dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Remerciements Les auteurs remercient l'equipe de coordination de l'etude CKD-REIN pour ses efforts dans la mise en place de la cohorte CKD-REIN :  Marie Metzger ,  E ´lodie Speyer ,  Celine Lange ,  Sophie Renault ,  Reine Ketchemin ,  Natalia Alencar de Pinho  et tous les attaches de recherche clinique. A `l'occasion de sa recente disparition, nous souhaitons saluer l' engagement infatigable de notre cher collegue et ami, le professeur Donal O'Donoghue, president du groupe de travail ISN Advocacy, dans la lutte contre les inegalites en matie  `re de soins renaux et la promotion des meilleurs soins possibles pour nos patients.
Financements CKD-REIN est financepar l'Agence nationale de la Recherche a travers le programme 2010 « Cohortes-Investissements d'Avenir » (ANR-IA-COH-2012/3731) et par le Programme national hospitalier de Recherche clinique 2010. CKD-REIN est egalement soutenu par un partenariat public-priveavec Amgen, Fresenius Medical Care et GlaxoSmithKline (GSK) depuis 2012, Lilly France depuis 2013, Otsuka Pharmaceutical depuis 2015, Baxter et Merck Sharp & Dohme-Chibret (MSD France) de 2012 a2017, Sanofi-Genzyme de 2012 a2015, Vifor Fresenius et AstraZeneca depuis 2018. Inserm Transfert a mis en place et gere ce partenariat depuis 2011. (CHU, Nantes), Dr A. Testa (Centre de dialyse, Reze), Dr D. Besnier (CH, Saint-Nazaire), Pr G. Choukroun (CHU, Amiens), Dr G. Lambrey (CH, Beauvais), Pr S. Burtey (CHU, Marseille), Dr G.
Analyse des données Les statistiques descriptives et la fiabilité des scores ont été réalisées à l'aide du logiciel SPSS 23. 0. Les analyses factorielles confirmatoires ont été menées à partir du logiciel lavaan  (Gana & Broc, 2018). Les analyses multigroupes ont par ailleurs été effectuées à l'aide du logiciel SPSS Amos 23. 0.
The analysis was carried out in two phases: a textual analysis first, followed by a thematic analysis. Using the AntConc concordancing software  (Anthony [2016] ), a word list was first extracted from the diaries, and we counted on an item-by-item basis the lexical field frequency from the learners' comments. Thematic groups, illustrated in Table  1 , were then extrapolated from these lists. For the purpose of intercoder accuracy, we then worked on a random sample from the diaries, which amounted to 20% of the whole corpus. We selected all the extracts where vocabulary was mentioned, to identify vocabulary-related comments as well as any mentioned learning strategies. However, given that there is little consensus on what constitutes a learning strategy  (Hattie & Donoghue [2016] ), and the qualitative orientation of our study, we used qualitative data-driven methods.
ABSTRACTS This article looks at L2 vocabulary learning from the learner's perspective. Qualitative data was collected in France from nine Master's level EFL learners' weekly comments in learning diaries. The students, a heterogenous group, commented on their interactive classroom activities (games) and their self-reflexive learning. Our analysis of the data focused on three emergent dimensions: vocabulary building, vocabulary learning strategies and evolutionary attitudes towards their learning. The data suggests that game playing in English contributed to the development of their repertoire of vocabulary building strategies, and overall motivation. As such, the knowledge gained from the learners' diaries has implications for EFL theory and practice and it could prompt teachers to emphasize vocabulary learning and use, in meaningful interactive situations.
Analyses Les données brutes ont été exportées sous Excel, puis importées dans SPSS (version 24). Les variables quantitatives ont été nettoyées et recodées. Seules des statistiques descriptives (fréquences pour les variables nominales, mode ou médiane pour les variables ordinales, moyennes et écarts-types pour les variables d'intervalle) ont été calculées. Concernant les réponses aux questions ouvertes, c'est une analyse de contenu catégorielle de type thématique  (Dany, 2016)  qui a été effectuée.
Method Appropriate articles were located through searches of CrossRef, EconLit, EconPapers Repec, Google Scholar, NBER, ScienceDirect, SpringerLink, Web of Science and SSRN databases using the following keywords: -Type of consumption: electricity consumption, electricity demand, electricity usage, energy consumption, energy demand, energy usage -Type of incentive: smart meter, advanced met*, feedback, nudge, norm, dynamic pricing, tariff, time of use, critical peak pricing, real time pricing, peak time rebate -Level of consumption: residential, household, consumer This search produced a selection of 3153 references. After eliminating duplicate and irrelevant references based upon title and abstract, 47 articles written in English and carried out in a developed country since 2005 2 were kept for review.
