dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
ALife Standards Development Python Package The ALife data standards Python package includes functions for loading a standard-formatted phylogeny file as a Net-workX  (Hagberg et al. , 2008)  directed graph object. Python is a popular language for many tasks including data manipulation and analysis; further, many efforts have been made to build interfaces from Python to other languages (e. g. ,  Allaire et al. 2018; Guelton et al. 2015). These benefits, in addition to its ease of use, make Python an ideal language for developing this initial package of software utilities. NetworkX is a popular Python package for creating and manipulating graphs. By representing phylogenies as Net-workX graph objects, we can apply existing graph algorithms and visualizations to our phylogenies. Additionally, our Python package contains utilities for saving, manipulating, and analyzing phylogenies and lineages.
Data Converters Data conversion tools translate data files between formats. Data converters may allow one to use standard-compliant analysis or visualization tools on data produced by nonstandard-compliant systems and vice-versa. Data converters may also be developed to translate between different encodings of ALife standard data (e. g. , from JSON to CSV, each of which having their pros and cons). We envision data converters serving as the bridge between otherwise incompatible software tools and systems. Thus far, we have developed three data conversion utilities: Avida to Standard Phylogeny In the Avida Digital Evolution Platform  (Ofria and Wilke, 2004) , self-replicating computer programs compete, mutate, and evolve. Avida has been used to study a wide range of evolutionary dynamics (e.
g. ,  Goldsby et al. 2012; Zaman et al. 2014; Dolson et al. 2016). By default, Avida outputs population files at regular intervals during an experiment. Each population file contains information about the genotypes present in the current population as well as the full ancestral lineages for each extant genotype. Our Avida to standard phylogeny converter takes a single Avida population file as input and converts it into the standard phylogeny format (either as CSV or JSON). This converter and more detailed usage information can be found on GitHub at https://github. com/ alife-data-standards/converters-avida.
MABE to Standard Phylogeny The Modular Agentbased Evolver (MABE) is a software framework developed to support research in digital evolution and artificial life  (Bohm and Hintze, 2017). MABE allows researchers to construct experiments by combining different types modules: genomes, brains, environments, and selection methods. These modules can be drawn from an ever-growing collection or be developed by the user as necessary. MABE outputs ancestry information in a series of population snapshot files (either full snapshots or pruned snapshots without reproductively unsuccessful individuals). The MABE to standard phylogeny converter takes these MABE snapshot files and optionally a list of column names that should be included in the standard phylogeny output. This converter and more detailed usage informa-tion can be found on GitHub at https://github.
com/ alife-data-standards/converters-mabe. Standard Phylogeny to VINE The Visual Inspector for NeuroEvolution (VINE)  (Wang et al. , 2018)  is under active development by UBER Labs in conjunction with their Deep Neuroevolution project  (Such et al. , 2017). VINE allows users to visualize how an evolving population moves through trait space over time. The standard phylogeny to VINE converter allows users to identify which properties of their phylogeny data should be translated into the VINE input format and creates the VINE-compliant input files (in the appropriate directory structure). For more information about VINE, see  (Wang et al. , 2018). More detailed usage information for our standard phylogeny to VINE converter can be found on GitHub at https://github. com/ alife-data-standards/converters-vine.
End-user Tools In support of the phylogeny standard and for our own research purposes, we have developed data-processing scripts and visualizations. These tools require users to provide standard-compliant input files (via a command line or graphical interface), processing the input as part of a data processing pipeline or producing a visualization of the given data. Phylogeny Web Visualization Visualization is a critical part of data analysis, helping us build intuitions and communicate our results. We are actively developing a web-based phylogeny visualization tool that takes standardcompliant asexual phylogeny data as input and generates a phylogenetic tree, color-coded based on a user-specified numeric property (see Figure  2  for example output). Refer to our GitHub repository for more detailed usage information for this tool (https://github.
Time to Coalescence Command Line Tool The time to coalescence command line tool takes a standard phylogeny as input calculates how far back in time we need to look to find the most recent common ancestor of all extant taxa. The tool searches the given standard phylogeny file for the organisms with the greatest origin time. It then traces the ancestors recursively until it finds the most recent common ancestor (MRCA), at which point the tool returns the time to coalescence and the id value of the MRCA. See our GitHub repository for more detailed usage information for this tool (https://github. com/alife-data-standards/ tools-pack-phylogeny).
