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Exploration des dynamiques de mobilisation dans le milieu communautaire et philanthropique au Québec
No full textAnalyse des données multimodales d’apprentissage pour l’étude de la résolution créative de problèmes via une activité de robotique modulaire
No full textCreative problem solving is a complex process that is being studied through a diversity of tasks. CreaCube is an open ill-defined task whereby the player is required to engage in a creative problem-solving activity (Romero et al., 2017) that we try to analyze with computational models (Alexandre, 2020a). To represent the behavior of the subject through the activity evolution, we analyze the activity through a coding schema considering the observables for this tangible problem solving activity. Observables correspond to different states of the artifact of behaviors of the participant at a given time. In this study we introduce the learning analytic strategy corresponding to a temporal sequence of observables. Through this sequence we aim to infer the participants’ internal state based on a different sequence of observables.Through this study we aim to advance in the learning analytics strategy of a tangible problem-solving task with educational robotics. Our main goal is to be able to both collect data more easily, avoiding as much as possible the manual analysis of the video recording of the activity, and propose enriched observables. To this end, we refined the observables’ model as detailed in (Mercier et al., 2021) and added new observables and decomposed existing ones into more specific ones based on the learner and task model. We distinguished observables with automatable data collection and those which require manual identification. In the end we discuss the relevance of this new version of CreaCube by discussing to what extent it offers additions to actual data analysis and ongoing research on this subject.La résolution créative de problèmes est un processus complexe mis à l’étude via une grande variété de tâches. CreaCube est une tâche ouverte et mal-définie par laquelle une personne est engagée dans une activité de résolution créative de problème (Romero et al., 2017) que nous essayons de représenter et d’analyser avec des modèles informatiques (Alexandre, 2020a). Afin de représenter le comportement de la personne engagée dans l’activité, nous analysons le déroulement de celle-ci à travers un codage comportant différentes données nommées observables. Les observables correspondent aux différents états des artefacts observables lors de l’activité (comportements, émotions, matériel) à un moment donné. Dans cette étude, nos données d’apprentissage correspondent à des séquences d’ensembles d'observables. Via ces séquences, nous espérons pouvoir inférer l’état interne d’une personne engagée dans l’activité à partir de la séquence d’observables lui étant associée. Via cette étude, nous visons un approfondissement d’une stratégie d’analyse d’apprentissage pour CreaCube, une tâche de résolution de problème tangible avec de la robotique éducative. Notre objectif principal est d’être capable à la fois de collecter plus simplement et rapidement des données sur le déroulement de l’activité, en évitant autant que possible le recours à l’analyse manuelle des enregistrements vidéo de l’activité, et de proposer un nouveau cadre d’observables plus riche. Pour cela, nous proposons d’affiner le modèle des observables détaillé dans (Mercier et al., 2021) et d’ajouter de nouvelles observables relatives à l’évolution de la tâche extérieure à la personne engagée. Nous proposons également une distinction entre les observables dont la collecte lors des expériences peut être automatisée et celles dont la collecte requiert une identification manuelle. Enfin, nous discutons de la pertinence et de la faisabilité de ces changements en réfléchissant à une nouvelle version de CreaCube et ce qu’elle peut offrir de plus aux analyses sur les données actuellement menées sur le sujet
Phase 1 du programme "Trames noires du Massif central" (IPAMAC). Compte-rendu intermédiaire. Visite du Parc naturel régional des Monts d'Ardèche
No full textArchéologie des conflits contemporains en régions Île-de-France et Centre-Val de Loire, Programme Collectif de Recherche : rapport de première année d’opération triennale 2021
No full textLES CONSERVATRICES ET CONSERVATEURS DU PATRIMOINE EN FRANCE. ENQUETE AUPRES DES PROFESSIONNEL.LE.S FORME.E.S PAR L’INSTITUT NATIONAL DU PATRIMOINE (PROMOTIONS 1991 A 2019)
No full textExtension of the SLZ algorithm to bivariate functions
