1,720,962 research outputs found
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
Application de la biologie des systèmes pour l'identification de marqueurs moléculaires des maladies rénales dans les fluides biologiques
No full textKidney disease affects about 5 million people in France mostly due to the increase in life expectancy and the evolution of our lifestyles (sedentary living, diet). Patient management is currently largely ineffective due to late diagnosis and our lack of understanding of the complex mechanisms that govern its progression. The study of the urinary proteome has emerged as an excellent way to discover biomarkers of nephropathies and thus to better understand the underlying pathophysiological mechanisms. Systems biology allows the molecular information contained in urine to be used to understand the overall organization of the regulatory networks in the diseased kidney tissue. In my thesis we have applied systems biology with two aims : The first aim was to improve the understanding of the pathophysiological mechanisms of kidney disease based on the analysis of urine molecular composition. Since the information in urinary proteome is mainly limited to excreted proteins, it is essential to have bioinformatic analysis methods available to "trace back" the key proteins present in the kidney tissue, but not excreted in the urine. Since this type of method is not widely used in nephrology, I have developed a methodological tool to identify in silico new key actors in kidney disease from the analysis of the urinary proteome. This new tool, called PRYNT (PRioritization bY causal NeTworks), is based on the use of protein-protein interactions with a prioritization method to identify proteins in the network that preferentially interact with urinary protein biomarkers. The second aim of my thesis was to develop systems biology approaches for the detection and progression of kidney disease using the molecular composition of urine. We developed a quantitative approach to propose an answer to these questions. I then applied this approach to the analysis of the urinary metabolome and amniotic fluid peptidome. Modelling and statistical methods allowed in these contexts to predict the presence of kidney disease and its progression.Les maladies rénales concernent 5 millions de personnes en France et ce nombre ne cesse de croître compte tenu de l'augmentation de l'espérance de vie et de l'évolution de nos modes de vie (sédentarité, alimentation). La prise en charge des malades est actuellement peu efficace en raison d'un diagnostic trop tardif et de notre méconnaissance des mécanismes complexes qui régissent leur progression. L'étude du protéome urinaire s'est imposée comme un excellent moyen pour découvrir des biomarqueurs des néphropathies et ainsi mieux comprendre les mécanismes physiopathologiques. La biologie des systèmes permet d'exploiter l'information moléculaire contenue dans l'urine pour en déduire l'organisation globale des réseaux de régulation dans le tissu rénal malade. C'est dans ce contexte que se situe ce travail de thèse. Deux problématiques ont été abordées dans cette thèse : La première relève de la compréhension des mécanismes physiopathologiques : " Comment identifier de nouveaux acteurs clés dans le développement des maladies rénales à partir de l'analyse de la composition moléculaire de l'urine ? " . L'information du protéome urinaire se limitant majoritairement aux protéines excrétées, il est essentiel d'avoir à disposition des méthodes d'analyses bio-informatiques pour "remonter" aux protéines clés présentes dans le tissu rénal, mais non excrétées dans l'urine. Ce type de méthodes étant peu utilisé en néphrologie, nous avons développé un outil méthodologique fiable pour identifier in silico de nouveaux acteurs clés des maladies rénales à partir de l'analyse du protéome urinaire. Ce nouvel outil, appelé PRYNT (PRioritization bY causal NeTwork), repose sur l'utilisation des interactions protéine-protéine associée à une méthode de priorisation pour repérer les protéines du réseau qui interagissent préférentiellement avec les biomarqueurs protéines urinaires. La seconde problématique s'inscrit dans une démarche de médecine diagnostique, la question étant : " Comment détecter la présence d'une maladie rénale ou prédire son évolution à partir de l'analyse de la composition de l'urine ? ". J'ai développé une approche quantitative pour proposer une réponse à cette question. J'ai ensuite appliqué cette approche au métabolome de l'urine et au peptidome du liquide amniotique qui reflètent la fonction rénale. La modélisation et les méthodes statistiques permettent dans ce contexte de prédire la maladie
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
No full textWe have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
The use of systems biology for the identification of biomarkers ofrenal diseases in biological fluids
