères d'inclusion et d'exclusion ont été recueillies manuellement à partir des dossiers cliniques et regroupées dans une base de données anonymisée secondairement. a. Caractéristiques des patientes Pour chaque patiente, les variables suivantes ont été recueillies: Les critères intrinsèques à la patiente : son âge, sa parité, son IMC (indice de masse corporelle qui correspond au poids divisé par le carré de la taille, exprimé en kg/m².
1. ---- 1 Schéma d'étude et population : Nous avons réalisé une étude descriptive, rétrospective, unicentrique dans le Centre Hospitalier Universitaire (CHRU) de Tours du 01 janvier 2007 au 31 décembre 2016. Toutes les patientes opérées d'un cancer infiltrant du sein de type lobulaire pendant cette période ont été incluses. 2. Variables et mesures : L'intégralité des résultats histologiques des prélèvements (microbiopsies, macrobiopsies et pièces opératoires) a été consultée informatiquement. Les variables étudiées des patientes correspondant aux critères d'inclusion et d'exclusion ont été recueillies manuellement à partir des dossiers cliniques et regroupées dans une base de données anonymisée secondairement. a. Caractéristiques des patientes Pour chaque patiente, les variables suivantes ont été recueillies: Les critères intrinsèques à la patiente : son âge, sa parité, son IMC (indice de masse corporelle qui correspond au poids divisé par le carré de la taille, exprimé en kg/m².
Google home : tension naturelle Le dispositif OK Google tend vers la sphère naturelle qu'il valorise. Même limité, il s'agit bien d'un dialogue interpersonnel qui est mis en scène, incluant un partage d'expériences ontologiques (le temps, l'espace), de caractéristiques personnelles (nom, réseaux…), de savoirs partagés (un rendez-vous chez le médecin…). Ce niveau de traitement dépasse donc largement celui de la gestion d'occurrences lexicales et sémantiques. Il ne s'agit plus de perfectionner des modes d'association d'éléments linguistiques (des processus anaphoriques par exemple) mais bien d'intégrer des éléments référentiels, personnels et expérientiels collectés et mis en bases de données, alors qu'en surface sont mobilisés, du fait du dispositif d'affordances, des simulacres de relations interhumaines.