dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
En option : -IP VHDL configurable depuis le logiciel, -définition des vecteurs depuis un format texte standardisé (STIL ou autre), -mise en oeuvre de la partie logicielle sur une architecture Linux embarquée, -optimisation du temps de test. Les étudiants ont proposé en retour cette architecture suivante (figure  1 ). L'IP VHDL, sur la partie gauche comprend deux parties : -l'interface DUT, nommée "AXI Lite" qui comprend les registres de contrôle et le contrôle des broches entrées/sorties, -la mémoire de stockage des vecteurs, nommée "AXI FULL", qui utilise la BRAM FPGA pour stocker les vecteurs, Le programme de test, dans la partie droite, tourne sur un système d'exploitation "Linux embarqué" (La distribution Peta Linux fournie par Xilinx (  7 )), qui inclut un "parser" pour traduire les vecteurs définis dans un fichier au format JSON  (8).
Ce format a été choisi de par sa popularité et la disponibilité de bibliothèques, en contraste avec STIL, qui aurait demandé un certain effort de codage, incompatible avec les délais imposés par ce projet. Dans sa forme finale, les performances du testeur sont significativement améliorées : -temps d'application vecteur de 100ns, profondeur de 256 vecteurs, mode Burst du bus AXI4, -brochage du DUT configurable, toute les entrées sorties sont connectées à des buffers bidirectionnels contrôlés par un registre interne, comme classiquement pour toutes les interfaces GPIO, -toutes les données de l'application de test (FPGA bitstream, image boot noyau Linux, et logiciel de test) sont stockées dans la carte SDRAM « bootable » installée dans l'interface du kit FPGA zc706, -un signal de synchronisation est fourni par l'interface pour faciliter l'analyse à l'oscilloscope.
Remerciements Cette réalisation a  bénéficié du financement dans le cadre du Programme d'investissement d'avenir, IRT Nanoelec ' ANR-10-AIRT-05 ', et du support complémentaire du GIP-CNFM et du projet  IDEFI-FINMINA   ANR-11-IDFI-0017. Les auteurs remercient pour leur travail et leur motivation sans faille les trois étudiants concepteurs et développeurs du testeur numérique :  Felipe Dienstmann ,  Joâo Redro Meireles  et  Matheus Schuh.
Remerciements Les auteurs remercient l' Agence Nationale de la Recherche (ANR)  pour le support apporté grâce au financement  ANR-11-IDFI-0017  (projet IDEFI-FINMINA), et le GIP-CNFM porteur du projet FINMINA et qui a également soutenu l'introduction de cette nouvelle thématique dans le réseau national.
Introduction Les Enquêtes Socio-Linguistiques à Orléans (désormais ESLO  3  possèdent une triple caractéristique qui leur permet d'occuper une place singulière dans le paysage des bases de données sur le français oral. En plus de contenir des données quantitativement significatives -actuellement environ 6,5 millions de mots -, qui en font l'un des plus vastes corpus oraux disponibles, ESLO est composé de données langagières dites "situées", i. e. dont la production est contextualisée sous forme de métadonnées, qui renseignent sur la date et le lieu de la collecte, le type de l'interaction (entretiens semi-guidés, repas de famille ou entre amis, conférences universitaires, etc. ) et sur le profil des locuteurs, répartis en tranches d'âge, de sexes et de catégories socioprofessionnelles. Enfin, ce corpus a la particularité d'avoir été constitué en deux temps, à 40 ans d'intervalle, puisqu'à une première campagne de collecte réalisée de 1968 à 1971 par des universitaires britanniques (ESLO1) a succédé, depuis 2010, une deuxième campagne cherchant à collecter des données en partie comparables (ESLO2), ce qui donne aux ESLOs une importance particulière dans le champ d'étude émergent de la micro-diachronie.
C'est ainsi que, étudiant un phénomène linguistique particulièrement complexe et discuté, la distribution futur simple-futur périphrastique  4  , nous avons entrepris la constitution d'un sous-corpus, ESLO-MD (ESLO Micro-Diachronie), composé de deux parts diachroniquement différenciées (ESLO1-ESLO2) mais qualitativement et quantitativement comparables. Sélectionné d'une manière rigoureuse, documenté et enrichi par une annotation fine, ce corpus doit à notre avis être partagé, non seulement pour faciliter les procédures de vérification de nos propres analyses, étape selon nous désormais incontournable d'une démarche scientifique, mais aussi parce qu'il nous semble particulièrement bien placé pour alimenter la réflexion sur l'articulation entre variation et changement, et pourrait donc servir de base de données à de nouvelles recherches, portant aussi bien sur des phénomènes linguistiques et leurs éventuelles évolutions micro-diachroniques que sur l'usage de ces phénomènes et leurs éventuelles évolutions internes et/ou externes.
