dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Nous signalons que tous les étudiants et étudiantes de licence et de master 1 font l'anglais pour science des élèves ingénieurs. Au moment de l'expérimentation, les étudiantes et étudiants de master 1 n'ont pas encore suivi le cours d'anglais. Le seul soutien qui leur a été apporté a consisté à leur donner les bases de fonctionnement de Tutin. et au même post-test à la fin des séances. L'ensemble des fiches collectées ont été corrigées à l'aide de la grille de correction validée et les résultats ont été saisis sur la base Excel de données de notre recherche qui est établie sur un fichier Excel. Il faut noter que les fiches d'évaluation sont nominales et métriques, ce qui nous permet d'identifier le couple de fiches (prétest et post-test) pour chaque élève et de nous référer à la liste nominale de la base de données de notre recherche.
f CE3F4 reduces the binding of EPAC1 to liposomes in the presence of cAMP. Binding was analyzed by liposome flotation using PM liposomes. cAMP is at 1 mM, CE3F4 at 50 μM. The EPAC1 construct used in each experiment is shown at the top of the panel. Data were presented as means of n = 2 independent experiments (a, e), or means ± SD of n = 3 independent experiments (d, f). The mean value obtained with DMSO was set to 100% in panels a, d, e, f. Statistical analysis was performed by two-tailed unpaired Student's t-tests. Welch's correction was applied in a, e, f (right). ns: P > 0. 05, not significant; *P < 0. 05; **P < 0. 01; ***P < 0. 001. Test statistics, mean values with 95% CI, effect sizes, and exact P are in Supplementary Table  5. Source data are provided as a Source Data file. activation by a cAMP rise.
Crystallographic analysis Crystallization screens were performed using the sitting-drop vapor diffusion method at 18 °C with a Mosquito robot (TTP LabTech) in 96well crystallization plates by mixing 100 nL of EPAC1 DEP-CNB -cAMP (5 mg/mL EPAC1, 10 mM cAMP) with 100 nL of precipitant solution. Crystals were obtained in 20% w/v polyethylene glycol 3350, 100 mM BIS-TRIS propane pH 6. 5, 100 mM sodium phosphate, 100 mM potassium phosphate. Crystals were cryo-protected using the reservoir solution supplemented with 15% glycerol prior to flash freezing. A complete diffraction dataset was collected on ID30B beamline (ESRF synchrotron, France) and was integrated with the program AutoProc  68. The structure was solved with the automated molecular replacement pipeline BALBES (CCP4 suite)  69  using the CNB domain of activated EPAC2 as a model (from PDB entry 3CF6  20  ).
Structural modeling The GEF domain of EPAC1 was modeled using the protein fold recognition Phyre2 server  72. The composite model of activated EPAC1 DEP-CNB- GEF bound to Rap1 was generated by superimposing our EPAC1 DEP-CNB -cAMP crystal structure and the model of EPAC1 GEF onto the crystal structure of EPAC2 CNB-GEF -Rap1-cAMP 20 , (PDB entry 3CF6). Docking of the EPAC1 model onto an anionic lipid membrane was done with the OMP server using default parameters  52.
5 min ramp to 85% B. Peptides were then analyzed with a Synapt G2Si HDMS (Waters, Wilmslow, UK) with Glufibrino peptide infused for calibration and lock mass correction in positive ion and resolution mode. MS/MS acquisition were done using data-independent acquisition (MS E ) on a range of 50-2000 m/z. Protein Lyse Global Server 2. 5. 3 (PLGS, Waters) searches were done to identify unlabeled peptides using a homemade database with the protein of interest and pepsin sequences with methionine oxidation as variable modification sites. DynamX 3. 0 (Waters) was next employed to filter identified peptides with a minimum intensity of 1000, a minimum fragment of 0. 3 per amino acid and their presence in at least two out of three replicates. Isotopic profiles for all identified peptides were manually checked and validated without back-exchange correction.
Data reduction to absolute units, frame averaging, and subtraction were done using the FOXTROT program suite (SOLEIL synchrotron). Frames corresponding to the high-intensity fractions of the peak and having a constant radius of gyration (R g ) within error were averaged. Data analyses were performed with programs from the ATSAS package36 suite  76  and are summarized in Supplementary Table  2. R g values were evaluated by Guinier Wizard using the data within the range of Guinier approximation sR g < 1. 3 and by Distance Distribution Wizard, both of which are modules of the PRIMUS program. The maximum distance D max was estimated with PRIMUS and refined by trial and error with GNOM. The distance distribution functions were calculated with GNOM. SAXS profiles were compared with DATCMP (ATSAS suite).