Conclusions and Future Directions In this work, we discussed the motivation and vision for a set of ALife data standards. Additionally, we proposed a standard for describing and storing phylogeny data and presented several software tools that have already been devel- Ultimately, the success our proposed data standards will depend on the level of community buy-in and adoption. The utility of these standards will grow as more of the community adopts and contributes to our ecosystem of data standards. To ensure an inclusive environment for standards development and discussion, we have adopted a Contributor Covenant code of conduct  (Covenant, 2014). As we only represent a subset of the ALife community, we do not know the full set of data standards that would be valuable to the community; for this, we turn outward: what types of data should we develop standards for? In workshop discussions, we identified the following targets for future data standards: genomes, interaction networks, fitness landscapes, and meta-data.
Acknowledgements We thank workshop participants at ALife 2018 and the 2018 Congress for the  BEACON Center for the Study of Evolution in Action for thoughtful discussion and feedback on developing software standards for the Artificial Life community. This work was supported by the  National Science Foundation (NSF)  through the  BEACON Center (Cooperative Agreement   DBI-0939454 ), Graduate Research Fellowships to ED and AL (Grant No. DGE-1424871 ), and  NSF  Grant No. DEB-1655715  to CO.
La gestion des données de la recherche -Eléments généraux La politique science ouverte de l'ANR fait l'objet d'une page web sur son site. Pour une plus grande lisibilité, un document dédié pourrait reprendre les principes clés de la politique de science ouverte de l'ANR concernant les données de la recherche, avec par exemple : • Un encouragement aux bonnes pratiques de recherche, notamment : ○ la rédaction d'un plan de gestion des données ; ○ le respect progressif des principes FAIR  2  ; ○ le respect des principes d'intégrité scientifique (citation des données ré-utilisées etc. ) ; ○ le dépôt des données dans des entrepôts « dignes de confiance » (disciplinaires, institutionnels, ou à défaut zenodo. org) ; ○ la possibilité d'un embargo dans l'exploitation des données à l'issue du projet ; ○ la publication de data papers ; ○ la réutilisation de données pré-existantes.
la cellule mobile ou pas ?Les participants peuvent également souligner que l'exercice simplifie une situation qui, dans la réalité, serait bien plus complexe : « Ils demandent d'évacuer la ville de D. C'est facile à prendre comme décision en exercice, mais dans la vraie vie, ce serait autre chose » (Observation ASN exercice national en 2017). Ou qu'en cas de crise réelle, les voies officielles ne seraient pas forcément respectées : « En exercice, on n'entre pas directement en contact avec le préfet et les pouvoirs publics, ça passe officiellement par l'ASN. Mais en réalité on serait très rapidement consulté directement » (Participant IRSN en marge d'un exercice national en 2015). Lorsqu'un écart à la règle se produit durant un exercice, il donne lieu à un rappel à l'ordre, comme dans ce cas où un représentant IRSN a pris la parole lors d'une audioconférence : Ainsi, dans plusieurs exercices que nous avons observés, les balises fixes autour de la centrale étaient régulièrement en panne et ne pouvaient pas envoyer de mesures de la radioactivité à l'exploitant et à l'IRSN : « Mais là, aujourd'hui, ils ont chargé le scénario, c'est pas possible ?! Le fait que le KIT ne fonctionne pas correctement, le fait que l'ASN au niveau local ne puisse pas rentrer sur le site, le plantage de CRITER [la base de données des mesures de radioactivité de l'IRSN].
Remerciements 35 Je remercie la FUNCEME pour avoir financé ce travail de thèse à travers la  Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico (FUNCAP). De l'eau de pluie à l'eau du robinet : étude d'une transformation discrète da. VertigO -la revue électronique en sciences de l'environnement, volume 19 numéro 2 | octobre 2019.
Cette étude est également déclarée à l'Institut National des Données de Santé (INDS) en tant qu'étude observationnelle (catégorie MR-4) et sa base de données est déclarée à la Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés (CNIL) sous les numéros successifs 1875675 (jusqu'en 2018) et 2214279 (depuis l'année 2019).