Pour le cas particulier d'ESLO-MD, elles nous semblent être au nombre de trois. Nous présentons d'abord les deux que nous avons adoptées, en finissant par une troisième piste à envisager. Sur le site ESLO (http://eslo. huma-num. fr/) associé à la plateforme de consultation de la base de données, il a été aisé de documenter le sous-corpus 16 , en déposant un inventaire structuré de la sous-collection ESLO-MD renvoyant aux enregistrements et transcriptions, avec un accès restreint pour les versions non publiables (versions A), et en joignant un descriptif des études réalisées, les fichiers d'annotation et le guide (typologie d'exemples et arborescence). Cette opération, simple et rapide, ne permet pas cependant de référencement pérenne du travail. Ce dernier est en revanche possible sur la plateforme ORTOLANG (https://www.
Repenser la notion de « libre » dans la notion de « libre accès aux savoirs » deviendrait une nécessité. Marc Vanholsbeeck, de la Direction de la recherche scientifique du Ministère de la Fédération Wallonie-Bruxelles, nous rappelle le poids de la Commission européenne sur le déploiement du mouvement et focalise sa contribution sur une contradiction des prescrits formulés, selon lui, à savoir une prescription de diffusion des résultats de la recherche à des publics élargis (hors circuit traditionnel des pairs) et l'élaboration d'indicateurs internes de performance en matière de recherche élaborés uniquement à partir des articles de revues appartenant aux référentiels en place (bases de données Web of sciences, Scopus…). Il plaide, au final, pour la voie verte de l'open access pour rendre visible cette diversité.
D'une certaine manière, l'open access est l'aboutissement de l'irruption du Web dans le domaine scientifique, c'est-à-dire l'accès facile à l'information en ligne pour un large public. À travers les articles de notre dossier se dessine la carte d'un nouveau paysage de la communication scientifique, très différente du monde des abonnements, bases de données et autoroutes de l'information d'il y a 30 ou 40 ans, mais différente aussi des idées d'auto-gestion scientifique au détriment de l'édition commerciale des premiers projets de l'open access dans les années quatre-vingt-dix. Même si, comme nous le disions en introduction, le tout open access semble difficile à atteindre pour 2020, il n'en reste pas moins que l'open access est désormais bien installé, le nombre d'articles ou revues en libre accès progresse, les opinions et politiques institutionnelles sont majoritairement favorables, les plateformes d'édition et de diffusion en open access se multiplient 5.
Nos travaux ultérieurs consistent à agréger de manière cohérente toutes les données publiées via l'outil LODEX en respectant une ontologie spécifique. Cette agrégation doit amener à un SPARQL endpoint contenant un graphe global des données ISTEX. L'objectif ultime étant d'insérer ISTEX dans le graphe global géant du Web pour faciliter les collaborations entre institutions mais aussi pour introduire la possibilité de faire raisonner les données ISTEX. remerciements Ces travaux ont été financés par le projet ISTEX avec le soutien de l'Agence Nationale pour la Recherche dans le cadre du programme d'Investissements pour le Futur de référence ANR-10-IDEX-0004-12. 2017, n° 4 -I2D -Information, données & documen ts 15.
, les dispositifs numériques possèdent leurs propres règles constitutives ou conditions d'utilisation qui gouvernent les pratiques de leurs utilisateurs. Les conditions d'utilisation des systèmes d'information créent un ensemble de contraintes qui dictent les modalités d'accès aux données de notre époque et définissent la jouabilité des dispositifs numériques. Chaque plateforme de partage, réseau social possède ses propres conditions d'utilisation qui déterminent les formes sous lesquelles il est possible d'accéder à ses données. Pour utiliser une nouvelle plateforme, un usager doit impérativement accepter ses conditions d'utilisation. Il sera ensuite amené à les respecter en utilisant des interfaces graphiques spécialement conçues pour limiter la portée de ses actions. Toutefois, de nombreux systèmes d'information ne se contentent pas de donner accès à leurs bases de données à partir d'une interface graphique et permettent d'interagir avec une interface de programmation (API).
