dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
IV. Authoring, data structures, and computational complexity The authoring of VESPACE is twofold in the sense that it includes both the authoring of content and the authoring of form. More specialized than a pen or a typewriter, the authoring tool is responsible for the translation of aggregated historical data, gathered through textual exegesis, into data structures containing both the symbolic logic of schemata and the rules computable by the Ensemble engine. For example, one basic data structure that is omnipresent throughout the authoring process is the list. The concept of the list is central in computer science, which is in part due to the physical construction of computers themselves. A computer program is nothing more than a sequence of instructions-a list-in machine code, which is read sequentially by a central processing unit.
Il en résulte un modèle qui n'est qu'hypothèse et résulte d'une lecture d'un ensemble de sources, lecture biaisée qui pourrait se voir contredite par l'apparition d'une autre source à l'avenir (François et al. 2019). Permettre à chaque visiteur d'accéder à l'ensemble de ces sources, et donc de visualiser le cheminement entre les documents bruts et les hypothèses matérialisées (ou plutôt virtualisées) sous forme de représentation tridimensionnelle, est donc un bon moyen d'insister sur l'existence d'un champ de possibilités d'autres interprétations. Pour cette raison, en réalité virtuelle, chaque utilisateur peut avoir accès à l'ensemble des sources contenues dans une base de données et qui viennent éclairer et contextualiser n'importe quel objet de l'expérience virtuelle. Ce système, nommé PROUVÉ, est l'un des outils majeurs permettant de mettre en place un concept cher au projet VESPACE, image depth ou profondeur de l'image.
L 'enjeu de social physics dans le cadre du projet VESPACE est donc de restituer la sociabilité des femmes et des hommes dans un espace public (tel qu'une salle de théâtre) du dixhuitième siècle. Pour cela, des textes littéraires sont étudiés, et les situations sociales qu'ils décrivent sont extraites, analysées et enregistrées dans une base de données. Dès à présent le parallèle avec le travail de restitution spatiale est saisissant : il s'agit dans ce cas d'étudier des sources, comme des représentations, de les analyser et de les déconstruire, et de les enregistrer dans une base de données que l'on pourra ensuite afficher comme référence lors d'une visite du résultat en réalité virtuelle. À ce titre, plusieurs biais rencontrés lors de la réalisation du modèle virtuel sont possibles d'apparaître également dans la restitution d'un modèle de physique sociale.
Le développement de contenu pour le moteur en IA « Ensemble » nécessite la création de prédicats logiques de premier ordre ; dans le cas du projet VESPACE, cela signifie écrire des règles définissant les normes sociales en France du XVIIIe siècle. Bien que ces prédicats puissent être écrits à la main, le faire pour un projet de cette envergure aurait été irréalisable, nous avons donc travaillé à développer un outil de création distributif et collaboratif. Nous avons conçu cet outil pour aider les chercheurs à traduire les données sociales recueillies dans la littérature et les textes d'histoire littéraire, en mettant l'accent sur l'importance de la citation. Comme nos exigences ont nécessité des améliorations au fil du temps, nous avons utilisé la méthodologie agile d'ingénierie informatique pendant le cycle de développement, construisant l'application sur un ensemble de technologies Web modernes, y compris une base de données NoSQL ainsi qu'un serveur et une application Web en JavaScript isomorphique.
Si on peut faire remonter la notion d'hypertexte très loin dans l'histoire (par exemple la pierre de Rosette en ce qu'elle crée du lien entre trois textes, chaque partie, chaque signe du texte), nous nous concentrons ici sur la notion d'hypertexte « réduite » aux simples relations entre éléments, sans traiter la cardinalité, ou la qualification des liens. Nous faisons démarrer la notion de lien hypertextuel avec Paul Otlet et Henri La Fontaine et leur Répertoire bibliographique universel (RBU) et la Classification décimale universelle CDU à la fin du contenus issus par traitement et calculs à partir des paramètres issus des requêtes des usagers utilisés pour composer un contenu à partir d'une base de données (on pensera aux liens des Content Management System [CMS], réseau sociaux, etc. ).
INRAE et l'IFV ont mis en place un centre de ressources numériques ouvertes et librement accessibles, avec l'objectif d'aider et de faciliter la structuration et la qualification des données selon les principes FAIR. Ce centre de ressource pour l'aide à la gestion des données « Vitioeno » est disponible en ligne, en français et en anglais, à l'adresse https://vitioeno. mistea. inrae. fr/resource/app/. Il recense et donne un accès ouvert à différents types de ressources numériques existantes, en particulier des référentiels (matériel végétal et variables expérimentales), des documents téléchargeables de type protocoles, et des applications ou liens utiles. Abstract. INRAE and the IFV have set up an open and freely accessible web resource center, with the aim of helping and facilitating the structuring and qualification of data according to FAIR principles.
