dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Sa remarque se fondait sur une observation très juste des pra-tiques observées dans plusieurs domaines scien-tifiques (génomique ou physique) où l'usage massif des données à des fins de découverte de corrélations avait remplacé, selon lui, la nécessité forth, I get represented largely as a person with no qualities other than "consumer with tastes. " However, creating a system that locks me into my tastes reduces me significantly. Individuals are not stable categories-things and people are not identical with themselves over time. (This is argued in formal logic in the discipline of mereo-logy and in psychiatry by, say, ethnopsychiatry. ) The unexamined term the "individual" is what structures the database and significantly excludes temporality. " (Bowker, art. cit. ) Bowker a raison de s'inquiéter du point de vue de la société, mais les sciences sociales de troisième génération ne s'intéressent pas tant à « la société » qu'à d'autres processus créés par d'autres disposi-tifs et qui pourtant nous font agir.
Il ne sera plus possible de renvoyer à des personnes, à des entités sociales au sens des sciences sociales de première et deu-xième génération. Il n'y a pas de raison pour que les sciences sociales ne s' emparent pas de ces nou-velles sources, lorsque l' on admet que les appuis techniques distribués d'une société, d'une opi-nion, peuvent prendre leur autonomie, comme dans le cas extrême de la robotique avancée. Dès lors que l' on admet l'abandon de la référence à des individus, à des sujets ou à des institutions, qui sont les présupposés de toute science sociale de la société ou de l' opinion et que l' on prend comme point de départ ces éléments, ces mèmes, ces vibrations qui se propagent et que l' on rend compte de leur pouvoir de circulation et de tra-duction, il devient possible de traiter tout le Big Data sur le même plan, en associant les traces produites par les plates-formes de réseaux sociaux comme celle des bases de données, celles générées par les capteurs présent dans tout objet comme celles des verbatims dans les corpus des forums sur le web.
Interface de contrôle : chironomie Dans le développement d'un instrument vocal, l'expressivité musicale prime, et donc la question du contrôle gestuel est centrale. Contrôler la synthèse vocale avec les mains reste une tâche difficile, malgré des efforts de recherche soutenus et anciens. Avec le premier système, pour la parole, les opérateurs du VODER  [DRW39]  étaient soumis à plusieurs mois d'entraînement avant de pouvoir synthétiser quelques phrases en public. Plus récemment, les GloveTalk, des systèmes de synthèse de parole utilisant deux gants de données et une pédale d'expression pour contrôler un synthétiseur à formant par règles  [FH92, FH98]  restent peu intelligibles et très artificiels, même au prix d'un entraînement intense  [PF06, FPL09]. Les gants permettent de piloter plusieurs paramètres continus simultanément.
Introduction L'enseignement de l'écriture est un des volets les plus importants pour un enseignant de lettres. Le ministère précise, dans son projet pour le cycle 3, incluant CM1, CM2 et 6 e , que la compréhension de textes et l'écriture doivent représenter 70% du temps de travail. Nous avons mené une recherche dans trois classes de CM2 à Marseille et à La Ciotat. Nous avons recueilli un corpus important, contenant des copies et des brouillons d'élèves. Ce corpus est complexe dans la mesure où : -le nombre de documents à étudier est conséquent ; -l'approche du brouillon est complexe, puisque, bien que linéaire, le brouillon a la particularité d'avoir une dynamique propre, due aux quatre opérations principales (ajout, suppression, modification, déplacement) ; -la réflexion menée par l'élève peut rester difficilement accessible ; -le contexte de la classe est à prendre en compte mais difficile à insérer dans une base de données linguistiques ; -l'articulation entre les analyses quantitatives et qualitatives est délicate.
Conclusion Pour le chercheur, étudier un corpus de brouillons et de copies d'élèves présente une certaine complexité. Tout d'abord, il est nécessaire de faire des choix quant à la transcription du corpus. Nous avons vu que cette première étape peut déjà engager une certaine interprétation. C'est pour cette raison que nous avons privilégié la copie scannée. Par ailleurs, nous avons vu comment il était possible de créer une base de données recensant toutes les opérations du brouillon des élèves. Cette deuxième étape est intéressante pour voir des tendances. Ainsi, on sait que le remplacement est l'opération la plus courante pour nos deux élèves de CM2. Le déplacement est très rare, l'ajout peut se développer selon les sujets. Enfin le nombre de suppressions progresse au fil de l'année et est en lien avec l'ajout ou la modification.