Malgré leurs conditions d'utilisation qui limitent le nombre et le type de requêtes pouvant être envoyées pour interroger une base de données, les API étendent la jouabilité des dispositifs numériques. En permettant d'automatiser la recherche d'informations, et de construire de nouveaux agencements de données textuelles, visuelles et sonores, elles encouragent le développement d'expériences inédites et de pratiques exploratoires. Les API rendent possible la création de nouveaux dispositifs ludiques qui exploitent la richesse des données indexées par les systèmes d'information de la Toile en leur appliquant d'autres traitements informatiques et modes de lecture. Par exemple, l'application Hyperlapse 9 utilise l'API Google Maps pour créer des vidéos d'itinéraires routiers à partir d'images capturées par les « Google cars » dans le monde entier.
Pourtant, toutes les variables (caractérisation des activités économiques, des installations humaines, études des productions, objets reconstitués ou découverts, données biotiques et abiotiques, cartographies des pressions anthropiques et naturelles, services rendus et ressentis, image sociétale. ) de ces systèmes interagissent dans le temps et à chaque échelle spatiale. Après quelques années d'existence, ArkeoGIS agrège aujourd'hui 67 bases de données représentant plus de 50 000 objets (sites, analyses. ). Fort de cette normalisation de l'information archéologique et paléo-environnementale, il nous a semblé important de tester de nouvelles méthodes de fouille de données, afin de mettre en évidence de possibles données « connexes » et complexes possiblement reliables à ces jeux de données.
Le lien entre les extraits des bases agrégées au sein d'ArkeoGIS nous a permis de tester ces approches grâce à un prototype "open source" développé par le consortium IndexMed. Ce prototype permet la mise en place de liens entre objets de bases de données différentes. Le consortium IndexMed a pour objectif d'identifier puis de lever les verrous scientifiques liés à la qualité des données et à leur hétérogénéité. La représentation de l'information sous forme de graphe rend possible la prise en compte des données malgré leur disparité et sans les hiérarchiser, et permet d'améliorer la précision des outils d'aide à la décision utilisant des méthodes émergentes d'analyse de données (clustering collaboratif, classification collective, fouille de graphes, analyse de réseau, extraction de communautés).
Visualisation de données sous forme de graphes en archéologie. Rencontre opérationnelle des archéologues d'ArkeoGIS et des écologues d'IndexMed Data visualisation in archaeology based on graph approach. Operational meeting of ArkeoGIS archaeologists and IndexMed ecologists of data, in each discipline, is discontinuous, imprecise and poorly distributed. Yet, all variables (characterization of economic activities and human installation, productions studies, characteristics of the discovered or reconstituted objects, biotic or abiotic data, maps of anthropogenic and natural pressures, rendered services and feelings, societal perception. ) of these systems interact over time and at each spatial scale. After a few years of existence, ArkeoGIS aggregates 67 databases representing over 50 000 objects  (sites, analyzes.
). With this standardization of archaeological and paleoenvironmental information, it seemed important to test new data mining methods, to see whether "related" and complex data can be linked to these archaeological data sets. The link between aggregated-bases extracts within ArkeoGIS allowed us to set up a cross-requesting and test possibilities in a prototype developed by the consortium IndexMed. This prototype, open source, allows the establishment of links between objects from different databases. The consortium IndexMed aims to identify and to raise the scientific challenges related to data quality and heterogeneity. The use of graphs allows us to consider data despite their disparity and without prioritization, and improve decision support using emerging data mining methods (collaborative clustering, machine learning, graphs approaches, representation knowledge).
Introduction / contexte Si les archéologues utilisent l'informatique depuis plusieurs décennies, la mise en commun des données produites et leur interrogation à l'aide de méthodes plus novatrices que les désormais traditionnelles CAH et AFC restent un défi. Ces données hétérogènes sont difficilement exploitables de manière intégrée par les techniques couramment utilisées par les chercheurs en archéologie. L'analyse de cette grande quantité de données diversifiées et produites par des sources hétérogènes constitue également un vrai défi pour la science des données. Désormais, la croissance exponentielle de la quantité de données nécessite l'utilisation des outils les plus récents. La version 4 d'ArkeoGIS (arkeogis. org) permet d'agréger des bases de données disparates au sein d'un outil libre et en ligne à l'aide d'une ontologie "bottum up" construite par les acteurs de la discipline.
Forte de plusieurs décennies d'expériences plus ou moins comparables (Archaeomedes puis ArchaeDYN, Fastionline), et agrégeant des projets aussi bien archéologiques (Digital Atlas of Roman and Medieval Civilizations -DARMC, sont à l'étude Chronocarto, NOMISMA, artefacts…) que des projets environnementaux (European Pollen Database, MedMAX, Banadora ou DCCD en cours), le projet ArkeoGIS a trouvé avec Indexmed une équipe développant un outil très adapté, bien qu'initialement développé dans le cadre d'études en écologie marine  (David et al 2016). Récemment, les 3èmes journées organisées par le consortium IndexMed (https://indexmed2016. sciencesconf. org/) ont mis en évidence non seulement le potentiel des approches basées sur les graphes, mais aussi les lacunes en termes de compétences et d'expérience de la communauté des écologues et des archéologues pour adapter et utiliser ces méthodes, afin d'analyser de manière totalement intégrée leurs jeux de données multisources.