Cette étude est également déclarée à l'Institut National des Données de Santé (INDS) en tant qu'étude observationnelle (catégorie MR-4) et sa base de données est déclarée à la Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés (CNIL) sous les numéros successifs 1875675 (jusqu'en 2018) et 2214279 (depuis l'année 2019). www. bdd. rdplf. org Volume 2, n° 4, Décembre 2019 https://doi. org/10. 25796/bdd. v2i4. 23613 ISSN 2607-9917 qMan® ABI PRISM 7000, Roche, France) et d'un kit standardisé www. rdplf. org Imagerie par résonance magnétique quantitative des réserves hépatiques de fer Langue Française RDPLF Dialyse Péritonéale de Registre de Chez les adultes sains, le 95ème percentile supérieur de la concentration hépatique en fer (CHF) est estimé à 32 journal officiel du µmol/g de foie sec, mais comme l'IRM hépatique per- met de détecter avec une grande précision une surcharge en fer dans le foie dépassant 50 µmol/g de foie sec, la limite supérieure de la charge normale en fer a été fixée à 50 µmol/g pour ces études chez des patients dialysés [12,18-20].
Study population and cardiac evaluation This observational study was conducted in the Reference Center for Amyloidosis at Henri Mondor Hospital. We included 104 adult patients referred to our center for suspected cardiac amyloidosis (Figure  1 ). Based on the availability of facilities for performing 99m Tc-labeled DMSA renal scintigraphy at our center, two patients underwent such exploration each Friday. Patients were randomly included in the protocol as a function of their presence at the referral center on a Friday, regardless of their clinical and biological characteristics. Baseline demographic, clinical, biological and echocardiographic characteristics were collected from the previous three months of routine follow up before renal scintigraphy. These data were analyzed exclusively for patients with a definitive diagnosis of confirmed cardiac amyloidosis.
Echocardiography was performed with a Vivid 7 system (Vivid 7; GE Healthcare, Horton, Norway), in accordance with the international guidelines. 14 Data were stored digitally at the cardiac amyloidosis center and were analyzed offline with Echo-PAC software (V7. 0. 0, GE Vingmed Ultrasound) (Supplemental Material). Cardiac biomarkers, including amino-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP) and cardiac troponins (cTn), were determined at baseline.
Renal function evaluation and follow-up AKI was defined according to Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria. 15 CKD based on eGFR calculated with the three-variable modification of diet in renal disease (MDRD) formula was defined according KDIGO criteria. 16 Other renal function parameters included the evaluation of urinary protein/creatinine ratio (PCR) expressed as mg/mmol of creatinine. Past medical history and baseline therapeutic management were noted for all patients. Some clinical (blood pressure, abdominal pain and fever) and biological (level of lactate dehydrogenase, C-reactive protein and neutrophil count) data classically associated with RI were recorded at the time of renal scintigraphy. Follow-up began when the renal scintigraphy was performed. Where possible, we compared the following between the groups of patients with and without RI: percentage increase in creatinine levels between renal scintigraphy and last follow-up evaluation.
Baseline demographic, clinical, biological and echocardiographic data by patient subgroup Amyloidosis with cardiac involvement was confirmed in 88 of the 104 patients who underwent renal scintigraphy (Figure  1 ). One patient with a diagnosis of mutated ApoA2 systemic amyloidosis and bilateral RI was excluded from the analysis. Extensive investigations led us to conclude that 16 of these 104 patients did not have cardiac amyloidosis. Endomyocardial biopsy was performed in one case, and none of the patients had amyloid deposits on accessory salivary gland biopsy specimens. The diagnosis of heart involvement not due to amyloidosis was also based on the absence of immunoglobulin components or changes in free light chain concentration, negative test results based on the sequencing of all the genes known to be associated with amyloidosis and a lack of fulfillment of multimodal screening criteria for amyloidosis (echocardiography, bone scintigraphy, cardiac MRI).
Résumé Les données épidémiologiques françaises sur la Nutrition Entérale à Domicile (NED) de l'adulte sont imprécises. Une première étude, à l'aide des données de l'Assurance Maladie (forfaits d'installation et de suivi de la NED), avait déterminé l'incidence et la prévalence globales tout âge confondu. Cette seconde étude cible la population adulte pour obtenir des données plus précises notamment sur les pathologies associées à la NED. Il s'agit d'une étude observationnelle rétrospective couvrant l'année 2012 concernant la population adulte de plus de 15 ans, répartie en trois tranches d'âge : 15-39, 40-64 et plus de 65 ans. Les bases de données de l'Assurance maladie ont permis d'obtenir le nombre de patients ayant débuté une NED et ceux suivis en NED qui, rapportés à une population cible (population bénéficiaire de l'Assurance maladie), ont permis de calculer, respectivement, l'incidence et la prévalence.
