dataesr/scientific-paragraphs-categorization huggingface dataset:
Fouille de texte et analyse de données textuelles En l'absence de liste préétablie de termes, il existe deux méthodes à combiner pour recueillir le vocabulaire d'un thésaurus, en lien avec les habitudes descriptives et les besoins interprétatifs d'une communauté scientifique. La première est la méthode synthétique : on recherche des termes significatifs dans des sources de référence qui contiennent des listes lexicales, comme les index, les tables des matières, les manuels, les bases de données, les documents administratifs, les guides de bonnes pratiques, les fiches d'inventaire, etc. La seconde méthode de recueil de vocabulaire est la méthode analytique, qui consiste à recueillir les mots significatifs du langage naturel à partir de sources textuelles. Dans le cadre du projet HyperThesau, ont été testés des outils de fouille de texte et d'analyse de données textuelles.
Deux méthodes d'exploration d'un corpus de 134 publications (monographies et articles) ont été utilisées. La première est basée sur la quantification des termes du corpus avec une analyse de type LDA (Latent Dirichlet allocation) pour en détecter les thématiques (topic modeling). La seconde se fonde sur une analyse morphosyntaxique (lemmatisation, mots-clés). Après révision de l'OCR, un recueil d'articles  (Bulliot 1899 ) a servi à tester le logiciel de textométrie TXM. Dans le cadre du projet Bulliot, Bibracte et moi , volet participatif du projet HyperThesau, AntConc, un autre logiciel d'analyse textuelle, a également été utilisé pour extraire les toponymes du mont Beuvray de différentes sources archéologiques. La fouille de texte et l'analyse de données textuelles ouvrent de riches perspectives pour la recherche d'information et le repérage des entités nommées : le contrôle des synonymes avec la détection des termes discriminants d'un thème donné, l'analyse des différences de niveaux et de qualité de vocabulaire entre les notes de terrain (idiolecte), les bases de données et les publications, l'étude de la variation du lexique en fonction des auteurs, des lieux et des périodes.
Les données 2D et 3D sont un résultat obtenu avec les différentes méthodes de prospection électrique et non pas une méthode à proprement parler. Il a donc fallu remplacer la relation hiérarchique par une relation d'association qui permet de relier une action avec le produit de cette action et donc une méthode de prospection avec les documents qu'elle produit. On remarque de même au sujet des structures hydrauliques décrites dans la base de données PaléoSyr que des « actions » (extraction/captage, distribution, dérivation, stockage) sont hiérarchiquement reliées à des « objets » (fontaines, puits, bassins, aqueducs) alors que le lien entre un objet et sa fonction forme une relation associative (figure  3 ). On observe aussi que les classements fonctionnels du mobilier archéologique ont tendance à regrouper des fonctions que l'alignement sur les référentiels demande de séparer (tableau 3).
L'application IdRef offre un exemple heureux de convergence entre les données de la recherche et celle des bibliothèques. Développée par l'ABES, elle a pour objectif la mutualisation et la réutilisation des données d'autorité. En exploitant IdRef, on peut récupérer une notice d'autorité, son identifiant unique et pérenne et la forme normalisée d'une appellation. L'exploitation de cet identifiant permet l'interopérabilité et l'agrégation des ressources signalées dans différentes bases de données et donne une plus large visibilité à ces ressources. Parallèlement, IdRef ouvre la production des autorités à ses partenaires de l'enseignement supérieur et la recherche. Il est ainsi possible, dans le cadre d'un projet de recherche, de compléter, de modifier et de créer des notices. La multiplication des expertises contribue ainsi à l'enrichissement et à la consolidation des données.
UN VOCABULAIRE ISOLÉ ? LE LEXIQUE DE LA PROSPECTION ARCHÉOLOGIQUE DANS DES RÉFÉ-RENTIELS COURANTS Ce tableau montre les problèmes que pose la documentation du lexique de la prospection archéologique en l'absence de définition et d'alignement sur des référentiels extérieurs (valeur 0) tels que Rameau (data. bnf. fr), la Bibliothèque du Congrès (LCSH : Library of Congress subject headings), Art & Architecture Thesaurus du Getty Research Institute (AAT), le thésaurus PACTOLS et la base de données de Wikipédia, Wikidata.