Son objectif principal est de développer la culture des bases de données et leur utilisation efficace dans le milieu de la recherche en écologie et biodiversité. Ce consortium s'est étendu à plusieurs UMR de disciplines différentes (notamment, de l'environnement pour l'expertise qualitative de la donnée, et de l'astronomie pour l'expertise en matière de gestion des grosses masses de données). Il doit permettre de répondre à des appels à projets dans le domaine des bases de données en écologie méditerranéenne en favorisant l'interdisciplinarité et les collaborations avec d'autres entités du CNRS. Les projets qui y seront développés doivent s'appuyer sur les différentes démarches nationales et internationales et promouvoir un travail partenarial international. IndexMed doit notamment servir de relais aux réseaux et démarches en place nationalement et internationalement, et proposer une réponse aux obligations européennes (Aarhus, INSPIRE,…) auxquelles les laboratoires de recherche travaillant dans les domaines de l'environnement et des sciences humaines sont et seront de plus en plus soumis.
Principes de la représentation de l'information sous forme de graphes Un graphe est un ensemble de points que l'on appelle des noeuds (sommets en mathématique ou cellules en informatique) reliés par des traits (segments) ou flèches nommées arêtes (ou bien liens ou arcs). L'ensemble des arêtes (edges en anglais) entre noeuds (nodes en anglais) forme une figure similaire à un réseau (Aggarwal & Wang 2010). Afin de construire les graphes qui seront présentés, un export de données a été réalisé à partir d'ArkeoGIS. La représentation de ces données sous forme de graphes permet de relier des objets (champs de la base de donnée ou valeurs de ces champs) ayant des formats différents (quantitatif, qualitatifs ordonnés ou non ordonnés); les valeurs d'attributs d'un second champ de la base de donnée permettent de créer les liens entre ces objets.
Les liens sont matérialisés par des descripteurs (une variable ayant plus d'une valeur possible, qui est aussi la valeur ou une transposition de la valeur que prend un champs de la base de donnée pour un enregistrement). Les descripteurs quantitatifs sont en général transformés en classes de valeurs. Plusieurs descripteurs peuvent être assemblés pour former -selon la combinaison de leurs valeurs respectives -un motif, qui pour ces valeurs données sont appelés patrons (patterns en anglais). Ces patrons peuvent décrire des objets et/ou des liens et/ou des contextes (contextes qui ne participent pas à la topologie du graphe). Les objets ayant le plus de liens en commun sont les plus proches, ceux ayant les liens les plus ténus (c'est à dire le moins de chemins possibles pour les relier à entre eux et beaucoup de noeuds intermédiaires) sont les plus éloignés dans la représentation.
La représentation sous forme de graphe permet de représenter de nouveaux objets en combinant les valeurs de différents champs. On peut ainsi traiter les champs un à un ou bien en groupe de valeurs. D'autres champs de la base de données, nommés "contextes", sont ensuite utilisés pour colorer ou changer la forme et la grosseur des noeuds. Ils ne participent pas à la topologie du graphe. Les motifs ainsi projetés dans le graphe peuvent être (i) dispersés, auquel cas les liens qui organisent le graphe ne sont pas liés aux éléments de contexte ; ou bien (ii) regroupés dans une ou plusieurs parties du graphe, auquel cas il existe un lien entre la façon dont les noeuds sont organisés et un ou plusieurs contextes. L'analyse des fréquences relatives de ces "motifs" et des redondances entre "plus proches voisins" par rapport à leur fréquence dans tout ou partie du graphe donne une idée de l'importance de ces corrélations.