Acknowledgements This study was supported by grants to J. C. from the  Laboratory of Excellence LERMIT  supported by the  French National Research Agency  ( ANR-10-LABX-33 ) under the program " Investissements d'Avenir "  ANR-11-IDEX-0003-01 , the  Fondation pour la Recherche Médicale  (grants  DEQ20150331694  and  EQU202003010344 ) and the  Institut National du Cancer  (grant  2014-160 ). F. P. was supported by a PhD grant from the  Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay , C. S. by a PhD grant from the  LERMIT program. R. F. was supported by a grant from the  Leducq Foundation for Cardiovascular Research  (grant  19CVD02 ). The authors acknowledge the support and the use of resources of the  French Proteomic  Infrastructure ProFI  ANR-10-INBS-08-03 , the  GIS IBiSA , and  Région Alsace  for financial support in purchasing a Synapt G2SI HDMS instrument.
Data availability Coordinates and structure factors of the X-ray crystallography structure of EPAC1 DEP-CNB -cAMP have been deposited in the Protein Data Bank under accession code 6H7E. PDB codes of previously published structures used in this study are 3CF6, 1NXV, and 2II0. SAXS data have been deposited in the SASBDB database under accession codes SASDQA8 (unbound EPAC1), SASDQB8 (EPAC1-cAMP), SASDQC8 (EPAC1-CE3F4), and SASDQD8 (EPAC1-cAMP-CE3F4). HDX-MS data have been deposited in the PRIDE repository with accession code PXD040227.
14. Une recherche simple menée sur la China Academic Journals Full-text Database (CNKI), base de données accessible en ligne, associant les termes « Ba Jin » et « Suixianglu », aboutit à 85 résultats supplémentaires, articles et autres travaux universitaires, pour les années allant de 2006 à 2018. 15. Voir les citations d eux qui sont reproduites dans la plaquette anniversaire.
Remerciements Je remercie chaleureusement  Karine Chemla et Olivier Darrigol  qui m'ont fait bénéficier de leurs commentaires. Madame Hélène Langevin -Joliot-Curie m'a permis d'avoir accès aux papiers de Jacques Solomon. Je l'en remercie vivement. Je remercie  également Philippe Nabonnand  qui m'a fait bénéficier de ses commentaires sur les manuscrits mathématiques de  Jacques Solomon. Cette Acknowledgements I warmly thank  Karine Chemla  and  Olivier Darrigol  who gave me the benefit of their comments. Mrs. Hélène Langevin-Joliot -Curie allowed me to have access to  Jacques Solomon 's papers. I thank her warmly. I also thank  Philippe Nabonnand  for his comments on  Jacques Solomon 's mathematical manuscripts. This final version of my article owes a lot to the editor in chief  Mr. Jacques Villain  who gave me valuable suggestions.
En tant que telle une information n'est qu'une donnée brute, la matière première de l'élaboration du savoir. Car les processus de diffusion de l'information, en particulier sur internet, ne sont pas tous sélectifs ni « digérés », ce qui pose un certain nombre de problèmes. L'avènement d'internet engendre effectivement un libéralisme cognitif  (Bronner 2011)  : les produits du savoir ne subissent pas de taxation ou d'interdiction étatique (démocratie) ; cela est rendu possible par les innovations technologiques (internet en est la manifestation emblématique). 30. Un routeur est un appareil permettant aux « paquets » d'être acheminés vers leur destination. 31. Un serveur est un appareil fournissant des services à des clients, comme le stockage de pages web, de bases de données, de courriers électroniques.
Comment fonctionne un moteur de recherche ? Le principe de base est qu'un certain nombre de logiciels sont dédiés au parcours systématique du web en suivant récursivement les liens, afin d'indexer le contenu des pages web, dans de grandes bases de données, par l'intermédiaire de « mots-clés ». Enfin, un algorithme de recherche permet à partir de mots-clés tapés par l'utilisateur d'affiner les résultats retournés par ces vastes bases de données. Par exemple, Google utilise une mesure de la popularité d'une page web pour améliorer les performances de son algorithme de recherche. Il s'agit du PageRank : chaque site est noté en fonction de sa popularité (mesure établie à partir du nombre de liens pointant vers le site, liens pondérés par la popularité des sites dont ils sont issus) (figure  1.