Patients et méthodes Il s'agit d'une étude observationnelle, rétrospective, réalisée grâce aux Directions Régionales du Service de Santé de l'Assurance Maladie (DRSM) qui ont accepté d'extraire les données épidémiologiques concernant la NED dans leurs régions respectives. Il a été demandé aux DRSM d'extraire de leurs bases de données, 1) le nombre de patients ayant débuté une NED (à l'aide du code LPP du forfait de première installation) pour la période du 01/01/2012 au 31/12/2012 ; 2) le nombre de patients ayant une NED en cours (à l'aide des codes LPP des forfaits hebdomadaires de suivi) pour la période du 01/01/2012 au 31/12/2012 ; 3) la population cible au 01/01/2013 c'est à dire la population couverte, également dite « population protégée », par le régime général de la sécurité sociale et gérée par les caisses primaires d'assurance maladie fournissant les données de l'étude.
2. 2 Patients et méthodes Il s'agit d'une étude observationnelle, rétrospective, réalisée grâce aux Directions Régionales du Service de Santé de l'Assurance Maladie (DRSM) qui ont accepté d'extraire les données épidémiologiques concernant la NED dans leurs régions respectives. Il a été demandé aux DRSM d'extraire de leurs bases de données, 1) le nombre de patients ayant débuté une NED (à l'aide du code LPP du forfait de première installation) pour la période du 01/01/2012 au 31/12/2012 ; 2) le nombre de patients ayant une NED en cours (à l'aide des codes LPP des forfaits hebdomadaires de suivi) pour la période du 01/01/2012 au 31/12/2012 ; 3) la population cible au 01/01/2013 c'est à dire la population couverte, également dite « population protégée », par le régime général de la sécurité sociale et gérée par les caisses primaires d'assurance maladie fournissant les données de l'étude.
Ils pratiquent alors ce qu'ils appellent un « test d'imputation » 16 pour voir, avec le patient, si le problème peut être lié au médicament. Parfois, le patient teste lui-même l'effet de l'arrêt du traitement afin d'apporter des arguments à la négociation  (Fainzang, 2018). Dans le même temps, les praticiens peuvent aussi investiguer pour rechercher d'autres causes dans la presse médicale, les bases de données, auprès de collègues, etc. Comme l'ont relevé Sylvie  Fainzang (2009).
Remerciements : L'étude est associée au protocole « Médecine Personnalisée : Recherche d'anomalie Pharmacogénétiques chez l'enfant et l'adolescent avec Pharmaco-résistance aux Psychotropes (M4P) », financé dans le cadre d'un Appel Offre Interne ( AOI 2016 ) des  Hôpitaux Pédiatriques de Nice CHU Lenval  [23].
T2 Induction et inhibition enzymatiques TEG1 L'activité des enzymes du métabolisme des médicaments peut être augmentée (c'est l'induction enzymatique) ou diminuée (c'est l'inhibition enzymatique). L'induction accélère l'élimination du médicament victime alors que l'inhibition la ralentit. L'identification des inducteurs ou des inhibiteurs enzymatiques est donc cruciale au moment de la prescription ou lors de l'analyse pharmaceutique. TEG1 Il convient de se référer aux résumés des caractéristiques des produits (RCP) et au Thesaurus des interactions médicamenteuses pour connaître le niveau de risque d'une interaction et rassembler plus d'éléments sur son mécanisme. Accessibles librement via la base de données publique des médicaments [1] et le Thesaurus de l'Agence nationale du médicament et des produits de santé (ANSM) [2], les RCP sont des outils indispensables.
T2 Conclusion Plutôt que d'espérer retenir par coeur des listes d'interactions pharmacodynamiques, mieux vaut, pour les reconnaître et les prévenir, identifier des groupes pharmaco-thérapeutiques susceptibles d'induire des effets indésirables et des situations ou des patients à risque (polymédication, âge, insuffisance rénale, facteurs environnementaux, automédication…). Bien connaître et analyser la pharmacologie des médicaments reste le meilleur moyen d'anticiper et/ou de gérer une telle interaction. La base de données publique des médicaments et le Thesaurus des interactions médicamenteuses, récemment mis à jour et disponible sur le site l'ANSM, sont des outils précieux et rapidement accessibles en cas de doute sur une éventuelle interaction. Enfin, le Centre régional de pharmacovigilance dont dépend la pharmacie répond à toute question sur les médicaments et leurs interactions (encadré 1).