Le potentiel actuel d'ArkeoGIS ArkeoGIS fonctionne comme un agrégateur requêtable de bases de données. Cela signifie que toute information présente dans ArkeoGIS peut faire l'objet de requêtes sur son emplacement, l'état de la recherche, et les périodes concernées. Chaque site peut ensuite être interrogé à l'aide de cinq filtres selon que l'information concerne les structures, le mobilier, les productions, le paysage et les analyses, ou les textes et l'iconographie. Le résultat de la requête s'affiche sous forme de carte dans l'application ; les lignes d'informations correspondantes peuvent ensuite être exportées dans un format très simple (CSV), permettant une réutilisation dans tout type de logiciel. Ce format assure une compatibilité avec des tableurs, des bases de données, des systèmes d'information géographique, des logiciels d'analyse ou de modélisation (comme R ou Netlogo p.
ex. ), ou encore avec le prototype de visualisation sous forme de graphe de données distantes en cours de développement dans le cadre d'IndexMed. Initialement développé afin de mutualiser les données archéologiques et paléoenvironnementales de la vallée du Rhin, ArkeoGIS est un système d'information géographique (SIG) libre, en ligne et multilingue (allemand-anglais-espagnol-français). Actuellement dans sa quatrième version, ArkeoGIS permet de mettre en commun les données scientifiques spatialisées concernant le passé. Les bases de données sont issues de travaux de chercheurs institutionnels, d'étudiants avancés, de sociétés privées, de services d'archéologie, mais aussi de travaux de paléo-environnementalistes, d'historiens et de géographes. Tous ces travaux et bases de données sont accessibles et requêtables en ligne.
Difficultés et propositions de résolutions De manière générale, les verrous scientifiques à lever dans un projet de recherche interdisciplinaire futur devront être précisés par les experts du domaine des STIC, et concernent notamment i) l'augmentation des fréquences et de la densité d'acquisition des observations (développement des méthodes de reconnaissance automatique et déploiement d'outils d'acquisition moins onéreux), ii) la diversification des objets et des descripteurs d'objet intégrés dans les graphes, iii) la normalisation des descripteurs de la donnée et les méthodes permettant d'intégrer les différents niveaux de qualité des données. Le premier verrou important, surtout lorsque l'on part de bases de données "empilées", est d'avoir un dénominateur commun suffisant à chacune de ces bases pour obtenir, pour chaque objet, au moins une valeur pour les descripteurs qui servent de liens.
Perspectives Les premiers tests de ces méthodes sont néanmoins encourageants car ils permettent d'appréhender tout ou partie du système observé (un ensemble de sites) en intégrant des données de contextes de format différents. Ils permettent aussi d'étudier le système d'observation ainsi que les efforts de prospection, ou d'avoir une approche visuelle de la répartition des compétences en archéologie. Les aspects chronologiques et les requêtes spatiales n'ont pas été mises en oeuvre de manière plus poussée, car un travail d'homogénéisation de ces descripteurs est encore nécessaire (nombre de catégories et valeurs partagées par toutes les bases de données utilisées). Dans un second temps, ils feront l'objet d'analyses plus complexes basés sur des graphes issus de requêtes plus spécifiques. Chacun de ces trois aspects pourra être développé dans le cadre de futures recherches interdisciplinaires, dans lesquelles les questionnements scientifiques en archéologie côtoient les questions scientifiques en sciences et techniques de l'information et de la communication.
(SINP -Système national d'Information sur la Nature et les Paysages, MNHN -Muséum National d'Histoire Naturelle, SPN -Service du Patrimoine Naturel, RBDD Réseau Bases De Données du CNRS) ou internationalement (OBIS, GBIF, LifeWatch, GEOBON, CoL, WoRMS…) et s'appuiera sur les catalogues développés à ce niveau (IDCNP -Inventaire des Dispositifs de Collecte sur la Nature et les Paysages du SINP, Réseaux d'acteurs de la FRB -Fondation pour la Recherche sur la Biodiversité).
Nous nous sommes attachés à extraire des pages de présentation de MOOC français un certain nombre d'informations fournies par les concepteurs de manière presque systématique : public visé par la formation, prérequis éventuels, nombre de semaines que dure le cours, nombre de membres dans l'équipe pédagogique, rôle dans le MOOC et structure de rattachement. Entre janvier et mars 2016, l'ensemble de ces informations ont été extraites à partir du seul texte disponible sur la page de présentation, et les bandes-annonces n'ont pas été analysées à cet effet. Les informations, quand elles étaient accessibles, étaient copiées telles quelles dans une base de données. Une fois les données brutes copiées, elles étaient codées manuellement et de manière indépendante par deux chercheurs, selon un code préétabli.
This work has been carried out thanks to the support of the A*MIDEX grant (n o  ANR-11-IDEX-0001-02 ) funded by the  French Government « Investissements d' Avenir » program. est centrale. Trois points en particulier sont abordés : la liaison entre les thématiques qui émergent dans le livre du 1971 (pauvreté, chômage, question méridionale, travail ouvrier, aliénation, villes-dortoirs, etc. ) du roman dont la narration passe de la première personne du singulier à la première du pluriel, signe grammatical de la prise de conscience politique du narrateur,.