La véracité des partages n'étant pas le critère principal sur ces réseaux. Les croyances dans les théories farfelues (comme la Terre plate) ou les théories du complot ne tiennent que par leur caractère hors système, ou contre le « système » ; les biais cognitifs n'ont pas forcément un grand rôle  (Attard 2021). Une des façons, probablement, de freiner ce genre de diffusion est non seulement de transmettre le « savoir » scientifique mais également d'enseigner des méthodes permettant d'aiguiser l'esprit critique. Une croyance populaire voudrait que le nombre de naissances soit plus important lors des nuits de pleine Lune. Il est facile d'étudier statistiquement cet effet avec les bases de données de naissances. De fait, certaines études semblent observer des effets marginaux observés (moins de 10 %) en fonction des phases (cependant pas de pic lors de la pleine Lune), mais qui dépendent des bases de données utilisées, aussi grandes soient-elles ! Voir, par exemple : Caton & Wheatley (1998) ;  Gans & Leigh (2015).
73. Ces chiffres ont été obtenus avec la base de données de projets de stockage à la date du 18 février 2020 (fichier disponible à l'adresse : https://sandia. gov/ess-ssl/gesdb/public/projects. html/). Seuls les moyens opérationnels ont été comptabilisés. 74. https://fr. wikipedia. org/wiki/Barrage_de_Grand'Maison. On pourrait imaginer à l'échelle d'un grand pays ou d'un ensemble de pays comme l'Europe qu'un réseau électrique uniforme puisse permettre de répartir la production et la demande : statistiquement, n'y a-t-il pas toujours du vent quelque part quand une région demande un surplus d'énergie électrique ? Cette idée du « foisonnement » des vents à grande échelle est battue en brèche par des études statistiques (voir par exemple  Flocard et al. 2014). La figure  4. 36 montre une corrélation nette entre la production éolienne de l'ensemble de 7 pays de l'Europe de l'ouest ainsi que de la France, même si une atténuation des extrêmes sur l'Europe montre.
humanités numériques Numérique et humanités : de l'ancillarité à la fécondité grâce à la modélisation computationnelle des connaissances Résumés puter and common IT software induce a first phase of growth in the digital humanities: databases, digitisation of texts and publishing tools. Since the end of the 1990s, new tools have been developed for collecting, organising and accessing digital content, including the considerable volume of big data. We plead here for an amplification of the relationship between HSS and computer science, exploiting not only technologies, but also ideas and methods, especially computational thinking. To illustrate this point, we present some examples of computational analysis in the field of history.
Yannis Delmas-Rigoutsos La transformation numérique de la société se divise en plusieurs étapes que suivent également les humanités numériques. Une première période réserve le numérique à de grands projets ou organismes, principalement pour des traitements statistiques. Du milieu des années 1970 au début des années 2000, l'ordinateur personnel et la bureautique induisent une première phase de croissance des humanités numériques : bases de données, numérisation de textes et instrumentation de la publication. Depuis la fin des années 1990 se développent de nouveaux outils de collecte, d'organisation et d'accès aux contenus numériques, y compris sur les volumes considérables des données massives (big data). Pour l'avenir, nous plaidons ici en faveur d'un élargissement des relations entre sciences humaines et sociales et numérique, par l'exploitation non seulement des technologies mais également des idées et méthodes du numérique, notamment computationnelles.
Les outils bureautiques usuels, ainsi que quelques applications plus spécialisées, ont également beaucoup contribué à élargir le corpus phénoménal, l'ensemble des objets accessibles à l'expérience : bases de données, traitements statistiques, outils lexicométriques ou de traitement automatique des langues, par exemple. Dans certaines disciplines, telles que la sociologie des réseaux ou la prosopographie 2 , la transformation numérique a pu avoir une incidence considérable. Pour autant, nous souhaitons plaider, dans cet article, qu'il serait réducteur de cantonner l'apport du numérique à cette dimension instrumentale, à une relation ancillaire 3 , qui ne verrait le numérique que comme un serviteur plutôt que comme un partenaire intellectuel. Nous souhaitons montrer que le numérique n'est pas seulement un ensemble de technologies, mais également de techniques 4 et de sciences, les STIC 5.
