dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Si l'on adopte le point de vue réflexif de Burrows et Savage dans leur fameux article sur la « coming crisis » de la sociologie empirique, celle-ci serait en train de perdre sa « juridiction » sur tout un pan de la connaissance de la société. L'entretien et l'enquête par questionnaire qui lui ont longtemps assuré cette juridiction sont dépassés par de nouveaux modes de représentation de la société fondés sur la corrélation plus que la causalité, explorant la dimension prédictive du big data et fondées sur la commodification des données personnelles. Les datasets se multiplient mais ils sont le « digital by-product of the routine operations of a large capitalist institution »  (Savage & Burrows, 2007). Cette révolution en cours -et les frictions qui l'accompagnent du fait de la perte de la juridiction des sciences sociales sur la définition du bon masque à poser sur les inscriptions des individus pour les rendre lisibles comme des données -met évidemment l'accent sur le fait que les données ne sont pas plus « données » sur le web qu'ailleurs.
Il nous semble que dans un monde dans lequel « digital devices and the data they generate are both the material of social lives and form part of many of the apparatuses for knowing those lives » (Rupert,  Law, & Savage (2013) , notre travail consiste finalement à essayer de dégager un assemblage de ces définitions contradictoires des « données » qui a) soit acceptable -techniquement et socialement -par toutes les parties prenantes à cette recherche (y compris celles qui se sont invitées tardivement) et b) produise in fine quelque chose que nous pouvons (mais ex post seulement) appeler une « base de données ». Jean-Marc FRANCONY est Maître de conférences en Sciences de l'Information et de la Communication à l'Université Grenoble Alpes et membre du laboratoire Pacte (CNRS / Université Grenoble Alpes / Sciences Po Grenoble).
Adresse Université Grenoble Alpes PACTE F-38000 Grenoble, France Courriel jean-marc. francony@umrpacte. fr This paper deals with the interactions that occur during a research project based on the exploitation of social media data gathered on LinkedIn. Our reflexive approach to what we call the invisible laboratory of the research project allows us to describe the conflicts of interpretations that characterizes those data and the definition of data on the web. The production of our dataset is described as a social process involving the transformation of users "inscriptions" into sociological data. We call this process "datafication" and study the many actors that are involved in it: the sociologist, the IT and web specialist, the LinkedIn user, the social media and the public body in charge of data privacy regulations.
Keywords: datafication, LinkedIn, Research, Database. En este artículo se reflexiona sobre las diferentes interacciones que caracterizan a un proyecto de encuesta en ciencias sociales sobre la explotación de los datos de la red social profesional LinkedIn. Esta reflexión sobre lo que llamamos el "laboratorio invisible" de la encuesta permite destacar los conflictos de interpretación que surgen en torno a la definición de lo que es un dato tomado de la web. Por lo tanto, el establecimiento de una base de datos no debe aparecer como una operación técnica de la investigación, sino como un proceso de transformación de "inscripciones" individuales en la red en "datos", un proceso que llamamos "datafication". Este proceso implica la confrontación de "máscaras" que se ponen los actores del laboratorio invisible por encima de aquellas inscripciones: el sociólogo y el especialista de la información y de la web, sino también el usuario de la red, la plataforma y el regulador público.
Mots clés : Datafication, LinkedIn, Enquête, Bases de données. Document téléchargé depuis www. cairn. info ---82. 67. 67. 83 -15/03/2017 15h35. © S. A. C. Document téléchargé depuis www. cairn. info ---82. 67. 67. 83 -15/03/2017 15h35. © S. A. C.
Si elle est utilisée aujourd'hui, parfois de façon très éloignée des difficultés concrètes de régulation et des conflits vécus dans ces espaces tiers, quelques 6. Voir, par exemple, le numéro « The End of privacy? » du magazine Sciences (n o 6221) paru en 2015, ou encore, parmi ce qui semble être un marché éditorial quasiment sans limites depuis la naissance d'Internet en 1995, des titres interchangeables tels que The End of Privacy: How Total Surveillance Is Becoming a Reality  (Whitaker, 1999) , ou encore Database Nation: The Death of Privacy in the 21st Century  (Garfinkel, 2000)  et The Spy in the Coffee Machine: The End of Privacy as We Know It  (Zittrain, 2008) , The Net Delusion: The Dark Side of Internet Freedom  (Morozov, 2012). travaux commencent cependant à poser à nouveau les questions de nos partitions public-privé à la lumière de la notion de « biens communs » (common goods) ou de « communs » (commons).
