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Understanding Social Comparison Dynamics on Social Media: A Qualitative Examination of Individual and Platform Characteristics
No full textInternational audienceAs social media platforms continue to expand and attract more users, there is growing interest among scholars and policymakers to understand their impact on individuals. Drawing on self‐presentation and social comparison theories, this study explores the complex dynamics of social comparison within the context of social media, aiming to identify key individual and platform characteristics that influence this phenomenon. The methodology uses two waves of qualitative studies with diverse respondent profiles to understand the complexities of social comparison across various demographic groups. Study 1 consists of 39 individual semi‐structured interviews and a thematic analysis while study 2 is made of eight case studies. The findings highlight the complex interplay of factors such as gender, age, self‐esteem, media literacy, and the type of content consumed in shaping user experiences of social comparison. Additionally, an integrative framework of the antecedents and consequences of social comparison is proposed. By providing a nuanced comprehension of these mechanisms, this research contributes to theoretical advancements and managerial implications of navigating the complexities of online social dynamics
Development of Sustainable Geopolymer Binders Using Clay and Laterite from Burkina Faso with GGBFS: A Path towards Hybrid Solutions for Low-Carbon Construction
No full textInternational audienc
"Transmission sans Témoin", organisation d'une journée d'étude le 15 octobre 2025, à l'Université de Lille en partenariat avec les Amis de la Fondation pour la Mémoire de la Déportation et le laboratoire PSITEC.
No full textJournée de colloque sur la transmission de la mémoire des camps nazisQuatre-Vingt ans après la libération des camps de concentration nazis, les anciens déportés que l'on nomme aussi "témoins" ne sont plus très nombreux. Comment penser la transmission de cette mémoire ? Comment en aborder la pédagogie ? Quels sont les enjeux
Novel compact and efficient electromagnetic switching system for controlled wave propagation
No full textInternational audienceThis study proposes a novel electromagnetic switching system designed to control wave propagation in the MHz frequency range. The proposed configuration consists of two input channels and one output channel. Each input channel includes a resonator of height strongly influences electromagnetic waves through the system. By adjusting the resonator height in each input channel, the switching process is efficiently controlled. We use the transfer matrix method (TMM), which provides a clear understanding of how change in the geometrical parameter of the resonator affect the transmission rates in the output channel. The obtained analytical results are validated through Finite Element Method (FEM) simulations performed in COMSOL. Our results show that waves traveling from input channel 1 to the output channel (ON state) with a transmission rate T 13 =1, while waves from input channel 2 to the output channel (OFF state) are almost completely annulled, with T 23 approaching zero. When the resonator heights are modified, the propagation path is reversed, demonstrating a clear and reversible switching effect. These findings confirm that the proposed photonic device enables precise and stable control of electromagnetic waves transmission
Circuit intégré d’intelligence artificielle pour capteurs intelligent ultra basse consommation
No full textIn a context where edge computing is becoming increasingly important, the transition from traditional Von Neumann-type architectures to Compute-In-Memory (CIM) architectures appears to be a promising solution for reducing the energy consumption of intelligent systems deployed in constrained environments.While most research focuses on optimising on-chip inference, more recent work explores the implementation of embedded learning, in particular error and gradient calculation, in order to bring greater flexibility to edge systems. Nevertheless, updating parameters remains a major challenge in terms of energy efficiency, due to the data movements in memory that are intrinsic to this operation.This thesis proposes a digital macro, implemented in 28nm FD-SOI ST Microelectronics, for in-memory computing, based on a bit-serial inference architecture with 8-bit inputs and weights, as well as an in-memory weight update architecture. The latter uses gradients encoded as powers of two, combined with a specially designed SRAM cell to enable