Dans le cas de l'histoire, par exemple, deux grands types d'approches se dessinent au cours des années 1980-1990 : les conceptions « orientées modèle », plus souvent instrumentées par des bases de données relationnelles, et les conceptions « orientées sources », qui tendent aujourd'hui à être instrumentées par des bases textuelles 14  (Denley 1994). Une même archive peut donc aboutir à des numérisations très différentes. Pour illustrer cette idée, citons le cas des principaux projets du réseau européen Heloise 15 qui font, depuis quelques années, évoluer leurs modèles conceptuels, sous l'effet conjoint de la maturité de la réflexion méthodologique, de l'évolution technique et de l'évolution de leurs questions de recherche. Malgré de telles avancées, il arrive encore souvent que des chercheurs en humanités, faute d'une maîtrise suffisante des tenants et aboutissants de chaque choix technique, laissé à un prestataire de service, s'épargnent l'effort de la réflexion sur leurs instruments et ainsi scotomisent de telles considérations, voire s'en disqualifient.
En conséquence, certaines bases de données historiques ne sont parfois que de superbes fiches en carton numérisées ne permettant guère que quelques tris simples et de la recherche par mots-clés. Ces bases ne survivent pas toujours à l'intérêt de leur auteur, disparaissant après la publication de tel ouvrage ou de tel article. Il arrive aussi qu'elles ne soient plus opérationnelles du fait de l'évolution des technologies support. Elles privent parfois ainsi la science de l'accès à des données inestimables ou à des travaux remarquables 16. Malgré ces limites, certains travaux de ce type restent d'un grand intérêt et sont destinés à durer. Évoquons, à titre d'exemple, la numérisation des archives du Servizio geologico italien, réalisée sous la direction de Pietro Corsi, sous forme de photographies et de textes indexés, qui ont ainsi été sauvées, certains documents originaux étant désormais perdus  (Corsi 2007).
Toutes ces techniques ont un intérêt pour la recherche scientifique. Observons-le sur l'exemple du réseau de recherche européen Heloise des bases de données portant sur l'histoire des universités  (Hiernard, Turrel et Delmas-Rigoutsos 2011 ; Delmas-Rigoutsos, Hiernard et Turrel 2018). Initialement, en 2008, dans le cadre du projet Repertorium academicum pictaviense 18 , Jean Hiernard, Denise Turrel et moi-même souhaitons monter une nouvelle base de données exploitant les registres de l'université de Poitiers des e et e siècles et, pour cela, nous nous rapprochons d'autres équipes de recherche européennes ayant déjà mis en place de tels projets. Il apparaît rapidement qu'aucun modèle de données d'une équipe ne peut s'appliquer tel quel au travail d'une autre. La nature des sources utilisées est diverse, de même que les données collectées et les traitements effectués.
Peter Denley, cofondateur et premier secrétaire général de l'Association for History and Computing, insiste sur le fait que comprendre le principe d'organisation des bases de données relationnelles serait, pour tous les historiens, « a considerable service to their understanding of structured systems of any kind »  (Denley 1994). Voyons-le sur quelques exemples pour lesquels nous relaterons en quelques phrases l'analyse computationnelle réalisée par des membres du réseau 28. Une des premières discussions du réseau de recherche Heloise sur l'histoire des universités a consisté à clarifier la notion de lieu. Cette notion apparaît pour les types les plus courants d'événements que nous traitons, comme l'immatriculation ou la collation de grade d'un étudiant 29 , à l'occasion duquel celui-ci indique son « origine ».
Cette distinction étant posée, faut-il référencer une localisation géographique par son nom local à l'époque de la source, faut-il utiliser plutôt une dénomination contemporaine, faut-il préférer un géocodage (des coordonnées), ou encore faut-il utiliser tout cela à la fois ? Ces questions, une fois clairement énoncées, peuvent recevoir une réponse claire pour chacune des bases de données du réseau. L'option retenue n'est pas identique pour toutes ; d'une part, parce que cela n'est pas nécessaire : les outils peuvent s'adapter ; d'autre part, parce que cela n'est pas forcément souhaitable : chaque équipe doit se déterminer en fonction de ses sources, de ses ressources humaines et des problématiques scientifiques qu'elle souhaite traiter : simple mention de source, thésaurus, base de lieux, index géographique ou gazetteer, chacune de ces données pouvant intégrer ou non une dimension historique.
Ces questions touchent également à la dimension politique de la recherche scientifique : certaines équipes ont accumulé des années de travail sur une base de données et il n'est pas toujours possible de reprendre toutes les données 30 pour les adapter à un nouveau modèle conceptuel ; poser la question d'un choix unique pour tout le réseau aurait donc conduit à mettre certaines équipes en difficulté ou à installer une lutte d'influence entre équipes, visant à imposer tel ou tel choix. Cette décision du réseau de recherche de conserver une variété de modèles, qui concerne d'ailleurs tous les choix conceptuels, n'empêche pas, cependant, de travailler sur des formats communs, nécessairement imparfaits (et incomplets), pour les échanges de données entre équipes. Elle laisse ouvertes, de plus, les discussions méthodologiques -et computationnelles -qui permettent d'envisager les évolutions à long terme des principales équipes et de conseiller utilement les projets en cours de conception.
