HAL Paris Dauphine-PSL
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Utilisation des réseaux sociaux pour faire face aux catastrophes naturelles - Comprendre les pratiques et les besoins
No full textThis document presents the main results of a questionnaire survey carried out as part of the RéSoCIO research project, with the aim of improving understanding of the needs of crisis management practitioners in terms of monitoring social networks in the event of fast-kinetic natural disasters.Ce document présente les principaux résultats d’une enquête par questionnaire réalisée dans le cadre du projet de recherche RéSoCIO, dans le but d’améliorer la compréhension des besoins des praticiens de la gestion de crise en matière de veille sur les réseaux sociaux en cas de de survenue de catastrophes naturelles à cinétique rapide
Neovascularization Segmentation via a Multilateral Interaction-Enhanced Graph Convolutional Network
No full textInternational audienceChoroidal neovascularization (CNV), a primary characteristic of wet age-related macular degeneration (wet AMD), represents a leading cause of blindness worldwide. In clinical practice, optical coherence tomography angiography (OCTA) is commonly used for studying CNV-related pathological changes, due to its micron-level resolution and non-invasive nature. Thus, accurate segmentation of CNV regions and vessels in OCTA images is crucial for clinical assessment of wet AMD. However, challenges existed due to irregular CNV shapes and imaging limitations like projection artifacts, noises and boundary blurring. Moreover, the lack of publicly available datasets constraints the CNV analysis. To address these challenges, this paper constructs the first publicly accessible CNV dataset (CNVSeg), and proposes a novel multilateral graph convolutional interaction-enhanced CNV segmentation network (MTG-Net). This network integrates both region and vessel morphological information, exploring semantic and geometric duality constraints within the graph domain. Specifically, MTG-Net consists of a multi-task framework and two graph-based cross-task modules: Multilateral Interaction Graph Reasoning (MIGR) and Multilateral Reinforcement Graph Reasoning (MRGR). The multi-task framework encodes rich geometric features of lesion shapes and surfaces, decoupling the image into three task-specific feature maps. MIGR and MRGR iteratively reason about higher-order relationships across tasks through a graph mechanism, enabling complementary optimization for task-specific objectives. Additionally, an uncertainty-weighted loss is proposed to mitigate the impact of artifacts and noise on segmentation accuracy. Experimental results demonstrate that MTG-Net outperforms existing methods, achieving a Dice socre of 87.21% for region segmentation and 88.12% for vessel segmentation
Les fabriques ordinaires du politique : politisation et dépolitisation dans la France contemporaine - [Conclusion générale]
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Miroir du football : un regard communiste sur le football (1958-1979) ?
No full textInternational audienceMiroir du football, publié de 1958 à 1979, est un mensuel proche du Parti communiste français. Il s'agit d'en mesurer la culture spécifique, mais aussi de s'interroger sur l'existence d'une lecture politique de l'actualité sportive et spécifiquement du football comme pratique sportive en mutation à l'échelle mondiale. Miroir du football se distingue par la mise en avant du « beau jeu » prônant un football tourné vers l'attaque. Manifestant une grande expertise dans l'analyse technique et tactique du football, et par son engagement en faveur d'un style de jeu résolument offensif, considéré comme « authentique », il développe au cours de ces années une voie originale. De surcroît, Miroir du football prête une attention particulière au football international (et non seulement aux clubs français) et s'attache à mettre en évidence les formations les plus modestes, de même que les résultats des plus jeunes pratiquants. SOMMAIRE I.Une conception marxiste, mais hétérodoxe du football 1) Un football émancipateur, produit du matérialisme historique… 2) La défense du sport ouvrier et amateur : « le football aux footballeurs », un idéal démocratique 3) Sur le terrain de la lutte des classes : un engagement contre la marchandisation du football II.Une autonomie éditoriale relative vis-à-vis du PCF 1) Une autonomie revendiquée 2) Une reprise en main au cours des années 1970 3) Un vecteur sportif de premier plan III.Une couverture du football internationaliste ? 1) Le refus du chauvinisme 2) « Dans tous les stades du monde » : le football au service de la solidarité internationale 3) Le suivi particulier du football dans les pays socialistes</div
Les bacs à sable réglementaires : disruption ou transgression de la régulation de l’IA ?
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Beliefs Influence Ingroup Favoritism in Children
No full textIngroup favoritism has been extensively documented in adults and its underlying mechanisms are debated. In children however, while the existence of the bias is documented, its driving forces remain largely unexplored. This study fills this gap by investigating ingroup favoritism in 7- to 11-year-old children, focusing on intrinsic preferences and guilt aversion. Employing a series of dictator games in which children allocated resources to ingroup or outgroup peers under varying conditions of recipient awareness, we assessed both their allocation behaviors and second-order beliefs about recipients’ expectations. Our results reveal a clear ingroup favoritism in allocations. Both correlational and causal analyses suggest that – although intrinsic preferences play a role – ingroup favoritism is significantly influenced by children’s beliefs about recipients’ expectations and more so as children get older
Les dossiers des enfants hors l’école. Enjeux méthodologiques et sociologiques pour saisir "l’environnement social"
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Learning Real-Life Approval Elections
No full textInternational audienceWe study the independent approval model (IAM) for approval elections, where each candidate has its own approval probability and is approved independently of the other ones. This model generalizes, e.g., the impartial culture, the Hamming noise model, and the resampling model. We propose algorithms for learning IAMs and their mixtures from data, using either maximum likelihood estimation or Bayesian learning. We then apply these algorithms to a large set of elections from the Pabulib database. In particular, we find that single-component models are rarely sufficient to capture the complexity of real-life data, whereas their mixtures perform well.</div