Journal of Gender Equality Disability Social Inclusion and Children
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Quel avenir pour la forêt française ? Et qu'ont à nous dire les sols ? L'exemple du Morvan
No full textTourbière des Narcettes. Rapport d'analyse 2018.
No full textCette étude est le fruit d’une enquête débutée en 2016, fondée sur l’acquisition et l’analyse de carottes prélevées dans la tourbière des Narcettes, sur le plateau de la commune de Montselgues. Elle s’intègre dans les recherches archéologiques menées sur la production argentifère antique et médiévale de la vallée du Chassezac. Cette vallée compte en effet plus de 2000 ans d’activités minières intermittentes, dont les principaux pôles se répartissent le long du Chassezac et de la Borne sur plus de 10 km de long. Par une approche interdisciplinaire – archéologie, géochimie, histoire, hydrogéologie, palynologie – l’étude a pour objectif de documenter les dynamiques paléoenvironnementales du bassin du Chassezac, afin de les corréler avec celles de sa production argentifère. Contextualisées par une étude hydrogéologique, deux carottes ont été prélevées en vue d’analyses géochimiques et palynologiques. L’enquête s’est pour le moment focalisée sur la première carotte (MS1). La séquence pollinique montre d’une part l’existence de périodes anciennes de tourbification et une dynamique de végétation proche de celle du Velay, assez originale avec un rôle non négligeable du pin pendant l’Holocène moyen et le témoignage de la présence de peuplements de sapins au début de notre ère. L’occupation de la tourbière, il y a quatre millénaires, par une population dense d’Osmondes fougères aujourd’hui confinée à quelques stations est une information intéressante pour les gestionnaires des zones humides. D’autre part, la séquence inscrit l’anthropisation du plateau à une période plus tardive que l’on aurait pu attendre, à savoir dans le courant du premier millénaire avant notre ère. De là, l’anthropisation semble être allée croissante jusqu’à la fin du Moyen Âge, lors duquel on perçoit notamment une large expansion du noyer et de l’olivier. Les données géochimiques permettent quant à elles d’identifier plusieurs contaminations métalliques. Les résultats géochimiques remarquables concernent (1) les enrichissements métalliques précoces au 4e millénaire avant notre ère dont la signature isotopique pourrait être liée à l’exploitation de minerais de cuivre de la région de Cabrières ainsi que (2) l’enrichissement en plomb observé au Haut Moyen Âge depuis des secteurs miniers du Mont Lozère, où l’activité métallurgique médiévale est à ce jour identifiée seulement à partir du XIe siècle. S’agissant en particulier des mines du Colombier, nous n’avons pour le moment perçu aucune trace évidente de l’activité des XIe-XIIIe siècles dans les dynamiques paléoécologiques et géochimiques. Il nous faudra toutefois le confirmer par la prochaine confrontation isotopique de ses minerais avec les contaminations de la tourbière. Les résultats actuels suggèrent donc que les phases antique et médiévale de la production argentifère aient été de faible ampleur, ce qui reste cohérent avec les données archéologiques réunies à ce jour
I4U Submission to NIST SRE 2018: Leveraging from a Decade of Shared Experiences
No full textThe I4U consortium was established to facilitate a joint entry to NIST speaker recognition evaluations (SRE). The latest edition of such joint submission was in SRE 2018, in which the I4U submission was among the best-performing systems. SRE'18 also marks the 10-year anniversary of I4U consortium into NIST SRE series of evaluation. The primary objective of the current paper is to summarize the results and lessons learned based on the twelve subsystems and their fusion submitted to SRE'18. It is also our intention to present a shared view on the advancements, progresses, and major paradigm shifts that we have witnessed as an SRE participant in the past decade from SRE'08 to SRE'18. In this regard, we have seen, among others , a paradigm shift from supervector representation to deep speaker embedding, and a switch of research challenge from channel compensation to domain adaptation
Une semaine d’observation à la Bibliothèque Nationale de France, 32 étudiants de master Design, 4 professeurs en sciences sociales
No full textBrain Invaders Cooperative versus Competitive: Multi-User P300- based Brain-Computer Interface Dataset (bi2015b)
