1,720,963 research outputs found
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe 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
Full text link“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
Contrôle stochastique avec pénalisation entropique
No full textCette thèse se concentre sur les problèmes de contrôle stochastique optimal avec des contraintes sur les lois marginales du processus d'état. Ces problèmes ont attiré beaucoup d'intérêt ces dernières années car ils offrent de nombreuses perspectives pratiques et théoriques. Ce travail est en particulier motivé par les applications de gestion de la demande dans les systèmes électriques. Plus précisément, nous nous intéressons au contrôle de la consommation électrique globale des agents sur une période d'un jour tout en imposant que la loi marginale terminale de l'état des agents soit égale à la loi initiale. L'intérêt de cette formulation est de définir, dans un environnement saisonnier, une procédure de contrôle périodique qui peut être reconduite à chaque période.Cette thèse présente une méthode originale de résolution des problèmes de contrôle stochastique optimal avec contraintes en loi, basée sur une reformulation en problèmes d'optimisation avec contraintes sur l'espace des mesures de probabilité. La variable de décision est alors scindée en deux variables de décision, chacune n'incluant qu'une partie spécifique des contraintes tandis que l'écart entre ces deux mesures de probabilité est pénalisé par l'ajout d'un terme d'entropie relative. Nous tirons parti de cette version pénalisée pour proposer une procédure de minimisation alternée afin d'obtenir une solution approchée du problème original. Cette procédure consiste à résoudre séquentiellement deux sous-problèmes simples, chacun se réduisant à minimiser la fonction objectif par rapport à une variable tandis que l'autre est fixée. Le premier sous-problème revient à minimiser ponctuellement une fonction de coût instantanée. La solution du second sous-problème peut être exprimée comme l' extit{exponential twist} d'une mesure de probabilité de référence (markovienne) dont l'étude constitue une partie importante de cette thèse. Il est prouvé que cette procédure alternée converge vers une solution approximative du problème de contrôle original sous diverses hypothèses permettant par exemple d'inclure des coûts instantanés non convexes par rapport à la variable de contrôle, ainsi que des dynamiques de diffusions avec sauts.This thesis focuses on stochastic optimal control problems with constraints on the marginal laws of the state process. These problems have constituted a very active research area in the past few years since they offer many practical and theoretical perspectives. In particular, this work is motivated by demand side management applications in power systems. More specifically, we are interested in controlling the overall electrical consumption of agents on a one-day period while imposing that the terminal marginal law of the state of the agents is equal to the initial law. The interest in this formulation is to define, in a seasonal environment, a periodic control procedure which can be reconducted on each period.This thesis explores an original way of solving stochastic optimal control problems with constraints in law based on a reformulation as constrained optimization problems on the space of probability measures. The decision variable is then splitted into two decision variables, each one considering only a specific part of the constraints while the deviation between these two probability measures is penalized by adding a relative entropy term. We take advantage of this penalized version to propose an alternating minimization procedure to approximate a solution to the original problem. This procedure involves solving sequentially two simple subproblems, each one consisting in minimizing the objective function over one variable while the other is fixed. The first subproblem amounts to a pointwise minimization of a running cost function. The solution of the second subproblem can be expressed as the so called exponential twist of a reference (Markovian) probability measure whose study constitutes a substantial part of this thesis. This alternating procedure is proved to converge to an approximate solution of the original control problem under various assumptions allowing for instance non convex running costs with respect to the control variable, as well as jump diffusions dynamics
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe 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
Contrôle stochastique avec pénalisation entropique
No full textThis thesis focuses on stochastic optimal control problems with constraints on the marginal laws of the state process. These problems have constituted a very active research area in the past few years since they offer many practical and theoretical perspectives. In particular, this work is motivated by demand side management applications in power systems. More specifically, we are interested in controlling the overall electrical consumption of agents on a one-day period while imposing that the terminal marginal law of the state of the agents is equal to the initial law. The interest in this formulation is to define, in a seasonal environment, a periodic control procedure which can be reconducted on each period.This thesis explores an original way of solving stochastic optimal control problems with constraints in law based on a reformulation as constrained optimization problems on the space of probability measures. The decision variable is then splitted into two decision variables, each one considering only a specific part of the constraints while the deviation between these two probability measures is penalized by adding a relative entropy term. We take advantage of this