Cependant, grâce à cette même base de données, nous avons pu observer que la suppression peut représenter un nombre conséquent de mots et qu'elle engendre dans les copies un travail de reprises important chez Natacha. Pour Alexandre, qui a davantage de difficultés à l'écrit, la suppression n'intervient que s'il est persuadé d'agir dans le sens de la consigne. Notre corpus se compose de quelque 300 documents. Notre tableau de données nous permet de rendre compte des différentes opérations réalisées par les élèves, en décrivant l'empan et la portée de chaque opération. Une analyse quantitative peut paraître, au premier abord, inadaptée dans une telle recherche. Pourtant, elle nous donne ici des pistes pour construire une analyse qualitative plus détaillée. Les deux analyses réunies permettent d'envisager des pistes de travail didactique en classe de français.
L'analyse des brouillonsUne fois le choix de la transcription effectué, nous avons créé une base de données pour recueillir les marques linguistiques des élèves. Il s'agit de recenser toutes les opérations des élèves, en fonction de leur impact au niveau textuel. Nous précisons également si le changement effectué par l'élève est pertinent ou non. Enfin, l'enregistrement de chaque opération s'accompagne du nombre de mots concernés par rapport au nombre de mots total. Que peut nous apprendre une analyse quantitative du nombre de mots ou du nombre d'opérations dans l'ensemble des copies ?-nous supposons que l'augmentation du nombre de mots révèle une plus grande aisance dans la réalisation de la tâche ; -nous supposons que l'augmentation du nombre d'opérations relevées sur les brouillons indique une lecture attentive, un retour sur le texte par l'élève, bénéfique aux apprentissages.
Corpus et méthode L'objectif étant l'étude d'une information à la source, avant qu'elle ne passe par les processus éditoriaux des médias de diffusion, on a retenu deux agences de presse. L'agence France Presse (AFP) a succédé à Havas après la seconde guerre mondiale. Elle n'a pas d'actionnaire. L'EFE a succédé à l'agence Fabra en 1939 et se présente comme la quatrième agence de presse mondiale et principale agence hispanophone. Son actionnaire majoritaire est l'Etat espagnol. Les dépêches des agences française (AFP) et espagnole (EFE) ont donc été extraites de la base de données de presse Factiva (Dow Jones & Company), qui collecte les contenus de plus de 31 000 sourceshttps://fr. wikipedia. org/wiki/Factiva -cite_note-1 de presse (journaux, magazines retranscriptions radio et télévision, photos, etc.
Numerous tools exist today for facilitating the application of text mining and information extraction (IE) techniques by researchers to their area of interest  [27]. However, these tools still present difficulties, as they are largely developed by information experts. A gap exists between computational linguists, designers of information extraction tools, and biomedical investigators, resulting in many pertinent articles not being pulled in a Medline search. If we consider PubMed, the most popular biomedical search engine for the MEDLINE database, as an example, a survey conducted by Eva Lee et al. in  [28]  has proved the following statements: 1. Few users review results beyond the first page. Most of the selections are on the most recent citations, located on the first result page (by default, PubMed returns 20 results per page).
2. Users seek simple interfaces and have difficulties using the advanced features of PubMed because of the knowledge required to use MeSH terms and the multitude of steps required to build a query. 3. The majority of users retrieve in-depth information focusing on one category of information, such as on a cell, disease, drug or gene. In addition, when the extracted information consists of recognized biological entities and complex events that are connected in abstracts, the results are even worse. A mass of data is extracted when searching either at a large scale or for a more restrictive search for a small period of time. As an example, when using the extraction tool of  [3]  and searching for the Hepcidin gene on a large scale on MEDLINE, an unreadable graph representing the extracted events is obtained (cf.
dataset stored in a MySQL database and made available on his web site  [25] , these algorithms deliver relevant results but require considerable time and a high number of processors. The BioNLP Shared Task series also actively promotes the use of text-mining approaches at a community wide level for information extraction (IE) from biomedical literature  [2]. Despite these efforts, few studies have addressed the problem of processing these big-data sets in order for non-computational experts to rapidly convert them into meaningful patterns over time. To prioritize non background but pertinent events that are published daily over time, we have focused our study on the temporal dimension of the articles. Information Extraction coupled with time allows for a chronological delivery of published events that best mirrors their real course.