No full textLes maladies rénales concernent 5 millions de personnes en France et ce nombre ne cesse de croître compte tenu de l'augmentation de l'espérance de vie et de l'évolution de nos modes de vie (sédentarité, alimentation). La prise en charge des malades est actuellement peu efficace en raison d'un diagnostic trop tardif et de notre méconnaissance des mécanismes complexes qui régissent leur progression. L'étude du protéome urinaire s'est imposée comme un excellent moyen pour découvrir des biomarqueurs des néphropathies et ainsi mieux comprendre les mécanismes physiopathologiques. La biologie des systèmes permet d'exploiter l'information moléculaire contenue dans l'urine pour en déduire l'organisation globale des réseaux de régulation dans le tissu rénal malade. C'est dans ce contexte que se situe ce travail de thèse. Deux problématiques ont été abordées dans cette thèse : La première relève de la compréhension des mécanismes physiopathologiques : " Comment identifier de nouveaux acteurs clés dans le développement des maladies rénales à partir de l'analyse de la composition moléculaire de l'urine ? " . L'information du protéome urinaire se limitant majoritairement aux protéines excrétées, il est essentiel d'avoir à disposition des méthodes d'analyses bio-informatiques pour "remonter" aux protéines clés présentes dans le tissu rénal, mais non excrétées dans l'urine. Ce type de méthodes étant peu utilisé en néphrologie, nous avons développé un outil méthodologique fiable pour identifier in silico de nouveaux acteurs clés des maladies rénales à partir de l'analyse du protéome urinaire. Ce nouvel outil, appelé PRYNT (PRioritization bY causal NeTwork), repose sur l'utilisation des interactions protéine-protéine associée à une méthode de priorisation pour repérer les protéines du réseau qui interagissent préférentiellement avec les biomarqueurs protéines urinaires. La seconde problématique s'inscrit dans une démarche de médecine diagnostique, la question étant : " Comment détecter la présence d'une maladie rénale ou prédire son évolution à partir de l'analyse de la composition de l'urine ? ". J'ai développé une approche quantitative pour proposer une réponse à cette question. J'ai ensuite appliqué cette approche au métabolome de l'urine et au peptidome du liquide amniotique qui reflètent la fonction rénale. La modélisation et les méthodes statistiques permettent dans ce contexte de prédire la maladie.Kidney disease affects about 5 million people in France mostly due to the increase in life expectancy and the evolution of our lifestyles (sedentary living, diet). Patient management is currently largely ineffective due to late diagnosis and our lack of understanding of the complex mechanisms that govern its progression. The study of the urinary proteome has emerged as an excellent way to discover biomarkers of nephropathies and thus to better understand the underlying pathophysiological mechanisms. Systems biology allows the molecular information contained in urine to be used to understand the overall organization of the regulatory networks in the diseased kidney tissue. In my thesis we have applied systems biology with two aims : The first aim was to improve the understanding of the pathophysiological mechanisms of kidney disease based on the analysis of urine molecular composition. Since the information in urinary proteome is mainly limited to excreted proteins, it is essential to have bioinformatic analysis methods available to "trace back" the key proteins present in the kidney tissue, but not excreted in the urine. Since this type of method is not widely used in nephrology, I have developed a methodological tool to identify in silico new key actors in kidney disease from the analysis of the urinary proteome. This new tool, called PRYNT (PRioritization bY causal NeTworks), is based on the use of protein-protein interactions with a prioritization method to identify proteins in the network that preferentially interact with urinary protein biomarkers. The second aim of my thesis was to develop systems biology approaches for the detection and progression of kidney disease using the molecular composition of urine. We developed a quantitative approach to propose an answer to these questions. I then applied this approach to the analysis of the urinary metabolome and amniotic fluid peptidome. Modelling and statistical methods allowed in these contexts to predict the presence of kidney disease and its progression
Application de la biologie des systèmes pour l'identification de marqueurs moléculaires des maladies rénales dans les fluides biologiques
Get PDFLes maladies rénales concernent 5 millions de personnes en France et ce nombre ne cesse de croître compte tenu de l'augmentation de l'espérance de vie et de l'évolution de nos modes de vie (sédentarité, alimentation). La prise en charge des malades est actuellement peu efficace en raison
d'un diagnostic trop tardif et de notre méconnaissance des mécanismes complexes qui régissent leur progression. L'étude du protéome urinaire s'est imposée comme un excellent moyen pour découvrir des biomarqueurs des néphropathies et ainsi mieux comprendre les mécanismes physiopathologiques.