penalized version to propose an alternating minimization procedure to approximate a solution to the original problem. This procedure involves solving sequentially two simple subproblems, each one consisting in minimizing the objective function over one variable while the other is fixed. The first subproblem amounts to a pointwise minimization of a running cost function. The solution of the second subproblem can be expressed as the so called exponential twist of a reference (Markovian) probability measure whose study constitutes a substantial part of this thesis. This alternating procedure is proved to converge to an approximate solution of the original control problem under various assumptions allowing for instance non convex running costs with respect to the control variable, as well as jump diffusions dynamics.Cette thèse se concentre sur les problèmes de contrôle stochastique optimal avec des contraintes sur les lois marginales du processus d'état. Ces problèmes ont attiré beaucoup d'intérêt ces dernières années car ils offrent de nombreuses perspectives pratiques et théoriques. Ce travail est en particulier motivé par les applications de gestion de la demande dans les systèmes électriques. Plus précisément, nous nous intéressons au contrôle de la consommation électrique globale des agents sur une période d'un jour tout en imposant que la loi marginale terminale de l'état des agents soit égale à la loi initiale. L'intérêt de cette formulation est de définir, dans un environnement saisonnier, une procédure de contrôle périodique qui peut être reconduite à chaque période.Cette thèse présente une méthode originale de résolution des problèmes de contrôle stochastique optimal avec contraintes en loi, basée sur une reformulation en problèmes d'optimisation avec contraintes sur l'espace des mesures de probabilité. La variable de décision est alors scindée en deux variables de décision, chacune n'incluant qu'une partie spécifique des contraintes tandis que l'écart entre ces deux mesures de probabilité est pénalisé par l'ajout d'un terme d'entropie relative. Nous tirons parti de cette version pénalisée pour proposer une procédure de minimisation alternée afin d'obtenir une solution approchée du problème original. Cette procédure consiste à résoudre séquentiellement deux sous-problèmes simples, chacun se réduisant à minimiser la fonction objectif par rapport à une variable tandis que l'autre est fixée. Le premier sous-problème revient à minimiser ponctuellement une fonction de coût instantanée. La solution du second sous-problème peut être exprimée comme l'extit{exponential twist} d'une mesure de probabilité de référence (markovienne) dont l'étude constitue une partie importante de cette thèse. Il est prouvé que cette procédure alternée converge vers une solution approximative du problème de contrôle original sous diverses hypothèses permettant par exemple d'inclure des coûts instantanés non convexes par rapport à la variable de contrôle, ainsi que des dynamiques de diffusions avec sauts
Contrôle stochastique avec pénalisation entropique
No full textThis thesis focuses on stochastic optimal control problems with constraints on the marginal laws of the state process. These problems have constituted a very active research area in the past few years since they offer many practical and theoretical perspectives. In particular, this work is motivated by demand side management applications in power systems. More specifically, we are interested in controlling the overall electrical consumption of agents on a one-day period while imposing that the terminal marginal law of the state of the agents is equal to the initial law. The interest in this formulation is to define, in a seasonal environment, a periodic control procedure which can be reconducted on each period.This thesis explores an original way of solving stochastic optimal control problems with constraints in law based on a reformulation as constrained optimization problems on the space of probability measures. The decision variable is then splitted into two decision variables, each one considering only a specific part of the constraints while the deviation between these two probability measures is penalized by adding a relative entropy term. We take advantage of this penalized version to propose an alternating minimization procedure to approximate a solution to the original problem. This procedure involves solving sequentially two simple subproblems, each one consisting in minimizing the objective function over one variable while the other is fixed. The first subproblem amounts to a pointwise minimization of a running cost function. The solution of the second subproblem can be expressed as the so called exponential twist of a reference (Markovian) probability measure whose study constitutes a substantial part of this thesis. This alternating procedure is proved to converge to an approximate solution of the original control problem under various assumptions allowing for instance non convex running costs with respect to the control variable, as well as jump diffusions dynamics.Cette thèse se concentre sur les problèmes de contrôle stochastique optimal avec des contraintes sur les lois marginales du processus d'état. Ces problèmes ont attiré beaucoup d'intérêt ces dernières années car ils offrent de nombreuses perspectives pratiques et théoriques. Ce travail est en particulier motivé par les applications de gestion de la demande dans les systèmes électriques. Plus précisément, nous nous intéressons au contrôle de la consommation électrique globale des agents sur une période d'un jour tout en imposant que la loi marginale terminale de l'état des agents soit égale à la loi initiale. L'intérêt de cette formulation est de définir, dans un environnement saisonnier, une procédure de contrôle périodique qui peut être