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s. genes) cloning, see List of gene-strings (Supplemental GeneArt Strings DNA Fragments used for a gift from the lab of Toma s Vomastek Invitrogen N/A N/A pGL4-CMV-h3c Information) This paper N/A pGL4-CMV-h3a Deposited Data This paper N/A pGL4-CMV-h3m Structure of T. cruzi 43S -Cryo-EM map This paper This paper N/A EMDB-11893 pGL4-CMV-h3k Structure of T. cruzi 43S -coordinates This paper This paper N/A PDBID: 7ASE pGL4-CMV-h3d Structure of T. cruzi 43S + ATP -Cryo-EM map This paper This paper N/A EMDB-11895 pGL4-CMV-h3e k-DDX60 structure from T. cruzi 43S + This paper This paper N/A PDBID: 7ASK pGEX-heIF1 ATP -coordinates This paper N/A pGEX-heIF5 Structure of L. tarentolae 43S -Cryo-EM map This paper This paper N/A EMDB-11896 pGEX-heIF2b Mass spectrometry analysis This paper This paper N/A PXD016063 pGL4-CMV-h3c-1-325 Software and Algorithms This paper N/A pGL4-CMV-h3c-326-913 This paper N/A pGL4-CMV-h3c-30-325 This paper N/A pGL4-CMV-h3c-130-325 This paper N/A pGL4-CMV-h3c-1-325-d171-240 This paper N/A pGL4-CMV-eIF2b This paper N/A pGL4-CMV-eIF2b-1-309 This paper N/A pGEX-heIF1-box-Ala-102-113 This paper N/A pGEX-teIF1 This paper N/A pGEX-teIF5 This paper N/A pGL4-CMV-teIF5 This paper N/A pGL4-CMV-teIF3c This paper N/A pGL4-CMV-teIF3c-1-172 This paper N/A pGL4-CMV-teIF3c-14-172 This paper N/A (Continued on next page).
La prosopographie a pour but l'étude de similitudes de trajectoires des personnes dans leur parcours biographique. Elle s'appuie sur une base de données contenant des informations relatives à des personnes d'un milieu spécifique définies chronologiquement et géographiquement. L'objectif de cet article est de proposer un état de l'art des bases de données prosopographiques mettant l'accent sur ses concepts spécifiques et la recherche afférente à la modélisation de ces concepts. Nous présentons différentes définitions de la prosopographie. Puis nous décrivons la méthode prosopographique qui a connu une certaine évolution du fait du recours aux bases de données informatisées. Un panorama de ces bases de données prosopographiques est présenté en soulignant leurs avantages et leurs limites. Les principaux concepts de ces systèmes sont décrits, notamment la personne qui est le concept central, l'onomastique qui permet l'étude des noms des personnes et des institutions et les notices biographiques qui recensent les événements auxquels les personnes sont liées.
La description de ces événements pose le problème du temps et de sa représentation. Toutes les informations ainsi considérées sont entachées d'un niveau d'incertitude et d'imprécision, voire de contradiction. Les informations sont issues de sources historiques dont la crédibilité est primordiale. Ces concepts font parfois l'objet d'une modélisation. Nous présentons les principaux modèles conceptuels prosopographiques, inclus les approches ontologiques. La conclusion ouvre vers les axes de recherche à poursuivre dans ce domaine. ABSTRACT. Prosopography aims to study similarities in the trajectories of people in their biography. It is based on a database containing information relating to people from a specific environment defined chronologically and geographically. The objective of this article is to propose a state of the art of prosopographic databases emphasizing its specific concepts and the research relating to the modeling of these concepts.
We present different definitions of prosopography. Then we describe the prosopographic method which has undergone a certain evolution due to the use of computerized databases. An overview of these prosopographic databases is presented, highlighting their advantages and limitations. The main concepts of these systems are described, including the person who is the central concept, the onomastics which allows the study of the names of people and institutions and the biographical notes which list the events to which people are linked. The description of these events raises the problem of time and its representation. All the information thus considered is associated with a level of uncertainty and imprecision, even contradiction. The information comes from historical sources whose credibility is essential.