plateformes socionumériques : 32 % via Facebook à l'échelle mondiale en 2018, 26 % Sujet léger people 11 1,3 % pour YouTube et 17 % pour les autres réseaux sociaux (Newman et al. , 2018). Sport 6 0,7 % La vidéo étant vraisemblablement le format rapportant le plus de publicité, Facebook Total 828 100,0 % en a fait une priorité à partir de 2015. Il existe une forte demande sur le marché de la vidéo initiée par le patron de Facebook qui, en 2015, déclarait que « dans les cinq NOTES DE RECHERCHE 259 (Poell et al. , 2017es plateformes sociales », propos de Guillaume Lacroix le PDG de Brut dans l'émission L'instant M animé par Sonia Devillers sur France inter le 24 juin 2019. Accès : https://www. franceinter. fr/emissions/l-instant-m/l-instant-m-24-juin-2019. «Laplateformisation[…]marquelepassage,pour la production et la diffusion d'information, d'un processus de choix éditoriaux à un processus guidé par la demande au sein duquel le contenu est continuellement modulé et réassemblé sur la base de données collectées à propos des utilisateurs et de leurs pratiques »(Poell et al.
Avec un recul médian de cinq ans, la probabilité de survie sans récidive biochimique à 5 ans était de 84 % dans les deux bras et l'essai a conclu à la non-infériorité de l'hypofractionnement. D'autres essais randomisés comparant l'hypofractionnement extrême à des schémas d'irradiation plus conventionnels sont en cours. L'essai HEAT (Hypofractionation Via Extended Versus Accelerated Therapy, NCT01794403) est un essai de non-infériorité en termes de stérilisation sur biopsies à 2 ans après traitement dans lequel des patients atteints de cancer de risque faible ou intermédiaire sont randomisés entre un hypofractionnement modéré (70,2 Gy en 26 séances) et un hypofractionnement extrême  (36, 25  Gy en cinq séances). L'essai du NRG GU005 (NCT03367702) est un essai de supériorité en termes de toxicité tardive dans lequel des patients de risque intermédiaire sont randomisés entre deux bras identiques à l'essai HEAT.
L'expérience de la curiethérapie nous permet de savoir que le temps médian de survenue de la récidive biochimique est long (environ sept ans) et que 15 à 20 % de ces récidives peuvent survenir très tardivement, après dix ans  [56, 63]. La radiothérapie stéréotaxiquee a été implémentée dans les recommandations du National Comprehensive Cancer Network (NCCN). Des recommandations ont été éditées par les sociétés savantes, American Society for Radiation Oncology (ASTRO), American Society of Clinical Oncology (ASCO), American Urological Association (AUA)  [64] , mais le recul encore faible des séries publiées devrait amener à la prudence en continuant de privilégier la curiethérapie pour les patients les plus jeunes. L'essai TEMPOS (NCT03830788), qui randomise les patients atteints de cancer de risque faible ou intermédiaire/favorable entre radiothérapie stéréotaxique et curiethérapie exclusive apportera des informations précieuses.
La toxicité aiguë de l'hypofractionnement extrême peut être appréhendée à travers les résultats préliminaires de l'essai PACE-B (NCT01584258)  [65]. Il s'agit d'un essai de non-infériorité en termes de probabilité de survie sans récidive biochimique dans lequel 874 patients atteints de cancer de risque faible ou intermédiaire/favorable ont été randomisés (1:1) entre une irradiation normofractionnée (78 Gy en 39 séances) ou en hypofractionnement modéré (62 Gy en 20 séances) contre un hypofractionnement extrême  (36, 25  Gy en cinq séances). Sur les 12 semaines après le traitement, il n'a pas été observé de différence entre les radiothérapies classiques et stéréotaxique en termes de taux de survenue de toxicité aiguë de grade du Radiation Therapy Oncology Group (RTOG) de 2 ou plus urinaire (27 % contre 23 %) ou digestive (12 % contre 10 %).
Un essai polonais (NCT01839994) ouvert aux inclusions randomise des patients atteints de cancer de risque intermédiaire ou élevé entre une irradiation normofractionnée (76-78 Gy en 33-34 séances) et une association de traitement normofractionné (50 Gy en 25 séances), suivi d'un complément dans la prostate (20 Gy en deux séances) délivré par curiethérapie de haut débit de dose ou par radiothérapie stéréotaxique. Un autre essai polonais (HYPOPROST NCT02300389) est maintenant fermé aux inclusions. Des patients atteints de cancer de risque élevé ont été randomisés entre une irradiation normofractionnée (76 Gy en 33 séances) et une association de traitement normofractionné (46 Gy en 23 séances) suivi d'un complément dans la prostate par radiothérapie stéréotaxique (15 Gy en deux séances). Une troisième voie de recherche repose sur la délivrance d'un traitement stéréotaxique en utilisant la technique SIB pour intensifier la dose délivrée dans la lesion index visible en IRM.