La boîte à outils en ligne pour personnaliser facilement et rapidement dans des environnements interfacés est assez riche à l'image de Mapbox Studio 18 (figure  3 ), Jawg Editor 19 , Vector Tile style Editor 20 de ESRI, Map Style 21 de Google, Maputnik 22 ou Map Style Sheet Editor 23 de Microsoft. Une fois conçus, ces fonds de carte personnalisés et stylisés sont mobilisables en ligne ou au sein de logiciels SIG ouvrant ainsi la voie à des usages plus larges. Les enjeux autour de la personnalisation des fonds de cartes renvoient à la fois à des questionnements sur les données à afficher (quels éléments afficher en fonction du niveau de zoom) comme à leurs caractéristiques de mise en forme (couleur, épaisseur, opacité, forme et typographie des étiquettes)  (Dubrava, 2017 ; Beukelaar, 2018).
Suite à la lecture et à l'analyse d'une base de données de plus de 60 000 lames de biopsies prostatiques, issues de diverses institutions médicales et de leurs diagnostics associés établis préalablement par des experts anatomopathologistes internationaux, la société IBEX a développé un algorithme, établi à partir de l'état de l'art en matière de reconnaissance d'images et de machine learning, capable de détecter de façon autonome la présence de foyers tumoraux sur les lames scannées 8. Ainsi, une méthode classique de fouille de données a été utilisée pour « extraire de la connaissance nouvelle à partir de grandes quantités de données de santé » en s'appuyant sur la recherche de motifs visuels dans des images et en les recoupant avec les 7 https://medipath. fr/medipath/notre-structure/ 8 anowczyk, A, Madabhushi, A.
While Tillier and Duday adapted the adult skeleton sheet of  Meiklejohn and Constandse-Westermann (1978)  for skeletons of perinatal age, Courtaud augmented these two forms with one more suitable for children and adolescents, in whom the secondary ossification centres are not fused. Moreover, he proposed standardized note templates adapted to rescue excavations, where the state of preservation of the major joints can be recorded. Since then, digital recording for anthropologists has been further developed, and the recently published open access software ©Humanos  (Colleter et al. , 2020)  is of particular interest.
Source files in open access It is hoped that these sheets will be regularly reworked and improved, according to the needs of each anthropologist and for the use of the greatest number of users. This is why we are offering the ©pdf and the ©Illustrator (CS6) source versions in open access. We also associate svg files which can be opened with free software such as ©Inkscape but without allowing full retrieval of the vector drawing. The ©pdf version is more particularly suited to the field or lab work phase where the equipment, time or weather conditions would not allow work to be carried out directly with the digital versions. While the presence of tablets and computers in the field is becoming more widespread, these tools are unsuitable for certain sites and can even be a cause of lost time.
These files are in A4 size and we advise users to uncheck the "fit to page" box at the time of printing so that the millimetric grids remain at the correct scale. The ©Illustrator versions of the sheets are intended to be used to produce a clean copy of the data for a report, database or publication. It is strongly advised to start the visual bone inventories by copying and pasting the proposed layout onto a new layer, then locking the original layer to keep it safe. It is then possible to modify the layout, bone by bone for instance with the pathfinder tool, which makes this operation quick and easy. This will result in a partially shaded skeleton relating to the preserved assemblage of bones (see for instance  Bocquentin et al. , 2020). Any suggestions for modifications or integration into software are welcome, provided that this article is cited.
Qu'y a-t-il sous le capot ? Quel est le secret des performances d'AlphaFold ? A priori rien de vraiment exceptionnel. Comme beaucoup d'autres, cet algorithme fait un large usage des bases de données renfermant les structures tridimensionnelles de dizaines de milliers de protéines, et utilise des approches d'apprentissage (deep learning) pour améliorer ses capacités de prédiction. Le détail de la méthode sera publié (c'est une des conditions de la participation à CASP) ; pour le moment on ne dispose FORUM que d'un abstract (un résumé) très cryptique pour les non-spécialistes, publié en préparation de CASP14  [12]  et dont vingt-neuf des trente auteurs appartiennent à l'entreprise DeepMind. La puissance de calcul mise en oeuvre n'est pas gigantesque : un cluster de 128 microprocesseurs travaillant en parallèle, un ensemble performant mais qui n'a rien d'un supercalculateur, détermine en quelques heures la structure tridimensionnelle d'une protéine.