Ce bilan des structures existantes associées au phénomène du mouvement fictif entre dans le cadre de travaux en cours portant sur les catégories encore non explorées qui se rapportent précisément au phénomène du mouvement fictif (Talmy, à paraître) 4. L'actualisation linguistique de ce mouvement, inscrit dans différents types de chemins révèle en effet un processus complexe. Notre objectif consistera à évaluer les différentes structures dialogiques qui témoignent de la saisie linguistique d'un mouvement d'ordre conceptuel au travers des données langagières recueillies. La linguistique cognitive accorde une place importante à l'appareil sensorimoteur tel qu'il s'inscrit dans les formalismes langagiers. C'est pourquoi l'évidence incertaine du mouvement, qui s'actualise dans des constructions morphosyntaxiques aux sens connexes sans toutefois être équivalents, mérite d'être approfondie à l'appui de bases de données variées.
La Revue historique, scientifique & littéraire du département du Tarn (ancien pays d'Albigeois), vol. 30-31, 1913, p. 117, précise : « Il s'est fondé dans le Tarn-et-Garonne, une Société des études locales dans l'enseignement public, affiliée à cette société que M. Jouanny, inspecteur primaire en Seine-Inférieure (sic. )est parvenu à faire rayonner dans toute la France ou peu s'en faut ». 11 Bulletin fédéral de la société des études locales dans l'enseignement public, 1913-1914. 12 Les objectifs de la société sont reproduits dans sa notice en ligne, dans la base de données sur la Presse de l'éducation, <http://www. inrp. fr/presse-education/revue. php?ide_rev=1535> (consulté le 27 mars 2017). 13 En 1921, la Société des études locales dans l'enseignement public « compte des groupes dans la plupart des départements » (Edme Tassy, Pierre Léris, Les ressources du travail intellectuel en France, Paris, Gauthier-Villars, 1921, p.
I Mais au cours de la même période on a assisté à de profondes mutations dans le domaine d'application de ces principes et normes de catalogage. Comme principaux responsables de ces mutations, on peut citer l'apparition et le développement toujours croissant de l'automatisation dans la production et le traitement des données bibliographiques, ainsi que l'émergence de bases de données très volumineuses, d'envergure à la fois nationale et internationale, qui contiennent des notices créées et consultées par des milliers de bibliothèques impliquées dans des programmes de catalogage partagé. L'élargissement des possibilités offertes par les nouvelles technologies ne constitue pas la seule raison du succès grandissant qu'a connu le catalogage partagé ; on citera également le besoin, toujours plus pressant, de réduire les coûts de catalogage en évitant que les mêmes tâches de catalogage ne s'accomplissent à plusieurs endroits simultanément.
Méthodologie La méthodologie observée dans le cadre de la présente étude s'appuie sur une technique d'analyse des entités qui sert à développer des modèles conceptuels de systèmes de bases de données relationnelles. Bien que la présente étude ne vise pas à déboucher directement sur un outil initial de conception de bases de données bibliographiques, on a choisi cette technique comme fondement méthodologique en raison du caractère structuré de l'approche qu'elle propose en termes d'analyse de spécifications de données, et qui facilite les processus de définition et de délimitation prévus pour être du ressort de la présente étude. La première démarche de la technique d'analyse des entités consiste à isoler les objets fondamentaux pertinents pour les utilisateurs d'information dans un domaine déterminé.
On s'est également servi de l'ouvrage de Graeme Simsion intitulé Data modeling essentials (Van Nostrand Reinhold, 1994), de l'ouvrage de Richard Perkinson intitulé Data analysis : the key to data base design (QED Information Sciences, 1984), et de l'ouvrage de Ramez Elmasri et Shamkant Navanthe intitulé Fundamentals of database systems (Benjamin/Cummings, 1989). La lecture de ces quatre ouvrages est recommandée à quiconque souhaiterait mieux connaître l'environnement conceptuel de la présente étude et trouver de plus amples informations sur l'analyse entité-relation.