La procédure prévoyait un « monitoring » sur repères fiduciels intraprostatiques (tolérance de moins de 2 mm) par acquisition d'images de basse énergie (kV) pendant la séance (Truebeam triggered imaging). Un espaceur rectal était appliqué si le foyer de récidive était situé en face du rectum. La tolérance a été globalement très bonne mais de fac on surprenante un patient a vu se développer un ulcère aigu de la face antérieure du rectum en vis-à-vis d'un espaceur rectal (effet paradoxal de l'espaceur ?). La complication a été traitée efficacement par séances de caisson hyperbare. Avec un recul de 25 mois, la probabilité de survie sans récidive biochimique à 2 ans était estimée à 79,6 %. Enfin, l'essai franc ais STEREO-RE-PRO (NCT03438552) porté par le Groupe d'étude des tumeurs urogénitales (GETUG) est une phase I-II qui évalue des schémas d'intensité croissante d'irradiation partielle de la glande (30 Gy en six séances et 36 Gy en six séances).
Principales contraintes de dose retenues par des institutions de référence pour la stéréotaxie prostatique (en routine ou dans le cadre d'essais cliniques). : planning target volume ; la vessie et rectum étaient dessinés en organes pleins ; DP : dose de prescription ; fx : fractions ; Dmax : dose maximale ; DXcc(%) < Y Gy : la dose rec ue par Xcc(%) de l'organe est < Y Gy ; VXGy < Ycc(%) = le volume de l'organe recevant X Gy est <Ycc (%). La contrainte entre parenthèse définie une marge de tolérance à ne pas dépasser. concerne son application dans la prise en charge des cancers de risque intermédiaire/défavorable et de risque élevé. Deux études canadiennes de phase I/II (FASTR [Fairly Brief Androgen Suppression and Stereotactic Radiotherapy for High Risk Prostate Cancer] et SATURN [Study of Stereotactic Ablative Radiotherapy Including Regional Lymph Node Irradiation in Patients With High-Risk Prostate Cancer] Tableau 2 Georgetown USA San Diego USA RTOG 0938 USA NRG GU005 USA PACE-B UK (NCT01434290) (NCT03367702) (NCT01584258) 35-36,25 Gy/5 fx 38 Gy/4 fx 36,25 Gy/5 fx 36,25 Gy/5 fx 36,25 Gy/5 fx PTV Dmax ≤ 125 % DP D0,03cc ≤ 38,78 Gy a Dmax ≤ 38,78 Gy Dmax < 48 Gy D0,03cc ≤ 43,5 Gy b D2 % < 42,8 Gy c Urètre V42 Gy ≤ 0,03cc Dmax <40 Gy D0,03cc ≤ 38,78 Gy D0,03cc ≤ 38,78 Gy V42 < 50 % c Vessie V37 Gy ≤ 5cc Dmax <45,6 Gy D1cc ≤ 38,06 Gy D0,03cc ≤ 38,06 Gy V18,1 Gy < 40 % D10cc < 41,8 Gy D10 % ≤ 32,63 Gy D10 % ≤ 18,12 Gy V37 Gy < 10cc (20cc) d D50 % ≤ 18,13 Gy Rectum V36 Gy ≤ 1cc Dmax <38 Gy D1cc ≤ 38,06 Gy D0,03cc ≤ 38,06 Gy V18,1 Gy < 50 % D3cc ≤ 34,4 Gy D3cc ≤ 34,4 Gy V29 Gy < 20 % D10 % ≤ 32,63 Gy D10 % ≤ 32,63 Gy V36 Gy < 1cc (2cc) d D20 % ≤ 29 Gy D20 % ≤ 29 Gy D50 % ≤ 18,13 Gy D50 % ≤ 18,13 Gy PTV a Contrainte sur Linac.
Notons qu'une méta-analyse récente semble conforter ce choix, la radiothérapie stéréotaxiquee de la totalité de la glande ne semblant pas améliorer la probabilité de survie sans récidive biochimique ni celle de contrôle local [86]. Enfin, l'application d'un espaceur rectal dont on sait qu'il diminue la dose délivrée à cet organe pourrait trouver son indication préférentielle en situation de réirradiation [87] mais sa systématisation pour tous les patients n'est pas souhaitable étant donnée la très bonne tolérance de la radiothérapie stéréotaxique. Trois essais prospectifs sont en cours de recrutement. Les résultats intermédiaires de l'essai américain NCT00851916 (phase II) récemment publiés offrent les données les plus abouties actuellement disponibles dans ce domaine [88]. Cin- quante patients atteints d'une récidive intraprostatique (dans la loge pour un patient) ont bénéficié d'un rattrapage par radiothé- rapie stéréotaxique de 34 Gy en cinq séances.