No full textWe describe the experimental procedures for a dataset that we have made publicly available at https://doi.org/10.5281/zenodo.3267307 in mat and csv formats. This dataset contains electroencephalographic (EEG) recordings of 44 subjects playing in pair to the multi-user version of a visual P300 Brain-Computer Interface (BCI) named Brain Invaders. The interface uses the oddball paradigm on a grid of 36 symbols (1 or 2 Target, 35 or 34 Non-Target) that are flashed pseudo-randomly to elicit the P300 response. EEG data were recorded using 32 active wet electrodes per subjects (total: 64 electrodes) during four randomised conditions (Cooperation 1-Target, Cooperation 2-Targets, Competition 1-Target, Competition 2-Targets). The experiment took place at GIPSA-lab, Grenoble, France, in 2015. Python code for manipulating the data is available at https://github.com/plcrodrigues/py.BI.EEG.2015b-GIPSA. The id of this dataset is bi2015b.Dans ce document, nous décrivons une expérimentation dont les données ont été publiées sur https://doi.org/10.5281/zenodo.3267307 aux formats mat et csv. Ce jeu de donnée contient les enregistrements électroencéphalographiques (EEG) de 44 sujets jouant par paires à une version multi-utilisateurs du jeu Brain Invaders (Congedo et al., 2011), une interface cerveau-ordinateur de type ‘P300 visuel’. L’interface repose sur le paradigme oddball avec une grille de 36 symboles (1 ou 2 Targets, 35 ou 34 Non-Targets) qui clignotent de façon pseudo-aléatoire afin de produire un P300, un potentiel évoqué apparaissant environ 300 ms après le début d’une stimulation. L'EEG de chaque sujet a été enregistré grâce à 32 électrodes humides réparties sur le scalp (total : 64 électrodes par pair), au cours de quatre sessions expérimentales randomisées (Cooperation 1-Target, Cooperation 2-Targets, Competition 1-Target, Competition 2-Targets). L'expérience a été menée au GIPSA-lab (Université de Grenoble-Alpes, CNRS, Grenoble-INP) en 2015. Nous fournissons également une implémentation python pour manipuler les données disponibles https://github.com/plcrodrigues/py.BI.EEG.2015b-GIPSA. L’identifiant de cette base de données est bi2015b
Adaptive mesh refinement method. Part 2: Application to tsunamis propagation
No full textNumerical simulations of multi dimensional large scale fluid-flows such as tsunamis, are still nowadays a challenging and a difficult problem. To this purpose, a parallel finite volume scheme on adaptive unstructured meshes for multi dimensional Saint-Venant system is presented. The adaptive mesh refinement method is based on a block-based decomposition (called BB-AMR) which allows quick meshing and easy parallelization. The main difficulty addressed here concerns the selection of the mesh refinement threshold which is certainly the most important parameter in the AMR method. Usually, the threshold is calibrated according to the test problem to balance the accuracy of the solution and the computational cost. To avoid " hand calibration " , we apply an automatic threshold method based on the decreasing rearrangement function of the mesh refinement criterion. This method is applied and validated successfully to the one and two dimensional non homogeneous Saint-Venant system through several tsunamis propagation test cases
Jibiki users REST Application Programming Interface
No full textJibiki users REST Application Programming Interface Summary GET apiusers/users/ Get a list of users GET apiusers/users/[login] Get a user POST apiusers/users/[login] Create a new user PUT apiusers/users/[login] Modify an existing user DELETE apiusers/users/[login] Delete an existing user GET apiusers/users/[login]/groups Get a list of groups that include the user PUT apiusers/users/[login]/groups/[groupname] Addmin a user in a group DELETE apiusers/users/[login]/groups/[groupname] Removing a user from a group GET apiusers/groups/ Get a list of groups GET apiusers/groups/[groupname] Get the list of users in a group POST apiusers/groups/[groupname] Add a list of users in a group DELETE apiusers/groups/[groupname] Remove a list of users in a group PUT apiusers/groups/[groupname]/users/[login] Add a user in a group DELETE apiusers/groups/[groupname]/users/[login] Remove a user from a group GET apiusers/dictionary/[dictname] Get a list of roles with access to the dictionary GET apiusers/dictionary/[dictname]/[role] Get a list of users with the role that have to the dictionary PUT apiusers/dictionary/[dictname]/[role]/[login] Gives the role with access to the dictionary to a user DELETE apiusers/dictionary/[dictname]/[role]/[login] Removes the role with access to the dictionary to a use