A la différence des études biographiques, l'étude prosopographique suppose la définition préalable de la population qui fait l'objet de l'étude. Certains auteurs définissent la prosopographie comme étant, « la recherche des éléments communs et des écarts différentiels présentés par des biographies particulières »  [Maurin, 1982]. Les premières études prosopographiques concernent principalement l'histoire romaine. Un exemple en est la Prosopographia Imperii Romani 1. La prosopographie s'appuie généralement sur une base de données contenant des informations relatives à des personnes d'un milieu spécifique définies chronologiquement et géographiquement  [Bulst, 1991]. Les historiens étudient généralement de grands groupes d'individus décrits dans des documents incomplets. La fiabilité et la qualité de la documentation d'origine (démographique, économique, administrative, religieuse, familiale, etc.
) sont cruciales. De plus, les historiens sont confrontés à la rareté relative des sources. Représenter le temps et les dimensions d'incertitude liées aux personnes, aux lieux, aux factoïdes (francisation du terme anglais factoid) et aux sources, constitue une vraie difficulté. La prosopographie est confrontée à des informations souvent incomplètes, imprécises et contradictoires. Elle suit des méthodes et des démarches qui lui sont propres. L'approche prosopographique s'est incontestablement développée grâce à l'apport de l'informatique, et plus particulièrement grâce aux bases de données. Réussir à traiter un nombre très important de fiches individuelles et répondre aux questions des prosopographes requiert le recours à la démarche et à l'outil informatique. Différents outils ont été utilisés depuis de nombreuses années, depuis des tableurs, des fichiers classiques jusqu'aux bases de données.
On assiste à une évolution importante concernant ces bases de données. Des bases simples comme Foxbase, 4ème Dimension, et FileMaker ont d'abord été utilisées. Aujourd'hui, la tendance générale est l'utilisation des bases de données relationnelles. Plus récemment, des projets prosopographiques utilisent des bases de données XML ou JSON. Toutes ces bases doivent permettre de faire face à des défis tels que la gestion de l'incertitude, la crédibilité des sources et le passage à l'échelle. L'objectif de cet article est de proposer un état de l'art des bases de données prosopographiques mettant l'accent sur les concepts spécifiques de la prosopographie et la recherche afférente à la modélisation de ces concepts. Le reste de l'article est organisé comme suit. La section 2 est dédiée à la description de la démarche prosopographique.
Nous dressons dans la section 3 un panorama de quelques bases de données prosopographiques représentatives. Une analyse de leurs avantages et de leurs limites y est présentée. Les principaux concepts utilisés dans la modélisation des bases de données prosopographiques sont décrits et discutés dans la section 4. La section 5 présente les principaux modèles conceptuels des bases de données prosopographiques, incluant les principales ontologies. Enfin, la section 6 conclut l'article et propose des pistes de recherche future.
Méthode prosopographique La méthode prosopographique a pour objectif principal l'étude de similitudes de trajectoires des personnes dans leur parcours biographique. Les objectifs de recherche les plus courants sont  [Verboven et al. , 2007]  : l'étude de la stratification sociale, la mobilité sociale, les processus de prise de décision, le fonctionnement ou le dysfonctionnement des institutions. Plus généralement, la méthode prosopographique cherche à déterminer les facteurs généraux qui aident à expliquer la vie des individus. Les cinq étapes qui caractérisent la méthode prosopographique impliquant la création d'une base de données sont  [De Ridder-Simoens, 1991  On assiste à une évolution des méthodes auxquelles la recherche prosopographique a recours depuis la fin du 20e siècle, notamment grâce au développement des bases de données informatisées.
Ces dernières permettent la structuration autour d'événements et de liens. Certaines bases sont structurées en «épisodes». Ces derniers représentent des éléments de carrière caractérisés par l'identifiant des personnes concernées, des dates ou encore des lieux. L'apport de l'informatique dans les méthodes en histoire a permis à la prosopographie de réaliser les premières études en histoire médiévale et moderne  [Loriga, 2010 ; Fossier & Genet, 1983]. Les bases de données relationnelles, en particulier, ont joué un rôle important en permettant de reconstituer des carrières individuelles situées dans des phénomènes collectifs  [Dedieu, 2004 ; Dedieu & Chaparro Sainz, 2013]. La numérisation, et notamment les techniques de visualisation, permet de relier les fiches prosopographiques à des graphes relationnels ou à des systèmes d'information géographiques.
