dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Multi-Threaded Programming Since almost 10 years, multi-core general purpose processors (multi-core CPU) have become ubiquitous, and offer some general-purpose parallelism with shared memory. Hence, our first implementation technique targeted the use of threads to parallelize the considered algorithms. Threads are concurrent flows of executions as part of a process, and each can use a different processor core (this can be imposed by the programmer, or we can let operating system scheduler handle it). Threads share the process data memory, which is handy for parallel programming. Our algorithm parallelization work has been done by parallelizing elementary linear algebra operations on intermediate vectors of size n and on sparse matrix times vector product. We dealt with a C-language based implementation of IDR(s) and IDR(s)-minsync, and used the Linux POSIX threads to activate several threads of execution in the scope of the solver.
GPU Programming In the last few years, we have also seen the emergence of end-user programmable GPU, with two global providers: NVIDIA and AMD. GPU have a specific architecture, and are mainly used as accelerators that can be coupled with CPUbased software. They embed many processing units, and several Giga bytes internal shared memory. Their memory throughput is of a larger order of magnitude than current CPU. We refer the reader to references  [8, 9]  for already work done these last years to build and evaluate GPU based solutions for implementing linear solvers  [8, 9]. We implemented the IDR(s)-minsync algorithm as a combination of CPU code and calls to necessary linear algebra primitives on a GPU (thanks for NVIDIA Cuda  [10] , NVIDIA cuBlas  [11] , and cuSparse  [12]  libraries). In Figure  4 , we illustrate the "master-slave" programming model we have adopted.
Report on the Scalability Results Obtained with a Multi-Thread Approach The reference hardware for these tests is made up of two 6-cores CPU Intel E5-2643 v2 (with 59 Go/s theoretical peak memory throughput), managed by Linux Centos 6. 3. In Figure  6 , we considered the resolution of linear system system 1 and system 2 by our IDR(s)-minsync multithreaded implementation, and increased the number of threads. We represent there: the duration time we would ideally expect for these computations, and the actually observed duration times. Multi-threaded/Multi-core implementation Linear algebra primitives implemented with Linux POSIX threads.
In our way of thinking about it, we wanted also to make sure that the elaborated decision support system be transferable to different regions and contexts. In view of this, we have gained inspiration from work done in the framework of impact studies on the environment  [18]  or landscape degradation  [13, 14]. The latter work has the specificity of being based on the principles of MCDA  [2, 13, 23] , which views evaluation as the result of a process called "decision aiding". The other specificity of the present work is its web-based oriented character. Java Enterprise Edition (Java EE,  [16] ), which is built on the Java language, is a platform well suited to implement dynamic web application. However, the current Java EE software packages, do not integrate, in their standard versions, developed multicriteria treatment functionalities, which allow to rank or select WDSPs, or assign them to categories taking into account objective criteria (economic, for instance) and subjective criteria (social , for instance).
Implementing and web tools used We implemented our model with Java language in Java EE  [9]  platform on the integrated development environment Eclipse following the "Model View Control"methodology. The resulting web-based software is delivered as war (web archive) file which need to be deployed inside a server. For this reason we will use a local server tomcat  [9]  to illustrate our application. When using a local server (e. g. tomcat), "localhost:8080/pesswsa/creationPredicting" (resp. "localhost:8080/pesswsa/creationEvaluating" ) is the web address which allows you to reach the application in the case of predicting (resp. evaluating) sustainability of a given WDSP. Figure  1  shows what we get when seizing the mentioned web address on Google Chrome browser.
Architecture proposée Dans cette section, nous décrivons l'architecture proposée pour le déploiement autoadaptatif d'une application à base de composants (en l'occurrence l'intergiciel DIET). Cette architecture est une adaptation du modèle de boucle de contrôle MAPE-K  [18]. Nous commentons les différents modules qui sont numérotés, comme indiqué sur la Figure 3. Les numéros ne définissent pas un ordre mais un moyen pour identifier les blocs. Algorithmes de planification (2) : la fonction d'un algorithme de planification consiste à répartir les composants de l'intergiciel sur les ressources de la plate-forme qui satisfont leurs besoins (si possible) et de sorte que les objectifs prédéfinis par l'utilisateur soient atteints. Pour ce faire, les algorithmes ont besoin de connaître : les paramètres de l'utilisateur (1) qui expriment les préférences de l'utilisateur (contraintes sur le déploiement, qualité de service,.