Matériel et méthodes 2. 1 Un logiciel open-source Le centre de ressources s'appuie sur un logiciel opensource développé par INRAE, OpenSILEX  [3]. Le logiciel open source OpenSILEX permet de construire des systèmes d'information pour gérer les données expérimentales. OpenSILEX est une approche scientifique ouverte. Ce logiciel est basé sur une ontologie et met en oeuvre les principes FAIR pour des données faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables. Son architecture permet de gérer de grands volumes de données hétérogènes complexes. OpenSILEX est dérivé en plusieurs implémentations correspondant à des communautés scientifiques spécifiques :  PHIS (phénotypage de plantes à haut débit),  Sixtine (unités expérimentales de plantes à l'INRAE),  Silex-VitiOeno (vin et viticulture),  Alfis (données sur la fermentation alcoolique),  ENVIBIS (dépollution)  Sun'Agri (agrivoltaïsme).
Le référentiel matériel végétal est issu de la 'Base de données du Réseau Français des Conservatoires de Vigne  [6]. Cette base de données regroupe les informations du CRB Vigne de Vassal-Montpellier et du Réseau Français des Conservatoires de Vigne. Elle répertorie les informations décrivant les espèces, variétés, clones et accessions utilisés par le RFCV qui regroupe 36 partenaires régionaux impliqués dans la sauvegarde des ressources génétiques et la sélection. Plus de 180 conservatoires sont actuellement implantés dans toutes les régions viticoles du pays. Le centre regroupe des identifiants ainsi que des informations basiques dédiés aux utilisateurs et applications qui souhaite utiliser un référentiel de matériel végétal. La liste des variables (Fig. 2 ) est issue de la crop ontologie Vitis 356  [1].
En 2021, les ventes mondiales de CD ont augmenté pour la première fois au XXI e s (IFPI, 2022). Plus qu'un effet rebond post-pandémie, l'évolution des ventes du site web Discogs, qui regroupe à la fois la plus importante base de données collective d'enregistrements musicaux et l'une des plus grosses plateformes de vente et d'achat de disques en ligne, confirme plutôt une tendance de fond. Entre 2017 et 2021, le nombre de CD vendus via la plateforme est passé de 1,9 million à 3,9 millions  (Discogs, 2022). Discogs explique que « l'une des principales raisons de ce bond considérable est l'accessibilité financière ». En cause : l'augmentation du prix des vinyles par rapport auxquels les CD d'occasion sont devenus une alternative moins chère, donc plus conforme au marché de l'indépendance.
The second perspective is to build data collection tools to make the model operational for measuring maturity levels. We are presently studying how to build a self-assessment questionnaire as exists for some models such as SELFIE for DigCompEdu, TPACK-TS for TPACK, etc. At the same time, we are studying how to include other modes of data collection  (Teichert, 2019; Tomczyk & Fedeli, 2021). Indeed, even if these tools are sometimes empirically validated, they rely primarily on self-reporting. We are investigating how to leverage the potential offered by Learning and Teaching Analytics work based on activity traces with TELs. Our ultimate goal is to propose a blended approach based on these two means for observing and analyzing teachers' digital maturity levels. The third perspective, which extends the second one, is to conduct field studies to describe and analyze the maturity level of teachers.
Encadré 1. Méthodologie et présentation du corpus Issu du projet européen Interco-SSH 1 , cet article s'appuie sur la construction d'une base de données répertoriant quelque 250 revues françaises de sciences humaines et sociales classées en 2012-2013 par l'Agence d'évaluation de la recherche et de l'enseignement (Aéres) -devenu depuis le Haut conseil de l'évaluation de la recherche et de l'enseignement supérieur (Hcéres) -dans l'un des domaines suivants : « économie-gestion » (83), « sociologie-démographie » (76), « anthropologie-ethnologie » (63), « science politique » (54), « philosophieépistémologie » (  22 ) et une partie des revues en « psychologie-éthologieergonomie » (37) -à l'exclusion de celles qui, selon toute vraisemblance, sont des revues médicales excédant largement les domaines de la psychologie.