Cela présente l'intérêt de pouvoir étudier l'évolution des implantations au cours du temps, par exemple, mais cela contraint, du même fait, à spécifier cette implantation pour chaque événement universitaire. On le voit, chaque choix conceptuel oblige à certaines explicitations et empêche (ou complique) certains traitements. Aucun n'est neutre vis-à-vis de l'activité de recherche scientifique. Évoquons un dernier exemple tiré de l'expérience du réseau Heloise. Nombre de bases de données relationnelles du réseau ont d'abord été conçues en suivant des modèles conceptuels très spécialisés, avec un grand nombre de champs très spécifiques pour chaque entité personne : plusieurs champs de lieux, plusieurs champs décrivant des grades reçus ou des charges ecclésiastiques, des indications de relations entre personnes, etc.
A factoid is not a statement of fact about a person; a collection of factoids does not record a 'scholarly overview' of a person that a scholar has derived from the sources s/he has read. Instead, each one records an assertion by a source at a particular spot about a person »  (Bradley et Short 2005, 8). Dans ces modélisations, qui n'associent pas toujours aussi systématiquement fait et source, la conception du fait est considérablement plus générique : un fait est, pour l'essentiel, une localisation temporelle, une localisation géographique, une catégorie d'événement et des acteurs ayant chacun un rôle. Dans le cas des bases de données sur les populations universitaires, les conceptions nouvelles tendent à ne plus distinguer computationnellement différents types d'événements tels qu'un mariage, une collation de grade, une période d'étude ou une charge d'enseignement : tous sont codés comme des entités de même type, faits ou factoïdes ; la catégorie d'événement devient une simple qualification associée à ce fait ou factoïde.
Cette évolution est également cohérente avec les tendances actuelles de la conception de bases de données. Elle permet de faire converger des représentations orientées modèles et orientées sources en une structure beaucoup plus générique. En pratique, cela permet l'intégration au Web des données (linked data) et l'application de traitements développés pour les données massives, démarche pour laquelle nous plaidions en 2010  (Delmas-Rigoutsos, Hiernard et Turrel 2010). Plus fondamentalement, cela permet également d'approfondir la réflexion de méthodologie historique et, par exemple, de travailler sur la question de l'incertitude en histoire et de sa représentation computationnelle  (Akoka et al. 2021) , sujet des journées d'étude de 2022 du réseau Heloise. Nous espérons avoir montré par ces trois exemples, sommairement esquissés, combien l'analyse computationnelle ne peut être disjointe de la démarche méthodologique, de l'épistémologie de la discipline.
Conclusion : intégrer la dimension numérique à la démarche scientifique Ces dernières considérations nous conduisent à réinterroger notre démarche. Les questions que nous avons abordées ci-dessus sous l'angle de la fécondité pourraient, en effet, l'être également dans une tout autre perspective : celle de la pérennité des résultats scientifiques produits. La publication Web est déjà une première forme de pérennisation : elle permet un archivage par la fondation Internet Archive, par un dépôt légal Web national ou par les grands organismes publics offrant un hébergement Web, tels que l'IR* Huma-Num en France 32. Cette première forme n'est pas toujours suffisante : nombre d'équipes de recherche, ayant perdu la ressource humaine qui avait développé leur base de données, se trouvent en situation de devoir en concevoir une nouvelle, en tout ou partie, dès qu'il s'agit de la faire évoluer.
)  ; faute de place, nous nous limiterons ici à la pensée computationnelle. 25 En informatique, la représentation formelle d'une information va se traduire, au niveau le plus élémentaire, par des structures de données qui seront implémentées, mises en oeuvre, par des programmes. Pour autant, il peut exister de nombreuses autres formes de représentation, de plus haut niveau : propositions et règles logiques pour des systèmes experts, modèles logiques ou physiques de bases de données, automates abstraits, modèles de simulation numérique d'objets physiques, etc. D'un point de vue conceptuel, une représentation formelle est d'abord l'abstraction d'une classe d'objets d'étude d'une façon précise et symbolique. 26 Notons que c'est cette dimension computationnelle qui justifie le radical « ordonn[er] » du mot « ordinateur ».