local bit inversion.The results show energy efficiency of up to 58.9 TOPS/W for inference and up to 527 TOPS/W for weight updating. This work increases the energy efficiency of weight updating by a factor of 9 compared to the conventional Read-Compute-Write approach, without impacting the energy efficiency of inference.This thesis, which introduces the concept of Training-In-Memory (TIM), opens up prospects for intelligent embedded systems whose AI core can be updated according to the context without requiring the use of large server-type infrastructuresDans un contexte où l'edge computing prend une importance croissante, le passage des architectures classiques de type Von Neumann vers des architectures de calcul en mémoire (Compute-In-Memory, CIM) apparaît comme une solution prometteuse pour réduire la consommation énergétique des systèmes intelligents déployés dans des environnements contraints.Alors que la majorité des recherches se concentrent sur l'optimisation de l'inférence sur puce, des travaux plus récents explorent l’implémentation de l’apprentissage embarqué, notamment le calcul de l'erreur et des gradients, afin d’apporter davantage de flexibilité aux systèmes en périphérie. Néanmoins, la mise à jour des paramètres reste un défi majeur en matière d'efficacité énergétique, en raison des mouvements de données en mémoire intrinsèques à cette opération.Ce travail de thèse propose une macro numérique, réalisée en 28nmFDSOI ST Microelectronics, pour le calcul en mémoire, reposant sur une architecture d’inférence de type bit-série avec des entrées et des poids sur 8 bits, ainsi qu’une architecture de mise à jour des poids en mémoire. Cette dernière utilise des gradients encodés sous forme de puissances de deux, associés à une cellule SRAM spécialement conçue pour permettre une inversion locale de bits.Les résultats montrent une efficacité énergétique pouvant atteindre 58.9 TOPS/W pour l’inférence et jusqu’à 527 TOPS/W pour la mise à jour des poids. Ce travail permet de multiplier par un facteur 9 l’efficacité énergétique pour la mise à jour de poids par rapport à l’approche classique Lecture-Calcul-Ecriture et ce sans impacter l’efficacité énergétique de l’inférence.Ce travail de thèse, qui introduit le concept de Training-In-Memory (TIM), ouvre des perspectives vers des systèmes embarquées intelligents dont le cœur IA peut se mettre à jour en fonction du contexte et sans nécessiter l’usage de grosses infrastructures de type serveurs
« Vers une méthodologie intégrée pour la mise en œuvre de l’économie circulaire dans les matériaux de construction. »
No full textInternational audienceLe secteur de la construction est l’un des plus grands consommateurs de ressources naturelles et un acteur majeur des émissions de gaz à effet de serre. Pour limiter cet impact, adopter une approche d’économie circulaire est essentiel. Il ne s’agit pas seulement de recycler, mais aussi de réduire la consommation de matières premières et de mieux réutiliser les matériaux existants. En plus des bénéfices environnementaux, cette démarche crée de nouvelles opportunités économiques et sociales. Elle permet aussi de rendre le secteur plus résilient face à la raréfaction des ressources. Enfin, pour s’assurer que ces efforts portent leurs fruits, il est crucial de s’appuyer sur des indicateurs fiables, comme le MCI et des outils importants comme les ODD afin de mesurer et améliorer en continu l’efficacité des pratiques mises en place
Analysis of the Timetable Impact on Energy Consumption of a Subway Line
No full textInternational audienceThis paper analyzes the timetable impact on the energy consumption of a subway line. In most timetable studies, simplified models are used and can lead to misestimation of the braking energy and thus the energy transfer between braking vehicles and accelerating vehicles. In this paper, specific attention is paid to the models of the vehicles, the traction power substation, and the rail supply network to enable an accurate estimation of the energy consumption. The energetic macroscopic representation formalism is used to organize the models of the subsystems so they have the right interactions. The developed model is validated by experimental tests on a real subway line. The error on the global energy consumption is lower than 2.2%. The model is then employed to examine the influence of the vehicle time interval on energy consumption. A 10-second adjustment in this time interval can result in a substantial 22% decrease in energy consumption for the analyzed real subway line
Details in Galileo’s Mechanism of Inertia as New Intellectual Historical Insights
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