Résultats des simulations Toutes les simulations ont été réalisées sur une machine ayant les caractéristiques matérielles suivantes : Processeur Intel(R) Xeon(R) X5570 @ 2. 93GHz avec 16 coeurs et 33 GB de RAM, avec le système d'exploitation Debian GNU/Linux 7 (wheezy), et la version Erlang R15B01 (erts-5. 9. 1). Pour toutes les simulations effectuées, nous avons utilisé cinq machines virtuelles Erlang (que nous appelons aussi noeuds erlang) déployées sur la même machine physique. Les noeuds erlang sont connectés entre eux sous la forme d'un graphe complet, formant ainsi une sorte de cluster. Ainsi, tout processus déployé sur un des noeuds peut communiquer avec un autre processus déployé sur le même noeud ou sur un autre noeud s'il connaît son adresse. Par manque d'espace, nous allons décrire une seule simulation.
Un questionnaire auto-administré, préétabli et pré-testé a été établi. Saisie et l'analysée des données par logiciel SPSS20. 0. Résultats: Le taux de réponse de 51,9 % (183/95), un manque des connaissances relatif à la MV a été rapporté. Plus de la moitié des répondants ne connaissent pas le correspondant local de son établissement et l'existence d'un formulaire standardisé de signalement. Concernant les attitudes, 89,5 % notifient l'intérêt de mise en place du système de MV et 37,5 % reconnaissent que le signalement doit émaner du soignant constatant l'incident. Pour les pratiques, la majorité confirment l'absence d'une gestion organisée de la maintenance des DMs dans leurs services. 90,5 % expriment leurs souhaits de recevoir une information mais peu d'entre eux expriment leurs désirs de suivre une formation (57,9 %).
6 Analyse statistique L'essai a été réalisé suivant un dispositif en blocs complets randomisés (BCR) avec cinq répétitions par variété (un arbre = une répétition). Les analyses de variance (ANOVA) de tous les traitements sont réalisées avec le logiciel SPSS (version 13). Pour les caractères significatifs, les moyennes ont été regroupées par la méthode de Duncan au seuil de 5 %. Les corrélations, les erreurs standards et les coefficients de variation ont été calculés à partir des données brutes selon la méthode de Pearson et réalisés avec le logiciel Graph Pad Prism v 6. 0.
Cette matrice représente non seulement les taxons terminaux, mais également les noeuds internes, qui sont interprétés comme des aires plus grandes que celles occupées par les taxons terminaux. Un extra-groupe artificiel constitué uniquement d'absences (états 0) est ajouté, pour polariser les caractères, ce qui semble difficile à justifier. Cette matrice est ensuite utilisée pour produire un arbre d'aires géographiques. Les auteurs préfèrent une méthode moins fréquemment utilisée, l'analyse à trois éléments en biogéographie (threearea analysis en anglais). Cette méthode utilise des arbres de taxons (établis à l'aide d'autres données) et les aires qu'ils occupent ; cette information est transformée par le logiciel LisBeth  (Zaragüeta Bagils et al. , 2012)  en relations à trois aires (celles définies par les distributions des taxons terminaux) et analysée pour obtenir l'arbre des aires final (pas forcément pleinement résolu, bien entendu).
This matrix is then used to produce a tree of geographic areas. The authors prefer a less-frequently used method, namely "three-area analysis". This method uses trees of taxa (established from other data) and their geographical distribution; these data are decomposed by the computer program LisBeth  (Zaragüeta Bagils et al. , 2012)  into threearea statements (established from the terminal taxa) and analyzed to get a tree (not necessarily fully-resolved) of areas. A related phylogenetic method, three-taxon analysis, has been strongly criticized on a theoretical basis (e. g. ,  Farris, 2000. Harvey, 1992) , but simulation-based tests  (Grand et al. , 2013; Rineau et al. , 2015)  recently demonstrated that its performance, if a bit lower than that of ordered parsimony, is far better than unordered parsimony, which is nevertheless the most frequently used method of phylogenetic inference based on phenotypic characters.