The problem of background events extracted from PubMed has been briefly reported  [1]. To track these articles, authors propose a return to data sources during text mining. Biological "facts" previously occurring in standard databases are considered to be trivial and can consequently be removed, without mentioning whether these facts concern bio-entities, such as proteins or diseases, or biological events associating the entities, such as interaction, regulation, co-occurrence, and others. Published articles are also not recorded in data sources before a necessary delay, which sometimes may require a manual review of relative abstracts.
Data pre-processing pipeline For practical considerations, we have set period p to one month because this is the publication period of most life science journals. Given a PubMed Query Q and a retrospective duration D, in our study, Q = "hepcidin" and D = [Jan-2001, Dec-2011], time-relevance is evaluated for each month of D by customizing information extracted by web service of  [3]. This system recognizes in resulting abstracts diverse biological entities (including genes, proteins, diseases, species, cells, and drugs) and various relationships associating these entities. It then represents the extracted bio-entities and relative events within a graph. A dictionary-based approach for recognizing various bio-entities is used, with dictionaries collected from different sources, such as UniProt for proteins, Drugbank for drugs, and NCBI Taxonomy for species.
Source and target entities are identified by their official symbol (official name and synonyms) and accession numbers in standard databases or in standard terminologies (for example, MesH for diseases and Swissprot for proteins). Each event is represented by an Edge-Label corresponding to the spotted relationship between source and target entities in abstract sentences and is additionally stamped with its publication date. The collected events are then transformed and integrated into a mysql data warehouse of events devoted to our large-scale retrospective analyses.
Data processing of time relevance When data pre-processing is completed, the collected events are stored in the integrated data warehouse and are available for a large scale extraction of global trends of events over the decade. Time relevance is calculated for various types of entities, thereby giving different sorts of valuable information to the user. Recall that in our context, a protein (or any sort of biological entity) is t-relevant if the amount of events in which it participates is the highest at time t. Therefore, relevant entities at time t i correspond to nodes of G i with higher degrees. However, time relevance may change according to different criteria on source and target entities and on the type of events connecting them. For example, when the source entity type is fixed to a protein, we can either select source proteins that are highly connected to all sorts of target entities or to specific type of target entities.
Filtering background information is a time and space consuming procedure, as events of graph G i that validate assertion (1) are identified, for all time-point t i , i = 1 → d. Each event e of G i is compared to events of previous graphs G i-1 , G i-2 , …. The spotted background events are consequently removed. Using the same principle of maximum degree, time relevance is repeatedly computed on the resulting graph G' i. These graph-based calcultaions have been carried-out using mainly SQL and Java on the top of the MySQL data warehouse that stores the extracted and transformed Hepcidin events.
Background events of the hepcidin decade A large corpus of hepcidin articles has been searched and integrated to build our data warehouse of events devoted to hepcidin. This stores a considerable amount of biological entities and articles, connecting them throughout the whole decade. In total, approximately 200,000 events were extracted pertaining to our gene. In this data-set, a considerable amount of background events have been identified. We thus attempt to measure their total amount to extract this background from the total hepcidin events and allow more pertinent items to emerge. For this purpose, we have operated a step by step cumulative quantification of trivial information published at each month t i of the decade. Background events of month t i are identified by comparing them to events published at previous months t i-1 , t i-2 , … t 0.
• Maximal number of target entities, along with their official names. • Number of abstracts in which relative events have been found. The user can qualify time relevance using this number as relevance increases with ever-increasing number of distinct abstracts. The user also has direct access to these abstracts in PubMed by a simple click. • Accession numbers of the relevant entities giving full access to their description in standard databases (e. g. , DrugBank for drugs, Swissprot for proteins, etc. ).