En termes de traitement, certaines techniques permettent d'aller au-delà des comptages ou des typologies qui constituent l'essentiel des opérations réalisées dans la plupart des projets prosopographiques actuels ou passés. Parmi ces techniques, citons : l'analyse factorielle des correspondances, la classification automatique, la régression multivariée, l'analyse de réseaux, et l'analyse de séquences. La méthode de recherche prosopographique applique les étapes suivantes  [Verboven et al. , 2007 ; Lemercier & Picard, 2012  Ainsi, la méthode prosopographique s'appuie sur une base de données comprenant la description de la population ciblée. Grâce aux technologies de l'information, les historiens ont largement recours aux systèmes de gestion de bases de données. Dans la suite, nous décrivons ces bases de données prosopographiques.
Panorama des bases de données prosopographiques L'avènement de l'informatique dans le domaine de la recherche en histoire a offert de nombreuses possibilités en termes de stockage et d'interrogation d'informations. L'apparition des ordinateurs personnels couplée à l'amélioration des techniques de saisie, de stockage et d'interrogation a favorisé l'émergence des bases de données prosopographiques. Plusieurs répertoires recensent des projets prosopographiques et les bases de données associées. Citons par exemple celui mis à disposition par l'université d'Oxford qui recense de nombreux projets répartis sur trois périodes : ancienne, médiévale et moderne L'objectif principal du projet est de faciliter les recherches prosopographiques sur l'élite de la République romaine, sa structure, son échelle et l'évolution de sa composition.
À cette fin, une base de données complète et consultable de tous les membres connus de la société romaine des couches supérieures a été créée à partir de quatre sources de données existantes. Elle rassemble des informations sur les carrières individuelles, les fonctions exercées, le statut personnel, les dates de vie et les relations familiales. Toutes les données créées par l'équipe du projet DPRR sont exprimées explicitement dans le format RDF, standard du Linked Open Data. Le projet Mamluk Prosopography 9 (MPP -2016/2020) est une base de données sur les sciences humaines en libre accès, destinée à l'étude des groupes sociaux d'élite, des réseaux et des pratiques socioculturelles du sultanat syro-égyptien de la fin du Médiéval (XIIIe-XVe siècles). Ce projet ambitionne le développement d'une structure de base de données relationnelle complexe qui permet la migration, la mise à niveau et la mise à jour de jeux de données préexistants, la création d'applications Web modulaires pour les utilisateurs et la mise en oeuvre d'outils d'exploration de données et de visualisation pour des analyses sociales, temporelles, spatiales et sémantiques.
Enfin, China Biographical Database (CBDB) 10  est une base de données relationnelle librement accessible comprenant des informations biographiques sur environ 427000 personnes, principalement du VIIe au XIXe siècle. 6 https://pbw2016. kdl. kcl. ac. uk/ 7 http://lamop-vs3. univ-paris1. fr/studium/ 8 http://romanrepublic. ac. uk/ https://research. flw. ugent. be/nl/projects/mpp-mamluk-prosopography-project-project-specific-database-open-access-digitalhumanities La liste précédente avait pour objectif de montrer la diversité des projets et des types de bases de données existant dans le monde de la recherche historique. Pour autant, ces réalisations présentent des caractéristiques communes que l'on peut qualifier d'avantages ou de limites comme décrit ciaprès.
Avantages et limites des bases de données prosopographiques existantes Les données prosopographiques sont très structurées (nom, date de naissance, lieu d'un fait, etc. ), ce qui les rend particulièrement adaptées à un stockage dans une base de données structurées (relationnelle) ou semi-structurée. [Mathisen, 1988]  recensait déjà une liste des avantages inhérents à une base de données dédiée à la prosopographie : vitesse d'accès à l'information, précision de l'information, multiplicité et diversité des accès, facilité d'accès, de révision et de mise à jour, portabilité, compatibilité avec d'autres bases biographiques et prosopographiques, facilité à générer des rapports. Pourtant le succès de ces bases ne fut pas immédiat. Ainsi, R. Mathisen présente vingt projets de bases prosopographiques en cours de création  [Mathisen, 1988].
Plus d'un an après, seule la base Florentine Catasto est achevée, une autre a été intégrée dans un projet futur (Religious Woman), deux étaient encore en développement (Vienna Family et Late Antique Database) et les autres étaient abandonnées. Si la majorité des avantages liés à l'utilisation d'une base de données cités cidessus ont pu être vérifiés dans les faits, la raison principale de ces échecs découle des nombreuses difficultés qui freinent le développement des bases de données prosopographiques. Les principales sont : 1. la difficulté pour les développeurs de la base de données à concevoir un modèle qui puisse capturer l'ensemble des informations, structurées ou non, présentes dans les données prosopographiques par nature très riches ; 2. la base de données n'est qu'un outil, point de départ pour la recherche.