But these problems do not appear to be fatal because they simply reflect character conflict, a recurring problem for which many solutions have been proposed, in slightly different contexts (e. g. ,  Bradley et al. , 2009; Goloboff and Farris, 2001; Rohlf, 1982). The authors may be overly critical of established practices when they argue (pp. 78-79) that the causes of historical events cannot be known. The example on the center of origin of humans and on the causes of evolution of human intelligence, which they provide to justify their claim, does appear to constitute over-interpretation of a meager dataset by paleoanthropologists, but to the extent that hypotheses are testable, the causes that they invoke can be known. I also do not see why, contrary to taxa, areas of endemism could not have holotypes, as the authors argue (pp.
Newborns from Group 2 received no specific therapy. Statistical data were processed using standard Statistica 8. 0. (2007) and Microsoft Office Access (2013) software. The major part of the data did not comply with the normal distribution law, and therefore, the results were presented as median, 25 th (LQ) and 75 th (UQ) percentiles. The analysis of significance of differences between groups was carried out using nonparametric Mann Whitney U test. Value of P<0. 05 was considered as a critical signifi cance level. The Spearman rank correlation coefficient (r s ) was calculated to identify a link between ABB and TEG parameters. Relations were considered significant at a cor relation coefficient values (r s ) 0. 37.
Abundance of prokaryotes Free-living prokaryotes were determined by flow cytometry  (Mével et al. , 2008). Two-milliliter seawater samples were fixed with 2 % formaldehyde for 1 h at 4 • C. A 1 mL subsample was incubated with SYBR Green I (Sigma Aldrich, final conc. 0. 05 % [v/v] of the commercial solution) for 15 min at 20 • C in the dark and analyzed with a FACSCalibur flow cytometer (Becton Dickinson, San Jose, CA) equipped with an air-cooled argon laser (488 nM, 15 mW). Data acquisition and analysis were done with Cell-Quest software (Becton Dickinson). The discrimination of the heterotrophs was undertaken using SYBR Green I to induce a green fluorescence and enable the separation of the prokaryotes using the SSC (side scatter) diffraction parameter.
Statistical analysis The comparative analysis of 16S rDNA-or 16S rRNA-based CE-SSCP fingerprints was carried out with the PRIMER 6 software (PRIMER-E, Ltd. , UK) using Bray-Curtis similarities. We used the similarity profile test (SIMPROF) (PRIMER 6) to check whether a specific sub-cluster can be recreated by randomly permuting the entry ribotypes and samples when using hierarchical agglomerative clustering. The significant branch (SIMPROF, p < 0. 05) was used as a prerequisite for defining bacterial clusters, and clusters were reported using non-metric multidimensional scaling (NMDS) representation. Canonical correspondence analysis (CCA) was used to investigate the variations in the CE-SSCP profiles under the constraint of our set of environmental variables using CANOCO software (version 5.
0) as previously described in  Berdjeb et al. (2011). Significant variables (i. e. variables that significantly explained changes in 16S rDNA-and 16S rRNA-based fingerprints) in our dataset were chosen using a forward-selection procedure. Explanatory variables were added until further addition of variables failed to contribute significantly (p < 0. 05) to a substantial improvement in the model's explanatory power. Environmental parameters were previously transformed according to their pairwise distributions, and Spearman's rank pairwise correlations between the transformed environmental variables were used to determine their significance with StatEL v2. 7.
Another significant outcome of our study has been to (i) link the spatial distribution of ectoenzymatic activities with changes in prokaryotic community structure and (ii) show that a combination of a complex set of physical and biogeochemical parameters was necessary to explain the changes in prokaryotic community structure. This study also emphasizes the use of direct multivariate statistical analyses to keep the influence of pollutants in perspective without denying the role of other physico-chemical variables to explain the dynamics of prokaryotic community structure in polluted areas. Our study provides an extensive dataset efficiently mixing biogeochemical status with information on phytoplankton and prokaryotic structure and dynamics. This has never before been measured in the Términos Lagoon and the outcome offers a strong base of information and reflection for future studies on this essential coastal system and into the potential environmental conditions which might prevail as a consequence of future climate change.
Acknowledgements. The present work was conducted within the frame of the  Joint Environmental Study of the Términos Lagoon (JEST)  and jointly financed by the  French National Program   EC2CO-DRIL , the  Institut de Recherche pour le Développement (IRD) , the  Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) , the  University of "Université de Lille-I" , and the  Universidad Autónoma Metropolitana-Iztapalapa (UAM-I). The authors are extremely grateful to the  Instituto de Ciencias del Mar y Limnologia  and the  Universidad Nacional Autónoma de México  ( ICML-UNAM ) for providing full access to their field station in Ciudad del Carmen. We also acknowledge P. A. and  M. V. Ghighi  for carefully proofreading. Thanks also to  Julia, Joan , and  Vivien  for their support. M. Origel-Moreno  was financially supported by  Bonafont S.