C'est le talent des concepteurs de l'algorithme qui a fait la différence, la manière de combiner les informations tirées des bases de données, l'appartenance ou la parenté avec une famille de protéines connue, la façon de combiner interactions locales et relations à distance, sans oublier la conception du système d'apprentissage permettant à l'algorithme de se perfectionner (en prédisant la structure de protéines déjà connues). Il faut dire que l'équipe avait déjà montré son expertise avec le jeu de Go  [10]  ….
My research on human-altered soils has been funded by allocations from the Institut Universitaire de France and by grants from the TOSCA committee (Terre Solide, Océan, Surfaces Continentales, Atmosphère) of the CNES (French National Center for Space Research), from the Institut Ecologie et Environnement (INEE)/CNRS (Projets Exploratoires Pluridisciplinaires TOHMIS), and from the LabEx CeMEB (Centre Méditerranéen Environnement et Biodiversité, Montpellier), an ANR « Investissements d'avenir » program (ANR-10-LABX-04-01).
En s'appuyant sur la collaboration ou la fédération, l'objectif de ces initiatives nationales est aussi de réduire les coûts pour l'ensemble des partenaires. Ces économies d'échelle, l'évaluation continue des services, l'interopérabilité des outils avec les écosystèmes existants et la fiabilité des solutions techniques représentent des points d'attention déterminants pour l'ensemble de ces dispositifs car ils conditionnent leur pérennité. 1 Gouvernance   Cette section est dédiée au contexte politique dans lequel chaque dispositif s'est construit ainsi qu'à la façon dont sont structurés les organes de décision et de mise en oeuvre des différents dispositifs. 1. 1 Australie -Australian Research Data Commons (ARDC) Né de la fusion de trois infrastructures préexistantes, un service piloté par l'agence de financement national et des représentants d'université dont l'objectif est de rendre librement accessible un volume maximal de données à tout type de public.
Gestion des accès Toutes les plateformes de service proposent aux utilisateurs de se connecter via un mécanisme de fédération d'identités. Les autres modalités d'accès proposées peuvent être un compte Orcid, un compte Google, un compte spécifique à la plateforme, un courriel ou encore un compte Dataverse. La connexion via Orcid permet aux chercheurs néerlandais de voir leurs jeux de données reliés à leur fiche chercheur (Narcis).
Le soutien financier aux développement de projets apporte une contribution importante, de l'ordre de 1,5 millions d'euros ces dernières années. A ces deux principales sources de financement, il faut ajouter la contribution des établissements membres du Dataverse Nederland dont le rôle est de couvrir les coûts de l'entrepôt, environ 300000 euros par an. Pour chaque institution membre, l'adhésion est de l'ordre de 5000 euros (hors taxe) à laquelle vient s'ajouter la facturation des frais de stockage. DANS précise que les activités de formation des personnels à la gestion des données restent à la charge des établissements. Si les coûts spécifiques à chaque offre de service sont difficiles à déterminer, les frais liés au serveur du portail fédéré Narcis sont estimés à 500000 euros par an.
Dataverse NO : un service financé par l'université hôte et la contribution des établissements partenaires Dataverse Norvège fonctionne grâce au financement de l'université de Trömso et aux cotisations des institutions partenaires. Ces cotisations sont composées de frais généraux fixes (gestion, exploitation et développement de l'entrepôt) et d'une tarification en fonction du volume de stockage. Dataverse NO précise que chaque partenaire doit s'engager à garantir un financement et des ressources suffisantes ainsi qu'un personnel suffisamment qualifié pour gérer leurs collections. Cet engagement contractuel comprend, pour les partenaires, la prise en charge des frais liés à l'implémentation de leur archive institutionnelle, ainsi que des dépenses liées au renforcement des compétences et à la participation aux réunions.
Accès ouvert aux données norvégiennes qui doit favoriser l'augmentation de leur réutilisation, tel est le mandat assigné à Dataverse Norvège par le MESRI norvégien. L'infrastructure australienne ARDC vise à donner accès à une e-Infrastructure nationale constituée de plateformes, d'outils et de collections de données de haute valeur stratégique, ainsi qu'à un réseau de compétences. Faciliter le renforcement de la qualité des travaux scientifiques fait partie des axes stratégiques énoncés par DANS, l'ARDC, le DNO, RADAR et le JORH. Par ailleurs, répondre aux exigences des financeurs figure parmi les missions affichées par le DFDR canadien, l'ARDC, le réseau DANS ainsi que le JORH. Le rôle d'accompagnement, de facilitateur voire de coordinateur figure parmi les missions d'une majorité d'infrastructures.