D Dans le contexte du modèle, les relations sont utilisées comme vecteur pour dépeindre le lien entre une entité et une autre, et donc comme moyen d'aider l'utilisateur à « naviguer » dans l'univers qui est représenté dans une bibliographie, un catalogue ou une base de données bibliographique. Habituellement, l'utilisateur formule une requête en utilisant un ou plusieurs attributs de l'entité qu'il recherche, et c'est à travers les attributs que l'utilisateur trouve l'entité recherchée. Les relations exprimées dans la notice bibliographique donnent des informations supplémentaires qui aident l'utilisateur à établir des connexions entre l'entité trouvée et d'autres entités qui lui sont liées. Les relations peuvent être exprimées dans les notices bibliographiques de plusieurs manières. Certaines relations, notamment celles décrites dans les schémas entités-relations du chapitre 3 (figures 3.
L Comme il a été indiqué au chapitre 2, on a défini quatre grands types d'opérations pour les besoins de la présente étude. Ces opérations sont définies en relation avec les utilisations de base auxquelles donnent lieu les données :  trouver les entités qui correspondent aux critères de recherche formulés par l'utilisateur (c'est-à-dire, localiser soit une entité isolée soit un ensemble d'entités dans un fichier ou dans une base de données au terme d'une requête portant sur un attribut ou une relation de l'entité) ;  identifier une entité (c'est-à-dire, obtenir confirmation que l'entité décrite correspond bien à l'entité recherchée, ou bien établir une discrimination entre deux ou plusieurs entités présentant des caractéristiques analogues) ;  sélectionner une entité qui soit appropriée aux besoins de l'utilisateur (c'est-à-dire, choisir une entité qui corresponde aux spécifications émises par l'utilisateur en ce qui concerne le contenu, la présentation matérielle, etc.
La section attributs et la section relations de chaque tableau sont complémentaires et doivent être lues conjointement si l'on veut prendre connaissance de la totalité des informations importantes dans l'accomplissement d'une opération donnée effectuée par les utilisateurs. La section relations de chaque tableau permet également de mesurer le bénéfice pour l'utilisateur que représente chaque relation lorsqu'il s'agit de relier une entité à une autre ou de « naviguer » au sein de l'univers d'entités que constitue un fichier bibliographique ou une base de données bibliographique. D'une certaine manière on pourrait définir une cinquième opération effectuée par les utilisateurs : « mettre en relation ». Les tableaux sont disposés de manière à rendre les symboles présents dans la matrice de la section relations indicatifs : à la fois de l'importance d'une relation donnée dans le contexte de l'accomplissement de chacune des quatre opérations définies comme effectuées par l'utilisateur (en lisant les symboles dans le sens vertical, en colonnes), et de l'importance d'une relation dans le processus visant à relier une entité à une autre ou à « naviguer » au sein d'une base de données (en lisant les symboles horizontalement, par rangées).
▪ Illustrer les jeux et les enjeux de l'activation du potentiel de la signification du mot autorité, des syntagmes discours d'autorité et discours de l'autorité dans deux types de corpus : un corpus recueilli dans la base de données FRANTEXT et un corpus ouvert, recueilli sur Google. Dans l'espace de cet article, et malgré l'intérêt de comparer les deux sources, nous allons présenter seulement les résultats de la recherche sur le corpus FRANTEXT. ▪ En guise de conclusion, formuler des hypothèses sur le vécu des discours d'autorité et des discours de l'autorité comme impolis, agressifs, menaçants, violents.
difficulté de ces redécouvertes que j'ai d'ailleurs rédigé une thèse sur les problèmes des cartes archéologiques, aux grandes comme aux petites échelles [6], et monté avec plusieurs collègues un projet de base de données pour la France [7] qui a été repris par la Sous-Direction de l'Archéologie. Avec les outils dont on disposait dans les années 1960, la localisation et le relevé des enceintes faisaient intervenir des méthodes traditionnelles efficaces, -boussole, croquis Gilwell, filicompteur de l'IGN, alidade…) -, mais longues à réaliser et souvent imprécises. Aujourd'hui la mise à disposition sur un simple téléphone des images satellites facilite bien sûr le travail. Géoportail en outre donne accès à de nombreuses cartes, topographiques ou thématiques, à la plupart des couvertures photographiques aériennes verticales, et à des outils de mesure qui permettent une première approximation de la surface couverte par les enceintes.