Research Design Data were collected through the entire course of the project. This included lesson plans of the teacher-designer of the course, asynchronous messages left on the blog, on the platform Edmodo and the final digital stories. Along with this ethnographic data, complementary data were also collected towards the end of the project, which included online individual questionnaires directed to the student-participants of the study and a focus group that provided more insight on factors pertaining to the group's offline and online activity. An online survey was administered to the participants at the completion of the project via Google Forms (a function within Google docs, now known as Google Drive). The questionnaire was divided into three parts: the expectations of the participants at the onset of the project, the participants' personal and perceived experiences during the course of the project, and their personal appreciation at the end of the project.
Logiciels de veille, analytics, cartographies… s'imposent comme les auxiliaires du communicant. S'ils semblent perçus comme de simples outils de mesure, ils accompagnent la redéfinition des professions et contribuent à l'institutionnalisation de savoirs, de savoir-lire et de savoir-faire. À travers l'observation de Google Analytics, cette contribution s'intéresse à l'action des équipements de l'expertise, aux représentations qu'ils actualisent, à la manière dont ils préconfigurent des espaces de pratiques possibles. Comment influent-ils sur les compétences, connaissances et attitudes que les praticiens doivent intégrer ? Dans quelle mesure participent-ils à la professionnalisation des « métiers du numérique » ? L'analyse sémio-communicationnelle de GA illustre la diversité des prises que se donnent ses concepteurs sur la circulation des savoirs, compétences et valeurs dans ces mondes professionnels.
). Créé en 2005 suite au rachat de la société Urchin Software Corporation, Google Analytics est l'un des principaux artisans de la démocratisation des outils de monitoring. Il effectue l'enregistrement quotidien, le traitement et la visualisation de données relatives aux pratiques de consultation des internautes, sans affecter le fonctionnement ni l'apparence des pages surveillées. Il permet par exemple de mesurer l'audience d'un site au fil du temps, de compiler des données démographiques sur ses visiteurs (origine géographique, langue, etc. ) et de visualiser toutes sortes d'informations concernant leurs habitudes de navigation (fréquence des visites, page d'entrée et de sortie, durée moyenne de consultation, nombre de documents actualisés, cheminement au sein du site, technologies utilisées pour s'y connecter, etc.
Nous avons ensuite sélectionné pour cette contribution et placé sous surveillance un site web (anonymisé dans l'article) bénéficiant d'une audience suffisante pour étudier en profondeur les différentes fonctionnalités du dispositif. Google Analytics étant un logiciel en permanente reconfiguration, nous avons décidé de « clore » en quelque sorte le corpus en une cinquantaine de captures d'écran réalisées au cours du mois de septembre 2014. L'analyse tient compte à la fois des contenus textuels et visuels disposés sur chaque page, de l'énonciation éditoriale et de l'organisation formelle des écrans  (Souchier, 1996) , des « signes passeurs » (boutons, icônes, texte cliquable…) et « petites formes »  (Candel, Jeanne-Perrier et al. , 2012)  qui permettent (et orientent) l'usage de l'utilisateur.
Toute pratique de lecture, dans ce cadre, doit être conjointement envisagée comme une activité d'écriture, non seulement parce qu'elle est une lecture cliquée, imprégnée des choix du lecteur  (Souchier & Jeanneret, 2002) , mais aussi parce qu'elle est toujours passible d'être inscrite dans une base de données. Le produit de cette documentation d'une activité médiée informatiquement est couramment qualifiée de « trace d'usage », dans les mondes professionnels comme dans ceux de la recherche, dans des champs disciplinaires très variés, de la psychologie cognitive aux sciences de l'information en passant par l'informatique et l'ingénierie des connaissances. Nous ne questionnerons pas ici la pertinence de la notion de trace, dont la complexité a été clairement exposée ces dernières années (voir notamment  Galinon-Mélénec, 2011 et Davallon, 2012).