Economies d'échelle Différents leviers d'optimisation des coûts sont activés par les infrastructures, à commencer par les gains d'échelle liés à la mutualisation des services, la collaboration entre institutions, ou encore les bénéfices inhérents à un service unique partagé ; c'est le cas du JORH qui affiche l'objectif suivant "Save institutions time and money as a national, fully managed shared service" 30  comme l'une de ses priorités. Par ailleurs, JORH pilote actuellement un projet "Financial X-Ray for Research service" dont le but sera de fournir des informations utiles pour diagnostiquer le coût des différents services dont celui du stockage et de l'archivage des données. Ce projet s'appuie sur le modèle "Financial X-Ray". Parmi les recommandations pour un service Dataverse national canadien produites par le groupe de travail Dataverse Nord, les économies d'échelle sont citées en premier lieu parmi les avantages liés à un entrepôt national.
Dataverse Norvège explique notamment aux partenaires que la montée en compétence de leurs agents permettra de limiter la hausse des coûts de gestion liée à l'augmentation continue des volumes de données à gérer. Partant de ce constat, l'enjeu de la formation est de faire baisser le temps moyen utilisé pour la curation de chaque jeu de données. D'autres possibilités d'optimisation des coûts peuvent prendre la forme du recours à des solutions externalisées, c'est notamment le cas du JORH qui agit en tant qu'intermédiaire auprès des établissements partenaires en leur proposant différentes solutions de stockage et d'archivage chez des prestataires privés (Amazon Web Services, Microsoft,. ). Il n'a pas été possible de recueillir d'éléments chiffrés concernant les éventuelles économies d'échelle dégagées par les services nationaux étudiés.
Cependant, Peter Dorn (DANS) estime que l'utilisation de Dataverse NL coûte aux établissements partenaires dix fois moins cher que de développer seuls leur propre entrepôt : "You gain substantially by joining forces, not having each university buy their own data repository system but to share that. " 32 Il souligne notamment l'importance d'adopter des solutions communautaires de manière à ne pas se rendre captif de son propre système, comme cela est actuellement le cas du réseau DANS avec leur solution d'archivage Easy qui ne propose pas de couche d'archivage et dont les coûts de maintenance deviennent particulièrement élevés. Prédécesseur de l'UKDS, l'Economic and Social Data Service (ESDS) a fait l'objet d'un rapport réalisé en 2012 à la demande de l'ESRC intitulé "Economic Impact Evaluation of the Economic and Social Data Service"(UKRI)  33.
d'euros (2011 = 3,8 millions d'euros) Rapport d'activité 2017 : https://bit. ly/32Yo5O6 Budget fluctue en fonction des projets (personnel + infrastructure) Financements structurels = 3,5 millions d'euros -2,7 millions d'euros par KNAW -0,7 millions d'euros par NWO Financements projets = 1,5 million d'euros Répartition par sources de financements (2017) -Financement KNAW/NWO : 65% -Fonds externes, services payants : 35% -2011 : 77%/23% Recherche de financements supplémentaires pour faire face à l'inflation des coûts générés par un volume croissant de données et le développement des services. Besoin de renouveler infrastructure estimé à 2 millions d'euros sur les 4-5 prochaines années, soit 200000 euros/an Coûts ventilés par services : -Narcis = 500000 millions d'euros -DNL = 300000 millions d'euros -Easy + coûts généraux = 4,2 millions d'euros Coûts communs : formation, communication Dataverse NL Adhésion annuelle forfaitaire : 5000 euros HT Facturation des frais de stockage Objectif : couvrir les coûts liés à l'administration et la gestion avec les frais facturés fonctionnelle et la gestion de l'entrepôt, soit 2 ETP -4 personnes dédiées à l'exploitation technique et la maintenance du dépôt, soit 0,75 ETP -1 personne dédiée à l'alignement sur la stratégie de l'UiT, soit 0construit par étapes successives : ajout d'une couche supérieure, d'un sub-dataverse à l'entrepôt institutionnel Dataverse de l'université de Trömso Majeure partie des coûts sont liés aux ressources humaines nécessaires aux activités de curation, ces dépenses restent à la charge des établissements.
Financement Université de Trömso (pas d'informations sur le montant) Contribution des institutions partenaires : frais généraux fixes (gestion, exploitation et développement de l'entrepôt) et d'une tarification en fonction du volume de stockage Revenus : -frais unique au démarrage = 2300 euros -attribution de DOI = entre 450 et 2300 euros en fonction du nombre de DOI -redevance annuelle = 3700 euros, couvrant les dépenses de UiT pour l'exploitation de Dataverse NO, y compris le serveur/stockage, la maintenance, le développement, etc. Cette redevance comprend le stockage jusqu'à 1 To. -Pour le stockage supplémentaire, un accord séparé doit être conclu. 92 euros par an pour 1 To supplémentaire, avec une période minimale de plus de soutien financier institutionnel JORH géré comme un service commercial : budget dépend des revenus versés par les utilisateurs 3 offres de services (dépôt, archivage, dépôt/archivage).