Pour répertorier ces revues et recueillir des informations à leur sujet, nous avons utilisé plusieurs sources : listes publiques de l'Aéres  (2008) (2009) (2010) (2011) (2012) (2013) (2014)  ; notices du catalogue de la Bibliothèque nationale de France (BnF) pour ce qui concerne les dates de création et le premier éditeur ; outil d'interrogation des revues référencées sur la plateforme « journalbase » (développée par le CNRS et qui permet de comparer leur référencement selon plusieurs bases de données internationales). Plus récemment, ont été utilisées les notices par revue du site web Mir@bel, afin de renseigner les modes de diffusion numérique de celles-ci et d'actualiser les informations relatives à leur éditeur. Notons que par « éditeur », nous entendons ici non pas l'éditeur « intellectuel » mais l'éditeur « commercial » (« publisher » en anglais).
RÉSUMÉS Cet article propose une analyse de la structuration et des transformations du paysage éditorial des revues françaises en sciences humaines et sociales. Il s'appuie sur une base de données répertoriant les éditeurs de plus de 200 revues classées par l'Agence d'évaluation de la recherche et de l'enseignement supérieur (Aéres) au début des années 2010 dans six ensembles disciplinaires : économie-gestion, sociologie-démographie, science politique, anthropologie, psychologie et philosophie. Dans un premier temps, l'article souligne la forte dispersion du paysage éditorial (composé pour une part importante de petites structures non lucratives, n'éditant qu'une seule revue), sa variation d'une discipline à l'autre (d'une façon qui rappelle le clivage entre facultés), ainsi que les tendances à la concentration industrielle du secteur.
Dans un second temps, l'article revient sur la question de la numérisation et des politiques institutionnelles en faveur de l'accès ouvert, qui ont affecté, notamment, les formes de diffusion des revues à partir des années 2010, période marquée par la montée en puissance des plateformes Cairn et OpenEdition. L'article défend ici que, pour l'heure, ces mutations se sont articulées aux logiques anciennes du secteur et n'ont pas (encore) produit un véritable chamboulement de l'écosystème des revues. This article analyses the structure and the transformations of the French HSS journals landscape. It relies on a database listing more than 200 French journals classified by the academic research evaluation agency AÉRES (Agence d'évaluation de la recherche et de l'enseignement supérieur) at the beginning of 2010s within six fields: economics and management; sociology and demography; political science; anthropology; psychology; philosophy.
Des stratégies différenciées par catégories génériques La sociologie de la traduction a analysé plus finement que nous l'avons fait le marché mondial de la traduction, en prenant en compte les différentes catégories génériques, car le type de livre définit en partie sa capacité à être exporté. A l'échelle de l'édition dans son ensemble, une telle analyse est rendue possible grâce à l'Index Translationum, une base de données gérée par l'Unesco et qui répertorie les traductions du monde entier. Cet indicateur permet également de mesurer la centralité d'un pays ou d'une langue (Heilbron, 1999). L'analyse de ces catégories génériques est fondamentale pour comprendre les stratégies des éditeurs dans les cessions de droits, puisque selon les pays, les éditeurs vont miser sur telle ou telle catégorie générique plus ou moins reconnue à l'international.
Les évènements identifiés comme étant de la parole sont analysés grâce au système de reconnaissance automatique de la parole RAPHAEL. Enfin, les évènements traités sont ensuite formatés pour être transmis à l'extérieur du logiciel pour traitement ultérieur. Les différents modules de traitement d'AuditHIS ont été entraînés et évalués avec des corpus audio commerciaux ou enregistrés au laboratoire et bruités artificiellement par des enregistrements effectués dans le HIS. La mise au point d'AuditHIS a permis de rendre la modalité auditive exploitable au même titre que les capteurs domotiques classiques (capteurs infrarouges de mouvement, contacts de porte). Il a ainsi été possible d'utiliser les informations acoustiques pour d'autres tâches que l'appel de détresse ou la chute. La recherche s'est dirigée vers la reconnaissance automatique d'AVQ par classification SVM (Séparateurs à Vaste Marge) à partir de paramètres statistiques calculés sur une fenêtre glissante sur l'ensemble des valeurs des capteurs domotiques.