Un regard surplombant La transformation d'actes de lecture en objets de comptage et la publicisation des « traces d'usages » relèvent d'un projet éditorial, d'une intention de communication. Google Analytics ne se contente pas de rendre présente une pratique passée (et, à travers elle, un web insaisissable) ; il en façonne une représentation particulière. Les « traces » computées par le logiciel sont majoritairement représentées sous la forme de graphiques (diagrammes, schémas, cartes choroplèthes, etc. ) et de données chiffrées, eux-mêmes soumis à un format socialement reconnaissable, le tableau de bord, qui s'impose progressivement, aux côtés des spectaculaires cartographies du réseau, comme notre mode d'appréhension spontané d'Internet. L'ensemble des informations récoltées donne lieu à un texte global, toujours susceptible d'actualisations très variées, qui confère à une collection d'objets de formes et de statuts divers une réalité sémiotique homogène.
« Tout le monde trouve son compte avec Google Analytics » Si nous avons choisi de consacrer cet article au dispositif d'analyse de Google, c'est notamment parce qu'il propose un scénario communicationnel original. Contrairement à la plupart de ses concurrents, il s'affiche comme un outil accessible à tous, manipulable dans une grande variété de contextes et adapté aux usages de chacun. Les discours qui l'accompagnent le placent rapidement dans une sorte d'indistinction, exhibant tour à tour sa puissance de calcul, la robustesse de ses serveurs et sa facilité d'utilisation : « le fait que ces fonctionnalités soient "professionnelles" ne signifie pas qu'elles sont réservées aux "experts" ». Cette tension entre une prétention fortement idéologique à l'universalité et une valorisation systématique de l'exigence et de la performance de Google Analytics s'observe au niveau discursif comme dans la forme du logiciel.
En manifestant la densité de ses fonctionnalités (notamment par de nombreux menus déroulants, rubriques et sous-rubriques), la profusion des données actualisables (tout ou presque est cliquable à l'écran), la précision de ses options de paramétrage (de multiples fonctions de filtrage et de personnalisation sont disponibles), Google Analytics apparaît comme un logiciel capable de satisfaire le professionnel le plus exigeant. En proposant des rapports standardisés et pré-paramétrés, en limitant l'emploi d'un vocabulaire technique (qui fait alors systématiquement l'objet d'une parole d'explicitation), en guidant l'utilisateur dans la réalisation de toutes ses tâches (grâce à un module d'aide remarquablement élaboré), il se rend accessible au néophyte. À l'image d'un objet comme PowerPoint, il anticipe et facilite des appropriations plurielles et se répand partout, séduisant les webmasters, les professionnels de la communication et, plus récemment peut-être, les créateurs de blogs et de sites personnels amateurs.
La plupart des indicateurs disposés dans l'espace de la page sont enfin décrits et explicités par des infobulles (cf. zone 4) qui apparaissent lorsqu'ils sont survolés par le pointeur de la souris. Ces différents éléments occupent ainsi une part non négligeable de l'écran et multiplient pour Google les occasions de prendre la parole à propos de son dispositif. S'il explique comment l'outil qu'il dépeint fonctionne, le tutoriel suggère en outre un « mode d'emploi » (Akrich, Boullier, Le Goaziou, & Legrand, 1989) et indique à l'usager comment il doit se comporter. Il recommande, ordonne, conseille. Le tutoriel est un dispositif pragmatique et programmatique, un écrit pour faire faire, qui excède de beaucoup la simple « documentation logicielle ». Parmi l'ensemble des appropriations potentielles des fonctionnalités de son logiciel et malgré sa prétention de polyvalence, Google privilégie dans le discours des usages « professionnels » et « marketing », encourageant l'utilisation conjointe de sa régie publicitaire Adwords (qui constitue la majeure partie des revenus de la firme), convoquant fréquemment les motifs de la surveillance (« vous devez absolument identifier les communautés qui jouent un rôle important pour votre marque »), de la performance (« identifiez immédiatement les éléments performants et ceux qui ne le sont pas »), du « retour sur investissement » (« vos investissements dans les médias sociaux méritent mieux que des tâtonnements.
Nous pourrions poursuivre longtemps l'explicitation des contraintes fonctionnelles et informationnelles qui pèsent sur les pratiques mais ces quelques lignes suffisent probablement à montrer que l'usage est toujours déjà là, quelque part dans le texte. Dans l'écriture même de notre objet et par-delà les discours universalistes de Google Analytics, ses concepteurs tentent d'inspirer à l'utilisateur une manière particulière de coopérer. La forme du logiciel constitue, plus qu'une proposition de lecture, un espace de possibles qui façonne en tapinois la pratique du lecteur.