Références [1] Ministère des Solidarités et de la Santé. Base de données publique des médicaments. http://basedonnees-publique. medicaments. gouv. fr [2] Agence nationale de sécurité du médicament et des produits de santé (ANSM). Thesaurus des interactions médicamenteuses. http://ansm. sante. fr/Dossiers/Interactionsmedicamenteuses/Interactions-medicamenteuses/(offset)/0 [3] Hôpitaux Universitaires de Genève (HUG). Interactions médicamenteuses, cytochromes P450 et Pglycoprotéine (Pgp). www. hugge. ch/sites/interhug/files/structures/pharmacologie_et_toxicologie_cliniques/a5_cytochromes_6_2. pdf.
Objective. -To evaluate the informativity, quality of French discussion forums for evaluation of baclofen safety. Methods. -we evaluated the quality of potential pharmacovigilance case reports associated to baclofen in 22 French discussion forums. We compared the informativity concerning the patient, treatment, and seriousness and expectedness of adverse event described on these posts, and to similar information coded in case reports from the French pharmacovigilance database (FPVD). Results. -782 potential case reports were identified among 2,621 French language forums' posts. Cases in the FPVD were significantly more informative than web forums' posts for patient information (3%/6% vs 88% for the age/class of age and 46% vs 99% for the gender), treatment duration (9% vs 24%) and outcome of the ADR (1% vs 64%).
Extraction des données issues de la BNPV La BNPV est une base de données créée en 1985, centralisant, sous la responsabilité de l'ANSM (anciennement Agence française de sécurité sanitaire des produits de santé [Afssaps]), les cas Pour les messages extraits des forums, la gravité a été évaluée par les CRPV à partir des informations disponibles et caractérisée selon les critères habituellement utilisés en pharmacovigilance, c'est-à-dire ceux utilisés dans la BNPV : • décès ; • mise en jeu du pronostic vital ; • hospitalisation/prolongation d'hospitalisation ; • malformation ou anomalie congénitale ; • invalidité ou incapacité importante ou durable ; • toute autre situation médicale grave. Pour l'ensemble des cas de pharmacovigilance saisis dans la BNPV, la relation causale entre la prise du médicament et la survenue de l'effet indésirable est estimée au moyen de la méthode d'imputabilité française  [18].
En Europe, en 2015, plus de 1,2 million de cas d'effets indésirables ont été rapportés à la base de pharmacovigilance européenne (EudraVigilance)  [51]. Le nombre total de notifications en provenance de France représente environ 17 % (47 089) des notifications par les États membres (283 520) en provenance de l'UE alors que la population française représente 13 % de la population de l'UE. VigiBase est une base de données internationale de pharmacovigilance [52]. Plus de 110 pays participent à la collecte des données de pharmacovigilance. La France contribue à environ 4 % du nombre total mondial de cas d'effets indésirables pour une population avoisinant 1 % de la population mondiale. De même les États-Unis y contribuent pour 49 %, sa population représente 4,4 % de la population mondiale [53].
[30]lucratif) de santé par région sont issus des données de la statistique annuelle des établissements de santé (SAE)[25]de l'année 2015 collectées par la direction de la recherche, des études, de l'évaluation et des statistiques (DREES), et la direction du ministère des affaires sociales, de la santé et des droits des femme. Le nombre de médecins et pharmaciens nous est fourni par la base de données STATistiques et Indicateurs de la Santé et du Social (STATiSS)[27]qui s'appuie sur les données de la direction de la recherche, des études, de l'évaluation et des statistiques (DREES), des agences régionales de santé (ARS), de la direction régionale et départementale de la jeunesse, des sports et de la cohésion sociale et de l'Institut national de la statistique et des études économiques (INSEE).
III. Etude statistique Les paramètres qualitatifs ont été décrits en termes de fréquence et de pourcentage, les paramètres numériques gaussiens en termes de moyenne et de déviation standard et les paramètres numériques non gaussiens en termes de médiane et d'intervalle interquartiles. La Les statistiques ont été réalisées par l'unité de méthodologie et de bio statistique de notre centre à l'aide du logiciel SAS (SAS Institute version 9. 4). Le niveau de significativité a été fixé à 5%.