Acknowledgements I would like to thank  Daniele Faenzi  for useful mathematical conversations on this work. I am extremely grateful to  Gérard Huet  for his very encouraging feedback on an early version and for allowing me to understand the history of the problem. I thank  Paul Delisle ,  Catherine Goldstein ,  Agathe Keller ,  Kim Plofker ,  Claire Voisin  for positive feedback, references and advices. I thank  Émilie Jacquemot  and  Catriona Maclean  for their careful corrections, and  Zoé Blumenfeld  for her constant help with the writing of this paper. GeoGebra [10] has helped me a great deal in writing and sharing this work. Finally, I would like to thank  Étienne Ghys  for his work as an editor, the anonymous referee for his precious remarks, and  Alexandre Moeschler  (layout editor,  Centre Mersenne ) for taking an enormous amount of care in improving the readability of this paper.
Note that bounds on this scenario can also be obtained thanks to diffuse gamma-ray data by Fermi-LAT in the GeV band, se e. g. [41] , exploiting the cascading effect on the extragalactic part of the flux previously mentioned. However, such constraints are rather indirect, depending on the datasets used, the final state considered, and the different assumptions for the contributions to the astrophysical background. LHAASO would allow one to probe the scenario directly and unambiguously, achieving great sensitivity. This was explicitly illustrated in Ref. [39] , where the authors estimated the LHAASO sensitivity reach for the decaying DM search, following the approach of Ref. [35]. In each energy bin, they compared the DM decay flux levels for different values of , with the residual charged particle background levels and calculated by how much the 2 of the fit of.
Supervised learning usually gives better results than unsupervised learning, but it requires the production of a radiolabeled database for the training, which is usually very time consuming. Within these two frames of work, machine learning algorithms are able to perform three different tasks: the first one is regression, when an algorithm predicts the evolution of a continuous variable by creating a numerical model based on relationships between parameters linked to that variable. The second task is called clustering, when an algorithm groups a set of data points that appear similar without defining groups a priori. The last application is classification, when an algorithm groups a set of new data points in predefined groups based on observations of other data points belonging to each group.
Selection of the Features We used the list of 32 EDR events from  Webster et al. (2018)  to build a training database for our algorithm. We manually radiolabeled data points in 80 s burst data intervals taken around the reported EDR events. Some of the reported events were not included into the training database, based on the visual inspection of the electron distribution functions, namely events 13, 15, 22, 23, 24, and 30, since deciding which data points could be considered as actually belonging to the EDR was ambiguous for these events by looking at each electron distribution function around the reported times. We then chose the relevant physical parameters to feed the algorithm, which we will refer to as "features" in the rest of this article. The selection of the features was made to reflect our current understanding of EDRs while still being able to identify the other plasma regions of interest.
The  1 V coordinate can be obtained by taking the dot product of V and B × [1, 0, 0]. The final coordinate  2 V is obtained by taking the dot product of V and the vector B × (B × [1, 0, 0]). The perpendicular coordinate given here is the mean of the values of the two perpendicular coordinates ⊥ 1 and ⊥ 2. The electric current J is computed from particle measurements (FPI) using a single spacecraft. Figure  2  shows boxplots of the distributions of different physical parameters for each plasma region we manually radiolabeled during phase 1a, which constitutes our training database. The boxplot graphical representation gives information on the dispersion of the data within a class. From these boxplots, we can see that most of the parameter distributions do not allow a threshold approach as for each parameter; at least two classes usually have close ranges of values.
Pre-processing of the Training Dataset The MMS was designed to explore electron physics during reconnection in more depth than previous magnetospheric missions and thus provides data with a resolution of 30 ms for the electrons and 150 ms for the ions. However, MMS also provides measurements with even higher resolutions for the electric and magnetic fields of 0. 01 and 0. 96 ms, respectively. Since our features contain both particle and field measurements taken at different rates, we upsampled the ion measurements on the times of the electron measurements using linear interpolation and we downsampled the magnetic field and electric field measurements on the electron measurements as well by taking the means of the measurements around the electron measurement LENOUVEL ET AL. times. The data points used in this work correspond to 30 ms time intervals, that is, the nominal FPI electron measurement cadence.