Depuis 2014, le réseau Portage, Calcul Canada et l'Association des bibliothèques de recherche du Canada (ABRC) mènent des projets pilotes visant à évaluer la faisabilité de services nationaux de gestion des données de recherche. Par ailleurs, la plupart des universités canadiennes se sont dotées d'un entrepôt Dataverse intégré à un portail commun Scholars Portal Dataverse qui est géré par le consortium des bibliothèques universitaires de l'Ontario (Ontario Council of Academic Libraries). Le service DFDR vient compléter le portail national Dataverse en apportant une solution d'hébergement pour les très grands ensembles de données, et en proposant un accès unique à des collections de données provenant d'acteurs différents (scientifiques, politiques). Actuellement, l'entrepôt fédéré de données de recherche (DFDR) est encore en phase de test.
Fournisseur national de DOI, l'ARDC propose aussi un service d'attribution d'IGSN (numéro international d'échantillon géographique), qui a été développé par l'Australian earth science research community. 3. 2DANS:desservicesdistribués au sein d'un réseau de partenairesLes équipes de DANS sont responsables de la gestion des plateformes Easy, Narcis et DNL, ainsi que de la fourniture des services idoines. Elles veillent aussi à l'interopérabilité entre ces trois systèmes. Par ailleurs, elles assurent la responsabilité de l'archivage des collections déposées dans Easy. Enfin, elles animent le réseau de partenaires impliqués. Le réseau DNO fédère l'ensemble des collections institutionnelles Dataverse développées par les universités norvégiennes. Le partage des activités entre les partenaires est défini dans le cadre de contrats signés entre l'Artic University of Norway et les universités partenaires.
Portal Dataverse. Les activités de curation des ensembles de données soumis directement au DFDR sont effectuées par des bibliothécaires du réseau Portage (ABRC) ou par des gestionnaires relevant des services de données partenaires, en collaboration avec les chercheurs et les déposants. De leur côté, les établissements partenaires mènent ces activités de "gestion active" des données avec leurs propres équipes de curation et leurs propres flux de travail mais peuvent s'appuyer sur l'expertise du réseau Portage. Les services de téléchargement et de dépôt des fichiers volumineux seront pris en charge par Calcul Canada et le service Globus connect. Un projet d'archivage fédéré a pour but de confier à des fournisseurs de services de conservation, vraisemblablement des universités canadiennes, l'archivage à long terme de certains ensembles de données.
Ainsi, DNO collabore avec la bibliothèque nationale de Norvège et le Centre norvégien pour les données de recherche 25 autour des activités liées à l'archivage numérique, pour former une communauté de réflexion et de mise en pratique où les responsabilités et les champs d'action sont répartis entre les membres. Il en va de même pour DANS qui est à l'origine de la création du réseau Research Data Netherlands (RDNL), coalition nationale d'entrepôts de données dans le domaine de l'archivage à long terme des données. Par ailleurs, à l'image des autres infrastructures nationales, le réseau DANS collabore à de nombreux projets dans le cadre de partenariats nationaux (ex. RNDL, Clariah, Bibliothèque nationale néerlandaise) ou internationaux (European Open Science Cloud, Council of European Social Science Data Archives, Datacite, Dariah-EU, CoreTrustSeal, Dryad, Eurocris, Mendeley, Research Data Alliance Europe, Organisation de Coopération et de Développement Economique (OCDE), Science Europe,.
5. 6. 2DémarchesdecertificationLafiabilitédel'entrepôt étant une condition nécessaire pour un accès pérenne aux données hébergées, la. C'est notamment le cas du service d'archivage Easy du réseau DANS et de Dataverse Norvège qui ont reçu la certification Core TrustSeal. Lui aussi certifié ISO 27001, l'UKDS propose les mêmes garanties de sécurité. Par ailleurs, l'UKDS participe activement à la structuration de réseaux d'entrepôts de confiance à la fois en tant que membre de Digital Preservation Coalition et en occupant la vice-présidence de CoreTrustSeal (CTS). De la même manière, le réseau DANS contribue activement aux activités de l'organisation internationale de certification CTS puisque plusieurs de ses membres participent au conseil d'administration et qu'il met des ressources humaines à disposition de cette organisation internationale de certification.