1 ] 1 difficulté de ces redécouvertes que j'ai d'ailleurs rédigé une thèse sur les problèmes des cartes archéologiques, aux grandes comme aux petites échelles [6], et monté avec plusieurs collègues un projet de base de données pour la France [7] qui a été repris par la Sous-Direction de l'Archéologie. Avec les outils dont on disposait dans les années 1960, la localisation et le relevé des enceintes faisaient intervenir des méthodes traditionnelles efficaces, -boussole, croquis Gilwell, filicompteur de l'IGN, alidade…) -, mais longues à réaliser et souvent imprécises. Aujourd'hui la mise à disposition sur un simple téléphone des images satellites facilite bien sûr le travail. Géoportail en outre donne accès à de nombreuses cartes, topographiques ou thématiques, à la plupart des couvertures photographiques aériennes verticales, et à des outils de mesure qui permettent une première approximation de la surface couverte par les enceintes.
Méthode La recherche des études portant sur le programme Cogmed est effectuée en utilisant les bases de données électroniques suivantes : Academic Search Premier, PsycINFO, MEDLINE, FRANCIS, Psychology and Behavioral, Sciences Collection, PsycARTICLES, ERIC, PsycCRITIQUES, PsycEXTRA et le site internet du programme Cogmed : http://www. cogmed. com. Lors de la recherche systématique des articles, les termes anglais utilisés et associés aux participants sont : ADHD, attention-deficit hyperactivity disorder, Attention-deficit, attention problems et hyperactivity. Les termes utilisés pour le traitement sont : memory training, computerized intervention, Cogmed. L'ensemble des articles sélectionnés sont écrits en langue anglaise. Seules les études incluant un groupe témoin sont ici retenues, ce qui permet de palier les limites soulevées par  Chacko et al.
Ils ont en effet le choix d'ajouter ou non une photographie personnelle à leur profil, de commenter ou non les activités des autres membres, de se décrire ou non dans un champ dénommé « Parlez nous de vous » affiché dans l'écran de profil d'individu, enfin d'agir ou non dans la plateforme  (ajout d'un article, d'un fichier, etc. ). Ils ne peuvent, en revanche, être totalement invisibles, étant obligatoirement ajoutés comme membres du RSE par le système, qui reprend a minima des informations d'identité contenues dans une base de données de type annuaire d'entreprise. Ces choix conditionnent les signes d'identité calculée de l'individu dans la plateforme, qui présentent des indices du volume d'activité de celui-ci. Cependant, si les salariés ont le choix du texte premier, son énonciation éditoriale leur est imposée par l'administrateur et l'éditeur du RSE.
Modern biological screens yield enormous numbers of measurements, and identifying and interpreting statistically significant associations among features is essential. Here, we present a novel hierarchical framework, HAllA (Hierarchical All-against-All association testing), for structured association discovery between paired highdimensional datasets. HAllA efficiently integrates hierarchical hypothesis testing with false discovery rate correction to reveal significant linear and non-linear block-wise relationships among continuous and/or categorical data. We optimized and evaluated HAllA using heterogeneous synthetic datasets of known association structure, where HAllA outperformed all-against-all and other block testing approaches across a range of common similarity measures. We then applied HAllA to a series of real-world multi-omics datasets, revealing new associations between gene expression and host immune activity, the microbiome and host transcriptome, metabolomic profiling, and human health phenotypes.
A gap remains to efficiently identify related features in such data, while both maintaining sensitivity and controlling spurious association reporting. All-against-all (AllA) approaches, which test all pairs of features and then correct for false discovery, scale well only in completely independent tests of moderate size  [4]. Under other conditions, such feature-wise approaches can have limited statistical power due to testing many correlated hypotheses for individually weak associations  [5]. This has led to the development of a variety of (typically parametric) block-testing approaches, such as partial least squares (PLS)  [6] , canonical correlation analysis (CCA)  [7] , PLS discriminant analysis (PLS-DA), sparse principal component analysis (SPCA)  [8] , and SPARSE-CCA  [9]. These serve to detect associations between reduced-dimensional representations of large input datasets, but they are typically limited by one or more of 1) applicability only to continuous measurements with no missing values (or only categorical, not mixed; PLS, CCA, SPCA); 2) a focus on the single, strongest axis of covariation between the datasets (CCA); 3) an assumption of linear covariation (CCA, SPCA, PLS); 4) identifying complex combinations of feature loadings implicated in associations, rather than specific features (particularly in kernel methods such as Kernel PCA  [10] ); and 5) a lack of explicit control of the false discovery rate (FDR).