No full textI propose an extension of the SLZ algorithm to find worst cases for the correct rounding of mathematical functions of two variables. First, I recall the principle of the algorithm for univariate functions. Then, I detail the extension to the bivariate functions and I prove that the algorithm is correct. Finally, I test the algorithm with the power function in single and double precision, I calculate its computation time and I expose some improvements to make the algorithm faster
Brèves DP4 - Demonext-step Nicole & Fabienne: Une intervention en morphologie dérivationnelle pour améliorer les représentations orthographiques des mots
No full textThis report, "Brief DP4," aims to assist the speech and language therapist or teacher in his or her desire to develop an intervention in derivational morphology using an evidence-based approach. Concrete illustrations of model sessions are proposed through a clinical situation experienced by the authors or their collaborators, clinicians, and teachers. This work is oriented in the field of rehabilitation sciences and is included in the DEMONEXT research project ANR-17-CE23-0005. (Website : https://www.demonext.xyz/en/home/).Recommendations: This document is not a substitute for clinical expertise and the vigilance of a health professional concerning the patient's complaints and needs. Appreciation and expert appraisals depend on the authors' interpretation and the clinical situation. We encourage our readers to consult our associated clinical summary sheets on the Demonext website. In case of any questions, please contact the scientific correspondent.To cite : Duboisdindien, G., Cattini, J., & Dal., G. (2022) Brèves DP4 - Demonext-step Nicole & Fabienne : Une intervention en morphologie dérivationnelle pour améliorer les représentations orthographiques des mots. [Rapport Technique] BDP4-DEMSTEP-C-001-ANR-17-CE23-0005, Université de Lille. 2022. ⟨hal-03740322⟩ID number : BDP4-DEMSTEP-C-001-ANR-17-CE23-0005ID HAL : ⟨hal-03740322⟩Scientific correspondent : Guillaume Duboisdindien, Ph.D I [email protected] I Université de Lille – Laboratoire Savoirs Textes Langage - UMR 8163, CNRS (France).Ce rapport "Brèves DP4" a pour objectif principal d’accompagner l’orthophoniste ou le pédagogue dans son souhait de développer une intervention en morphologie dérivationnelle dans une approche méthodologique raisonnée et qui est étayée à la fois sur le plan clinique et scientifique. Des illustrations concrètes de séances-types sont proposées à travers une situation clinique vécue par les auteurs ou des collaborateurs cliniciens/pédagogues. Ce travail est orienté en sciences de la réadaptation est intégré au projet de recherche DEMONEXT ANR-17-CE23-0005. (site : https://www.demonext.xyz/en/home/)Recommandations complémentaires : Ce document ne peut se substituer à une expertise clinique et à la vigilance d’un professionnel de santé quant à la plainte et aux besoins du patient accueilli. Les appréciations et expertises qui en découlent dépendent de l’interprétation des auteurs et sont dépendantes de la situation clinique scénarisée. Nous encourageons nos lecteurs à consulter nos fiches de synthèse cliniques associées sur le site Demonext. Un correspondant scientifique du projet est disponible en vue en cas de question éventuelle. Pour citer ce document : Duboisdindien, G., Cattini, J., & Dal., G. (2022) Brèves DP4 - Demonext-step Nicole & Fabienne : Une intervention en morphologie dérivationnelle pour améliorer les représentations orthographiques des mots. [Rapport Technique] BDP4-DEMSTEP-C-001-ANR-17-CE23-0005, Université de Lille. 2022. ⟨hal-03740322⟩ID number : BDP4-DEMSTEP-C-001-ANR-17-CE23-0005ID HAL : ⟨hal-03740322⟩Correspondant scientifique : Guillaume Duboisdindien, Ph.D I [email protected] I Université de Lille – Laboratoire Savoirs Textes Langage - UMR 8163, CNRS (France)
Les applications françaises face à l’exascale
No full textLa France prépare une réponse au prochain appel à manifestationd’intérêt (AMI) d’EuroHPC1 en vue d’héberger et opérer l’une desmachines européennes exaflopiques prévues en Europe à l’échéance de2024 au sein d’un consortium dont GENCI est la “Hosting Entity” et leTGCC au CEA le “ Hosting Site ”. Ce rapport présente une vision de l'étatactuel des applications des organismes impliqués dans le Projet ExascaleFrance et le dimensionnement des besoins techniques et humainsrelatifs à ces applications qui leur permettront de s’exécuter sur desmachines exaflopiques, afin de rester compétitif dans le paysagemondial du numérique et de mieux dimensionner la réponse française àl’AMI d’EuroHPC. Le SP3 propose quatre recommandations majeures,transverses à toutes les communautés de recherche concernées parl’exascale et un focus particulier sur les ressources humaines nécessairespour les applications recensées