Commande vocale en milieux réalistes : reconnaissance de la parole bruitée et évolution des méthodes de TALN Depuis 2015, la généralisation des réseaux de neurones profonds (Deep Neural Network)  [64]  a apporté un saut de performances important dans la plupart des tâches du traitement du signal et du TALN. Cette émergence est due à la disposition de bases de données massives permettant de tirer parti du pouvoir de généralisation des réseaux de neurones ainsi qu'à la parallélisation des calculs particulièrement efficaces sur les processeurs GPU (Graphical Process Unit) optimisés pour le calcul matriciel. Cette évolution a permis au domaine de la séparation de sources et à la modélisation acoustique de changer de paradigme et d'atteindre des performances intéressantes sur des bases de données réalistes  [54] , d'où le nombre important de travaux concernant la reconnaissance de la parole distante et bruitée  [9, 10, 49].
Remerciements Les auteurs remercient les membres des différents projets et toutes les personnes qui ont bien voulu consacrer une partie de leur temps pour participer aux expérimentations. L'ANR a soutenu les projets  Sweet-Home  ( ANR-2009-VERS-011 ),  CIRDO  ( ANR-2010-TECS-012 ) et  VocADom  ( ANR-16-CE33-0006 ). François Portet est soutenu par  MIAI@Grenoble-Alpes  ( ANR-19-P3IA-0003 ).
Dans ce contexte, le LAAS a développé une semelle intelligente  [16]  qui a mission de mesurer les caractéristiques de la marche (vitesse, distance parcourue, minutes actives). La figure 4. 2 illustre, dans la phase de validation, la structure mise en oeuvre et les interfaces de visualisation des données recueillies via une tablette tactile pour la personne elle-même ou pour le prescripteur médical. Rendre un système intelligent c'est lui associer des fonctions complémentaires aux fonctions basiques de conduite des processus, habituellement laissées à la charge des opérateurs. L'idée est de rendre le système complet capable de s'adapter automatiquement à des conditions d'exploitations nouvelles et même imprévues. Cette nouvelle étape du développement des systèmes applique les technologies nouvelles de l'« IA » qui s'appuie sur : • Une base de données qui recueille toutes les informations utiles à la conduite courante du système mais aussi toutes les données historiques, conjoncturelles et environnementales susceptibles d'apporter des éclairages pertinents et personnalisés en cas de besoins, • Une capacité de calcul spécifique pour fusionner toutes ces données hétérogènes et construire des modèles nouveaux en cas d'évolutions des conditions d'exploitations ou de changements de politique de l'entreprise.
Les résultats, sur des datasets réels de maisons intelligentes, indiquent que cette approche fournit des informations utiles, comme une carte de l'organisation des capteurs, et réduit par ailleurs la confusion entre les classes d'activités quotidiennes. Elle permet d'obtenir de meilleures performances sur des datasets contenant des activités concurrentes avec plusieurs résidents ou des animaux domestiques. Nos tests montrent également que les embeddings peuvent être pré-entraînés sur des datasets différents du jeu de données cible, permettant ainsi un apprentissage par transfert. Nous démontrons ainsi que la prise en compte du contexte et de la sémantique des capteurs augmente les performances de classification des algorithmes et permet l'apprentissage par transfert.
L'activation de deux capteurs consécutifs à une seconde ou à une heure d'intervalle peut transmettre une information fort différente. Enfin, un dernier problème, et pas le moindre, est lié à la labellisation des activités des activations des capteurs. Afin de fournir des environnements de test pour les algorithmes de RAH, des datasets publiques et labellisés sont disponibles dans la littérature  [12]. Cependant, au sein de ces datasets, une grande partie des données d'activation des capteurs ne sont pas annotées. Certaines de ces activations peuvent, ainsi, n'appartenir à aucune activité en particulier ou être liées à des moments de transition entre activités. L'une des raisons d'un tel état des choses est que les datasets sont construits avec un ensemble prédéfini de classes d'activités. Il existe, donc, des activités réalisées par le/les résidents qui restent inconnues.
Néanmoins, il est nécessaire d'adapter le codage des activations de capteurs pour extraire plus d'informations. Pour encoder les activations de capteurs  [44]  traite le flux de capteurs comme plusieurs séries temporelles (une par capteur). Ils proposent d'utiliser une fenêtre temporelle et quatre manières de coder ces fenêtres. Un premier codage transforme la fenêtre en une matrice binaire où les colonnes sont les différents capteurs et les lignes leurs changements dans la fenêtre. Ils proposent une deuxième représentation de ces fenêtres suivant un vecteur à une dimension de taille égale au nombre de capteurs déployés dans le dataset. Ce vecteur peut ensuite prendre trois formes. Premièrement, une représentation binaire où, dans les vecteurs, seuls les capteurs présents dans la fenêtre sont à l'état 1.