Les interventions humaines sont toujours nécessaires, non seulement lors de la création de la base, mais surtout lors de son utilisation. Cela inclut non seulement la vérification de la validité et de l'adéquation des données obtenues, mais également une analyse judicieuse de ces données ; 3. l'utilisation de la base, pour créer ou interroger les données, doit être possible sans connaissances informatiques particulières; 4. la création d'une base de données ne permet pas de résoudre les problèmes d'onomastique, qui exigent une expertise humaine. Détecter automatiquement des données d'individus « proches » dans une base de données prosopographique est aujourd'hui encore un problème difficile ; 5. l'absence de standard lorsqu'on crée une base de données prosopographique limite les échanges possibles entre différentes bases.
Chaque projet prosopographique tend à inclure la conception et le développement d'une base de données dédiée, requérant un effort et des moyens considérables. Même en cas de succès, la maintenance d'une telle base est problématique. Comme expliqué plus haut, la méthode prosopographique comporte une phase de modélisation qui inclut une représentation des principaux concepts communs à tous les projets prosopographiques. Ces concepts sont décrits ci-après.
Les principaux concepts de la modélisation prosopographique Le but de cette section est de présenter les principaux concepts utilisés dans la modélisation des bases de données prosopographiques. La personne est le concept central, conduisant à la problématique de son identification  [François et Muller, 2015]. Une science connexe, l'onomastique, est dédiée à l'étude des noms des personnes et des institutions. Les notices biographiques recensent les événements auxquels les personnes sont liées d'une façon ou d'une autre. La description de ces événements pose le problème du temps et de sa représentation. Toutes les informations ainsi considérées sont entachées d'un niveau d'incertitude et d'imprécision, voire de contradiction. Les informations sont issues de sources historiques dont la crédibilité est primordiale  [Prost, 1996].
Les bases de données intègrent l'aspect temporel en s'appuyant sur un modèle de données temporel qui a conduit à une version spécifique du langage SQL (TSQL2)  [Snodgrass, 2012]. Le modèle temporel MADS  [Parent et al. , 1998 ] prend en compte les relations temporelles entre intervalles en considérant l'algèbre relationnelle d'Allen  [Allen, 1983]. Le modèle temporel de Perceptory  [Bédard et al. , 2004]  suit deux principes fondamentaux : l'existence et l'évolution. Le modèle temporel dans AROM-ST  [Moisuc et al. , 2005]  propose plusieurs types de temps, notamment les types instantané, intervalle, multi-instants et multi-intervalles. Ces derniers sont des types composés, qui constituent des collections d'instants ou d'intervalles. Plusieurs approches ont été proposées pour la modélisation du temps sous la forme conceptuelle Entité-Relation : TERM, RAKE, MOTAR, etc.
Ce modèle est utilisé comme fondement pour définir une approche automatique d'évaluation de la crédibilité. Les bases de données prosopographiques décrites plus haut ont été construites suite à une modélisation logique (relationnelle, XML, etc. ). Les différents concepts formant le socle de ces bases de données prosopographiques ont été décrits ainsi que les approches ontologiques afférentes. L'intégration de ces différents concepts permet de construire des modèles conceptuels permettant une vision abstraite plus riche de la prosopographie.
La modélisation des bases de données prosopographiques On distingue généralement trois niveaux d'abstraction dans la modélisation des données. Le premier niveau concerne la modélisation conceptuelle qui est indépendante des architectures matérielles et logicielles utilisées. Le second niveau est relatif à la modélisation logique qui intègre les architectures logicielles. Enfin, le dernier niveau d'abstraction correspond à la modélisation physique qui comprend les architectures logicielles et matérielles inclus les préoccupations de performance nécessitant le choix et la gestion des index et des « clusters ». Les projets prosopographiques ont recours généralement à la phase de modélisation logique, le plus souvent en adoptant le modèle relationnel. Grâce à ce dernier, les historiens disposent de moyens pour représenter les objets qui composent l'univers prosopographique.
Studium Parisiense s'appuie sur un modèle logique simple qui permet la saisie de textes libres dans des champs peu structurés. Il rend ainsi aisées la saisie et la recherche en plein texte. Toutefois, les technologies liées au big data laissent entrevoir des opportunités nouvelles pour construire des bases de données notamment graphes ou documents, potentiellement plus adaptées au contexte de la prosopographie. Dans cette optique, il est important de passer en revue les modèles conceptuels prosopographiques existants. Le modèle conceptuel prosopographique le plus courant est celui du factoïde  [Bradley & Short, 2002 ; Pasin & Bradley, 2013]. Un factoïde est un endroit dans une source qui dit quelque chose sur une ou plusieurs personnes. Un autre exemple de modélisation est le projet de la République Romaine  [Figueira & Vieira, 2017].