In this work, we develop a hierarchical all-against-all association testing framework (HAllA) that identifies highly general association types in paired, high-dimensional, and potentially heterogeneous datasets. HAllA preserves statistical power in the presence of collinearity by testing coherent clusters of variables in a hierarchical manner, while controlling overall FDR with hierarchical multiple hypothesis testing. HAllA discovers associations between blocks of features among paired datasets in a way that increases interpretability by grouping features according to their relatedness.
The HAllA Algorithm. Hierarchical All-against-All Association testing (HAllA) identifies block associations between two potentially heterogeneous datasets co-indexed along one axis (Fig  1A ). This co-indexing is referred to as the "samples" axis (columns), and the measurement axis as "features" (rows). For a pair of datasets containing measurements that describe the same set of samples and a specified pairwise similarity measure, the HAllA algorithm proceeds by 1) optionally discretizing features to a uniform representation (if required by the similarity measure), 2) finding the Benjamini-Hochberg (BH) FDR threshold, 3) hierarchically clustering each dataset separately to generate two data hierarchies, 4) coupling clusters of equivalent resolution between the two data hierarchies, 5) testing coupled clusters for statistically significant association in block format where the block passes a threshold for false negative tolerance (FNT), and 6) iteratively increasing resolution by descending through the pair of hierarchies according to which split results in a higher Gini score gain.
Optionally discretizing input datasets. This step permits direct comparison of continuous and categorical features (Fig 1B ) and further enables the application of highly general measures of association from information theory, such as mutual information (MI). This combination allows HAllA to detect significant 1) non-linear associations between paired continuous features (e. g. , quadratic or sinusoidal relationships), 2) differences in group means for paired continuous and categorical features, and 3) non-random associations between paired categorical features. HAllA's default discretization scheme divides continuous features into bins of equal size once at the start of processing. By default, the number of bins is the cube root of the sample size, which provides reasonable power at a variety of sample sizes and correlation levels (Fig 1 in S1 Appendix).
Hierarchical clustering and cluster coupling allow detection of associations between groups of features. Each dataset is subjected to average-linkage hierarchical clustering using the specified similarity measure (Spearman's rank correlation by default) within each dataset  (Fig 1C). Associations between datasets are tested in a top-down manner by pairing nodes of similar resolution between their respective data trees. More specifically, HAllA recursively builds a tree of hypotheses to test (the "hypothesis tree"), beginning at the top of each dataset's tree, descending to a set of nodes within each data tree, and then pairing each selected node from the first tree with each selected node of the second tree. At each step in the descent process, the choice of whether to descend within the X or Y hypothesis tree is made by comparing which split leads to a higher Gini score gain.
In the case of ties, both descent steps are made. This procedure is repeated until termination, i. e. when the hypothesis block passes the FNT threshold or when the selected nodes represent single features in their respective data trees (Fig  1E ). Another way to visualize this process is by focusing on the all-by-all hypothesis matrix (Fig 1F  , left ). The process begins by checking if the entire matrix passes the FNT threshold. If not, the matrix is recursively cut horizontally or vertically into smaller hypothesis blocks, with the position of each cut decided by each dataset's similarity tree and Gini score gain. The cutting process stops when the smaller hypothesis blocks pass the FNT threshold or have been reduced to one-by-one blocks. The notion of identifying and testing hypotheses in a hierarchical manner was previously proposed by  Yekutieli [14].
Determining the statistical significance of block associations. The method proceeds by testing the nodes in the hypothesis tree (each representing a pair of feature clusters, one from each dataset) for significant between-cluster associations. Each node in the hypothesis tree is evaluated using the following procedure: let ℋ denote the null hypothesis that the two clusters of features are not related, and ℋ  be the null hypothesis of no association between two individual features within those clusters. Define   as the p-value of the association between an individual pair of features considered by ℋ. We then count all rejected ℋ  (i. e. ≤   ), and all ℋ  that failed to reject, i. e. >   where   is the global BH FDR threshold. The blockwise FNT is provided by the user (default FNT = 0. 2) and acts as the allowed fraction of paired associations which are expected to fail to reject despite being true associations.