Based on co-occurrence events, the study revealed the considerable increasing amount of background information published periodically in the biomedical literature that is necessary to filter out. While these events are essential for a non-expert wishing to learn usual contextual data about a domain, they may considerably pollute pertinent knowledge for domain experts. Excluding background hepcidin knowledge from the total events extracted has clearly allowed unexpected information to emerge to bioinvestigators. The user may prevent the assault of such articles by, for example, omitting review papers from the process of information extraction. Another possible solution is to focus on mining texts of section "Results" when available. RetroMine approach may be helpful to accelerate tasks of database feeders, as the amount of publications is increasing exponentially.
Database feeders continuously "read" newly published abstracts (or full text papers) and integrate relative events in standard life science databases. As an example, the OMIM database lists established genetic diseases and links them to relevant genes in the Human Genome. Given a query, time-line reporting of the main relevant events published is visible in OMIM. Similarly chronology of events and their relevance over time are clearly perceptible using RetroMine. Today, slow feeding is prominent to life science databases (Ex: the hepcidin gene is reported in OMIM using publications ending in early 2009!). In this paper, we have used Web service of a previous study  [3]  in which events of "cooccurrence" are predominant. This Web service is not available any more. Nevertheless, we make available on retromine.
49) Dans le troisième chapitre, Cardon introduit une distinction très prometteuse pour la réflexion sur les bases de données et leur exploitation par les algorithmes : la différence entre signaux et traces. Cardon appelle signaux les données dont le contenu est à la fois explicite et subjectif (un statut sur Facebook, un tweet) et traces, les données implicites relatives par exemple aux clics, à la géolocalisation, à la vitesse de lecture : les algorithmes démontrent leur efficacité lorsqu'ils associent les uns et les autres, se servant des traces pour mettre en relation les signaux, produisant ainsi des recommandations pertinentes. Ces algorithmes, que Cardon qualifie de sociologues, reposent sur l'hypothèse d'un caractère régulier et monotone du comportement de l'utilisateur. De cette façon, ils confirment des lois sociales bien connues et des concepts déjà travaillés, tel que celui de l'habitus élaboré par Pierre Bourdieu pour indiquer la tendance à adopter des comportements réguliers et prévisibles avec lesquels nous simplifions nos petites tâches et (in)décisions quotidiennes.
bid. , p. 53 : « À travers un outillage bien plus élaboré, c'est ce principe qui est désormais appliqué à la détection de l'infidelité des clients, des appariements amoureux sur les sites de rencontres, de la récidive judiciaire ou de certaines maladies diagnostiquées préventivement dans les bases de données médicales ». Article publié en ligne : 2015/11 http://www. sens-public. org/spip. php?article1168 © Sens Public | 6.
i) Un utilisateur interroge un SI pour accéder à des informations temporelles concernant des objets d'intérêt. Les requêtes peuvent être initialement exprimées en langage naturel avant d'être traduites conformément au modèle. Les informa tions attendues seront également restituées en langage naturel contrôlé : -Sur un plan pratique, ce cas peut concerner un spécialiste (historien, géographe, sociologue, etc. ) qui cherche à mettre en évidence et à analyser des structures régulières dans les occurrences d'événements. Cela nécessite d'explorer et de nourrir une base de données intégrant explicitement la connaissance sur la périodicitéexacte ou approchée -des occurrences d'événements répétitifs. -Un second exemple applicatif du même ordre, concerne l'implémentation de règles administratives sous forme d'une base de connaissance.
Que l'on considère les normes (ISO19108), les standards (OWL-Time, iCalendar), les modèles de conception, les bibliothèques dédiées aux aspects temporels dans les langages de programmation, ou enfin les implémentations dans les systèmes de bases de données (relationnel, XML, objet), les concepts et opérateurs sont voisins même si les terminologies peuvent varier. En ce qui concerne les langages de conception, le métamodèle d'UML connaît les événements, les diagrammes de machines à états et diagrammes de séquences, dans lesquels l'annotation temporelle se fait via des éléments de types timer et TimeEvent. Cependant, les annotations sont formulées en texte libre, ce qui interdit un contrôle automatique ou tout autre traitement numérique de ces informations. Enfin, les événements, possiblement porteurs d'information sont des déclencheurs de transitions et des activateurs d'opérations, mais ne peuvent être manipulés comme des objets de premier rang dans les modèles métier.