Fondé aussi sur les principes du modèle factoïde, le modèle de données est organisé autour de quatre entités principales : Person, PostAssertion, StatusAssertion et RelationshipAssertion. Person stocke des informations sur chaque individu, telles que les noms, le sexe, les dates de vie, l'indicateur patricien, etc. L'entité PostAssertion stocke les données relatives aux postes détenus par des individus (tels que le préteur, le consul, le légat, etc. ), tandis que StatusAssertion stocke les informations sur les classes sénatoriales. Le RelationshipAssertion représente les relations personnelles (frère de, fils de, etc. ), reliant deux individus différents dans la base de données. Tous les types d'assertion sont liés à une entité SecondarySource avec des détails sur les références bibliographiques qui supportent les données (Figure  2 ).
[Figueira & Vieira, 2017   18. Le modèle de la base de l'Europe de Charlemagne 19 s'appuie sur quatre types de factoïdes : 1) les attributs/relations qui représentent les caractéristiques d'un agent ou les liens entre deux agents ; 2) les factoïdes liés aux lieux qui enregistrent la décomposition hiérarchique médiévale des lieux ; 3) les factoïdes de transactions qui lient entre eux agents, possessions et lieux et 4) les autres factoïdes qui enregistrent les autres événements. [Akoka et al. , 2019]  présentent un modèle conceptuel qui rassemble et rend plus génériques les informations contenues dans différentes bases de données prosopographiques, à savoir les concepts de personnes, factoïdes, lieux et sources. Il intègre également une large représentation de l'incertitude. Dans ce modèle, la notion de factoïde est prise au sens large.
Nous présentons ci-dessous les trois ontologies prosopographiques les plus représentatives. L'ontologie FPO (Factoïd Prosopography Ontology) 20 du projet PASE est une ontologie fondée sur OWL / RDFS (RDF Schema). Elle définit de manière formelle les concepts de l'approche factoïde telle qu'utilisée par le département des humanités numériques du King's College de Londres. FPO peut être utilisée comme base de tout projet prosopographique qui souhaite utiliser l'approche factoïde. La seconde ontologie est celle du CIDOC-CRM  [Doerr, 2003]   21. Le consortium Data for History (http://dataforhistory. org/) a entrepris des travaux relatifs à l'utilisation du CIDOC-CRM pour les données historiques. Mentionnons enfin que la notion du temps est aussi discutée au sein du SIG du CIDOC-CRM. Ainsi, l'effort de conceptualisation n'est pas l'apanage des bases de données mais il est aussi au coeur des projets de représentation des connaissances sous forme d'ontologies.
Conclusion La prosopographie est une branche de la recherche historique qui se concentre sur l'identification des personnes qui apparaissent dans les sources historiques. Il s'agit de représenter, de traiter et d'interpréter des données historiques, généralement issues de textes et de champs de base de données, de manière significative. La prosopographie s'appuie sur une base de données contenant des informations relatives à des personnes d'un milieu spécifique définies chronologiquement et géographiquement. Dans cet article, nous présentons un état de l'art des bases de données prosopographiques mettant l'accent sur les concepts spécifiques de la prosopographie et la recherche afférente à la modélisation de ces concepts. Nous décrivons la méthode prosopographique et présentons un panorama des bases de données prosopographiques en mettant l'accent mis sur les avantages et les limites.
Nous présentons et discutons les principaux concepts de ces systèmes notamment les personnes, les événements auxquels les personnes sont liées, le temps, l'incertitude et les sources. Nous analysons les efforts de modélisation qui intègrent tout ou partie de ces concepts. Enfin, nous discutons l'apport des approches ontologiques utilisées par ces bases de données prosopographiques. Cet article, bien qu'il cherche à intégrer des points de vue apparemment disparates tels qu'ils sont exprimés dans la communauté de la prosopographie, ne prétend pas à l'exhaustivité. Toutefois, il ouvre la voie d'une modélisation qui pourrait tirer bénéfice des efforts de représentation de chacun des concepts de base  (nom, événement, temps, incertain, source). Cet article souffre de plusieurs limites à mentionner.