La biologie des systèmes permet d'exploiter l'information moléculaire contenue dans l'urine pour en déduire l'organisation globale des réseaux de régulation dans le tissu rénal malade. C'est dans ce contexte que se situe ce travail de thèse. Deux problématiques ont été abordées dans cette thèse : La première relève de la compréhension des mécanismes physiopathologiques : " Comment identifier de nouveaux acteurs clés dans le développement des maladies rénales à partir de l'analyse de la composition moléculaire de l'urine ? " . L'information du protéome urinaire se limitant majoritairement aux protéines excrétées, il est essentiel d'avoir à disposition des méthodes d'analyses
bio-informatiques pour "remonter" aux protéines clés présentes dans le tissu rénal, mais non excrétées dans l'urine. Ce type de méthodes étant peu utilisé en néphrologie, nous avons développé un outil méthodologique fiable pour identifier in silico de nouveaux acteurs clés des maladies rénales à partir de l'analyse du protéome urinaire. Ce nouvel outil, appelé PRYNT
(PRioritization bY causal NeTwork), repose sur l'utilisation des interactions protéine-protéine associée à une méthode de priorisation pour repérer les protéines du réseau qui interagissent préférentiellement avec les biomarqueurs protéines urinaires. La seconde problématique s'inscrit dans une démarche de médecine diagnostique, la question
étant : " Comment détecter la présence d'une maladie rénale ou prédire son évolution à partir de l'analyse de la composition de l'urine ? ". J'ai développé une approche quantitative pour proposer une réponse à cette question. J'ai ensuite appliqué cette approche au métabolome de l'urine et au peptidome du liquide amniotique qui reflètent la fonction rénale. La modélisation et les méthodes
statistiques permettent dans ce contexte de prédire la maladie.Kidney disease affects about 5 million people in France mostly due to the increase in life expectancy and the evolution of our lifestyles (sedentary living, diet). Patient management is currently largely ineffective due to late diagnosis and our lack of understanding of the complex
mechanisms that govern its progression. The study of the urinary proteome has emerged as an excellent way to discover biomarkers of nephropathies and thus to better understand the underlying pathophysiological mechanisms. Systems biology allows the molecular information contained in urine to be used to understand the overall organization of the regulatory networks in the diseased kidney tissue. In my thesis we have applied systems biology with two aims :
The first aim was to improve the understanding of the pathophysiological mechanisms of kidney disease based on the analysis of urine molecular composition. Since the information in urinary proteome is mainly limited to excreted proteins, it is essential to have bioinformatic
analysis methods available to "trace back" the key proteins present in the kidney tissue, but not excreted in the urine. Since this type of method is not widely used in nephrology, I have developed a methodological tool to identify in silico new key actors in kidney disease from the analysis of the urinary proteome. This new tool, called PRYNT (PRioritization bY causal NeTworks), is based on the use of protein-protein interactions with a prioritization method to identify proteins in the network that preferentially interact with urinary protein biomarkers. The second aim of my thesis was to develop systems biology approaches for the detection and progression of kidney disease using the molecular composition of urine. We developed a quantitative approach to propose an answer to these questions. I then applied this approach to the analysis of the urinary metabolome and amniotic fluid peptidome. Modelling and statistical methods allowed in these contexts to predict the presence of kidney disease and its progression
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