Le professeur accompagne l'élève dans l'acquisition et la maîtrise des compétences informationnelles. Cette charge est assez marquée, tandis que la part d'activité de l'élève dans cette construction d'une culture informationnelle est peu mise en évidence. L'interaction du sujet avec l'information est formulée tandis que les conditions d'appropriation de cette information sont peu évoquées. Elles portent également sur les centres de documentation et les bases de données, les moteurs de recherche, les médias d'actualité et l'utilisation éthique de l'information. Les relations identifiées par le logiciel, d'après leurs occurrences, entre les termes-clés (source > savoir) et (savoir > outil) mettent en relief le fait que « savoir maîtriser les outils linguistiques, utiliser les dictionnaires imprimés ou numériques (C1) est une compétence qui traverse l'intégralité des enseignements à tous les niveaux » (PACIFI.
ca -définies par les usages. Des données complémentaires issues d'un corpus de 370 articles des médias généralistes québécois (les quotidiens Le Droit, Le Nouvelliste, Le Devoir, Le Soleil, La Tribune et La Presse ainsi que le télédiffuseur public SRC/Radio Canada) ont été collectées, à l'hiver 2010, à l'aide de la base de données Eureka. cc trois mois avant et après le Sommet des Amériques de Québec en 2001 et le G20 de Toronto en 2001. Les données collectées sont composées de données accessibles publiquement ayant fait l'objet d'une élaboration collective. Les données issues de la description des profils et de la géolocalisation n'ont pas été utilisées au cours de l'étude, car les profils ne sont pas renseignés de façon identique par les utilisateurs sur Twitter. En outre, ces données ne s'inscrivent pas dans une production collaborative de sens comme c'est le cas des chronologies et sont considérées comme des données personnelles non pertinentes à l'étude.
Chaque compte-rendu individuel par patient est par ailleurs archivé dans le dossier communicant de cancérologie ONCOMIP (figure 2). Par ce dossier communicant, les conclusions du groupe SENOPATH sont ainsi accessibles à tous les médecins en charge du patient concerné. Enfin, le groupe SENOPATH suit le devenir des cas revus, et si l'examen par le groupe a concerné une biopsie, les résultats sur la pièce exérèse chirurgicale font l'objet d'un suivi. La base de données SENOPATH a fait l'objet d'une déclaration à la commission nationale de l'informatique et des libertés (CNIL).
Le défi majeur est donc de fournir aux décideurs la bonne information au bon moment et d'une manière conviviale à partir de ce type de données. Le Geospatial Cloud Computing de Qëhnelö TM permet le développement de plateformes Web capables de se connecter à des bases de données distribuées, exploiter les données, exécuter des processus distants d'analyse et de modélisation. Il permet ainsi la combinaison de données de télédétection avec des données distribuées dans des outils d'analyse spatiale pour suivre l'environnement soumis aux contraintes sociales et industrielles pour une prise de décision efficace par des non-spécialistes.
Ainsi, le modèle numérique de surface extrait des données tristéréoscopiques Pléiades a été intégré aux étapes de classification des types de mangroves  (Andreoli, et al. 2014a ). En effet, les Avicennia se distinguent par leur taille buissonnante souvent inférieure au Rhizophora ssp. , 2007). Tous les traitements utilisés pour les serveurs WPS de Qëhnelö TM sont développés en C++ et utilisent des librairies de calculs spécifiques aux images satellitaires tel que l'ORFEO-ToolBox (figure  12 ). Ce dispositif innovant permet de fluidifier l'apport des données spatiales en lui donnant du sens. On ne parle alors plus de données satellitaires mais de solutions métiers, qu'elles soient pour les pompiers, les techniciens, les décideurs ou les scientifiques. Cette solution dans le cloud permet d'une part de s'adapter à la demande des utilisateurs par le choix des flux et des applications (classification, modélisation, suivi temporel), et d'autre part de dimensionner avec le client le service en mode SaaS (Software as a Service).