The last modification we performed to our database was to remove outlier points. Since the data points were all manually radiolabeled and since it is usually hard to clearly identify which data points constitute the boundaries between the different plasma regions, it is possible that some of the manually radiolabeled data points were mislabeled. So, based on boxplots of all features for each class, we chose to remove in all the classes except for the EDR class the data points that were outliers of the distribution, defined by being below the threshold Q 1 -1. 5 × (Q 3 -Q 1 ) or above the threshold Q 3 + 1. 5 × (Q 3 -Q 1 ) for at least one feature, with Q 1 and Q 3 being the first and third quartiles. No EDR points were removed because it is already the smallest class of the dataset. The number of data points for each class after removing outliers is 5037 (initially 6809) for the IDR class, 4201 (initially 5334) for the Magnetosphere class, 12,870 (initially 18,334) for the Boundary Layer class, and 200 for the EDR class.
All the resampled values for the features of our remaining manually radiolabeled data constitutes our training database. In the machine learning field, it is common practice to split this training database into a training, a validation, and a test set. The first one is the set from which the algorithm is going to learn, the second one is used to control the parameters used during the learning of the algorithm and is never used to train the algorithm, and the last one is used to assess the performances of the algorithm before using it on unseen data. Due to the great imbalance in the number of data points available for each class, we used a stratified splitting which keeps the proportion of the classes in each set. The repartition of the training database data points in each set is 60% for the training set, 20% for the validation set, and 20% for the test set.
Postprocessing and Prediction on Unlabeled Magnetopause Crossings Data The final model of the neural network is trained using all available data regardless of the sets established before. The input data are then replaced by unlabeled data points taken from September 2015 to March 2016 corresponding to phase 1a of MMS. We used the magnetopause crossings database from  Paschmann et al. (2018)  to reduce the database to magnetopause crossings of phase 1a and reduce the overall time of computation. For each data point, the algorithm yields a predicted class and a neuron activation intensity (the highest output value among those of the neurons representing each class) going from 0 to 1 that can be interpreted as a level of confidence of the algorithm, giving lower values when the data point was harder to classify probably because it did not resemble enough data points included in the training database.
E > 0 (58. 33%), 7 crossings with J. E < 0 (29. 17%), and 3 crossings with an oscillating energy dissipation (12. 5%). We tried without success to link the positive and negative energy dissipations of our events to the outflow LENOUVEL ET AL. 2018 ) using CDPP's 3Dview software  (Génot et al. , 2018)  and plotted in GSE coordinates. Yellow points represent magnetopause crossings during phase 1a of MMS computed from the Shue model  (Shue et al. , 1997) , while white lines show the trajectory of MMS during phase 1a. criterion for being in the inner EDR given by  Cozzani et al. (2019) , which is (V A,i < V e,L < V A,e ), with V e,L the L coordinate of the electron velocity, V A,i the Alfvén velocity of the ions, and V A,e the Alfvén velocity of the electrons. The main problem is that the electron speed in our cases is always far lower than the Alfvén velocity of the electrons and it is sometimes even lower than the Alfvén velocity of the ions, making it impossible to meet the criteria for the outer EDR.
The second limitation is that our method heavily relies on the presence of crescents in the electron velocity distribution functions to identify EDRs since our training dataset is based on the list from  Webster et al. (2018) , which had EDR crescents as main criteria of selection. Yet, crescents similar to EDR ones can be found in other plasma regions due to pressure gradients. Another problem is that EDR crescents are not visible during events with large guide fields, indeed our algorithm did not pick up a new EDR case with a high guide field found during phase 1a of MMS and reported by  Xu et al. (2020) , all these limitations of the algorithm will the basis for more refined algorithms in the future.
Appendix: Machine Learning Algorithm's Architecture The algorithm we used is a classical feed-forward Multilayer Perceptron. It was developed using Keras/ Tensorflow in Python and trained using a "categorical crossentropy" type loss function with the "Adam" optimizer  (Kingma & Ba, 2014). The loss function is the function used to compute the error made by the algorithm during the training, leading to the update of the weights in order to reduce the error on the next iterations. The optimizer dictates the way to minimize the loss function, usually it is done by making steps in the hyperparameter space that follow the biggest gradient. We also used a number of Epochs of 60 and a batch size of 128, the number of Epochs being the number of times the algorithm will iterate over the full training dataset and the batch size being the number of data points read before actualizing the weights in the neural network.
Acknowledgments This work was supported by the French space agency CNES. The authors acknowledge the support of the MMS instrument and science teams. We thank E. Penou for his technical support on the handling of MMS data at IRAP. We also acknowledge support of the ISSI international teams "Cold plasma of ionospheric origin in the Earth's magnetosphere" and "Study of the Physical Processes in Magnetopause and Magnetosheath Current Sheets Using a Large MMS Database. " S. Toledo-Redondo acknowledges support of the Ministry of Economy and Competitiviness (MINECO), Spain (Grant No. FIS2017-90102-R). This research made use of Keras (https://keras. io/) to develop the machine learning code.