Deuxièmement, le vecteur peut prendre une forme de suite d'entiers, où chaque entier indique, pour chaque capteur du dataset, combien de fois le capteur en question apparaît dans la fenêtre. Et troisièmement une forme de vecteur de probabilité, où chaque probabilité transcrit un ratio d'apparition du capteur en question dans la fenêtre vis-à-vis de l'ensemble des capteurs. Il semblerait, d'après les auteurs, que le codage numérique soit le plus performant. Cependant, ce type d'encodage ne permet pas de représenter des capteurs non binaires. Un autre encodage, à partir de Fuzzy Time Windows (FTW)  [25] , est utilisé dans  [17, 18]. Cet encodage utilise une succession de FTW de différentes tailles définies par une suite de Fibonacci par capteurs. Pour chacun des capteurs, les suites de FTW codent, sous forme de valeur numérique, les activations, à plus ou moins long terme.
Cette représentation permet ainsi au modèle de pouvoir interpréter les relations entre activations de capteur dans une séquence. Afin que les modèles puissent interpréter correctement les mots, de même que dans le domaine du TLN, nous encodons chaque mot par un entier. La valeur de cet entier est attribuée en fonction de la fréquence d'apparition du mot dans l'ensemble du dataset. Par exemple, si le mot « M001ON » apparaît le plus fréquemment dans tous le dataset, ce mot sera remplacé par l'index le plus petit. Dans ce cas, la valeur 1. L'entier 0 est une valeur particulière réservée au remplissage des séquences, car les modèles de réseau de neurones ne peuvent traiter que des séquences de même taille. Cette attribution d'index, par fréquence décroissante, permet d'attribuer un entier plus grand aux mots / événements les plus rares.
Néanmoins, le principal problème de cette méthode est qu'elle fournit une représentation unique pour chaque mot, quel que soit le contexte. Parce que Word2Vec ne peut fournir qu'une seule représentation par mots, il ne parvient pas à traiter efficacement la polysémie lexicale. Ainsi il ne pourrait par exemple pas encoder les différents sens du mot « orange », qui ne fournit pas le même sens dans la phrase « j'ai une voiture orange » ou « je bois du jus d'orange ». De même, ce modèle ne peut pas tirer parti des informations relatives au contexte dans lequel le mot a été utilisé. C'est pourquoi au lieu d'utiliser une représentation fixe pour chaque mot, un Embedding from Language Model (ELMo)  [30]  examine la phrase entière avant d'assigner à chaque mot sa représentation. L'idée centrale des embeddings contextuels est de fournir plusieurs représentations pour un mot en fonction du contexte dans lequel ce mot apparaît.
Approche Transfer Learning Entraîner un algorithme de RAH nécessite des données d'activité provenant de la maison cible afin que ce modèle soit adapté à l'environnement. Hélas, il est difficile d'obtenir suffisamment de données, qui plus est labellisées. Dans le domaine du TLN, des embeddings comme ELMo ou Word2Vec sont entraînés sur des datasets contenant une certaine quantité de données. Ces embeddings entraînés sont ensuite réutilisés sur d'autres datasets de taille plus restreinte, par exemple pour des tâches de classification. Les embeddings pré-entraînés permettent ainsi, par transfert learning, d'aider des algorithmes de classification dans leur tâche sur de plus petits jeux de données, grâce à leurs connaissances a priori. Dans cette approche, nous proposons d'évaluer la capacité de transfer learning d'un embedding d'activations de capteurs pré-entraîné.
Les datasets Les expériences ont été menées sur trois datastets de CASAS  [10]  : Aruba, Milan et Cairo, créés par l'université d'État de Washington. Les données collectées proviennent de vrais appartements et maisons avec de vrais habitants. Tous ces lieux de vie ont été équipés de capteurs de température et binaires tels que des capteurs de mouvement ou de portes. Les trois datastets sélectionnés sont différents de par la structure de l'habitation et du nombre d'habitants (voir les détails dans le tableau 4. 1). Aruba est un jeu de données d'une personne vivant seule dans une maison. Milan contient les activités quotidiennes d'une personne vivant avec un animal de compagnie, tandis que Cairo est un jeu de données de deux personnes vivant sous le même toit. Ces datastets contiennent plusieurs mois d'activités étiquetées et sont dit déséquilibrés, c'est-à-dire que certaines activités sont moins représentées que d'autres.