reconduite à chaque période.Cette thèse présente une méthode originale de résolution des problèmes de contrôle stochastique optimal avec contraintes en loi, basée sur une reformulation en problèmes d'optimisation avec contraintes sur l'espace des mesures de probabilité. La variable de décision est alors scindée en deux variables de décision, chacune n'incluant qu'une partie spécifique des contraintes tandis que l'écart entre ces deux mesures de probabilité est pénalisé par l'ajout d'un terme d'entropie relative. Nous tirons parti de cette version pénalisée pour proposer une procédure de minimisation alternée afin d'obtenir une solution approchée du problème original. Cette procédure consiste à résoudre séquentiellement deux sous-problèmes simples, chacun se réduisant à minimiser la fonction objectif par rapport à une variable tandis que l'autre est fixée. Le premier sous-problème revient à minimiser ponctuellement une fonction de coût instantanée. La solution du second sous-problème peut être exprimée comme l'extit{exponential twist} d'une mesure de probabilité de référence (markovienne) dont l'étude constitue une partie importante de cette thèse. Il est prouvé que cette procédure alternée converge vers une solution approximative du problème de contrôle original sous diverses hypothèses permettant par exemple d'inclure des coûts instantanés non convexes par rapport à la variable de contrôle, ainsi que des dynamiques de diffusions avec sauts
Contrôle stochastique avec pénalisation entropique
No full textThis thesis focuses on stochastic optimal control problems with constraints on the marginal laws of the state process. These problems have constituted a very active research area in the past few years since they offer many practical and theoretical perspectives. In particular, this work is motivated by demand side management applications in power systems. More specifically, we are interested in controlling the overall electrical consumption of agents on a one-day period while imposing that the terminal marginal law of the state of the agents is equal to the initial law. The interest in this formulation is to define, in a seasonal environment, a periodic control procedure which can be reconducted on each period.This thesis explores an original way of solving stochastic optimal control problems with constraints in law based on a reformulation as constrained optimization problems on the space of probability measures. The decision variable is then splitted into two decision variables, each one considering only a specific part of the constraints while the deviation between these two probability measures is penalized by adding a relative entropy term. We take advantage of this penalized version to propose an alternating minimization procedure to approximate a solution to the original problem. This procedure involves solving sequentially two simple subproblems, each one consisting in minimizing the objective function over one variable while the other is fixed. The first subproblem amounts to a pointwise minimization of a running cost function. The solution of the second subproblem can be expressed as the so called exponential twist of a reference (Markovian) probability measure whose study constitutes a substantial part of this thesis. This alternating procedure is proved to converge to an approximate solution of the original control problem under various assumptions allowing for instance non convex running costs with respect to the control variable, as well as jump diffusions dynamics.Cette thèse se concentre sur les problèmes de contrôle stochastique optimal avec des contraintes sur les lois marginales du processus d'état. Ces problèmes ont attiré beaucoup d'intérêt ces dernières années car ils offrent de nombreuses perspectives pratiques et théoriques. Ce travail est en particulier motivé par les applications de gestion de la demande dans les systèmes électriques. Plus précisément, nous nous intéressons au contrôle de la consommation électrique globale des agents sur une période d'un jour tout en imposant que la loi marginale terminale de l'état des agents soit égale à la loi initiale. L'intérêt de cette formulation est de définir, dans un environnement saisonnier, une procédure de contrôle périodique qui peut être reconduite à chaque période.Cette thèse présente une méthode originale de résolution des problèmes de contrôle stochastique optimal avec contraintes en loi, basée sur une reformulation en problèmes d'optimisation avec contraintes sur l'espace des mesures de probabilité. La variable de décision est alors scindée en deux variables de décision, chacune n'incluant qu'une partie spécifique des contraintes tandis que l'écart entre ces deux mesures de probabilité est pénalisé par l'ajout d'un terme d'entropie relative. Nous tirons parti de cette version pénalisée pour proposer une procédure de minimisation alternée afin d'obtenir une solution approchée du problème original. Cette procédure consiste à résoudre séquentiellement deux sous-problèmes simples, chacun se réduisant à minimiser la fonction objectif par rapport à une variable tandis que l'autre est fixée. Le premier sous-problème revient à minimiser ponctuellement une fonction de coût instantanée. La solution du second sous-problème peut être exprimée comme l'extit{exponential twist} d'une mesure de probabilité de référence (markovienne) dont l'étude constitue une partie importante de cette thèse. Il est prouvé que cette procédure alternée converge vers une solution approximative du problème de contrôle original sous diverses hypothèses permettant par exemple d'inclure des coûts instantanés non convexes par rapport à la variable de contrôle, ainsi que des dynamiques de diffusions avec sauts
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe 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
- …
