1,720,985 research outputs found
Fast Distributed Dynamics of Semantic Networks via Social Media
Full text linkWe investigate the dynamics of semantic organization using social media, a collective expression of human thought. We propose a novel, time-dependent semantic similarity measure (TSS), based on the social network Twitter. We show that TSS is consistent with static measures of similarity but provides high temporal resolution for the identification of real-world events and induced changes in the distributed structure of semantic relationships across the entire lexicon. Using TSS, we measured the evolution of a concept and its movement along the semantic neighborhood, driven by specific news/events. Finally, we showed that particular events may trigger a temporary reorganization of elements in the semantic network.Fil: Carrillo, Facundo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Cecchi, Guillermo Alberto. Ibm Research. Thomas J. Watson Research Center; Estados UnidosFil: Sigman, Mariano. Universidad Torcuato di Tella; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Fernandez Slezak, Diego. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin
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
Computational models for the characterization of altered mental states
Full text linkHoy en día, la mayoría de las áreas profesionales usan las Ciencias de la Computación (CS) como uno de sus fundamentales componentes. En muchas actividades, la penetración de tecnologías heredadas de las CS son imprescindibles, no solo para gene- rar alta competencia, sino porque proponen avances disruptivos e imposibles de alcanzar sin estas. La inteligencia artificial proba-blemente sea el área de CS que mayor avanzó en la última década, dentro de la inteligencia artificial los sistemas que usan recur- sos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) son incontables. El abanico donde las herramientas de NLP cumplen un rol pro-tagónico es muy amplio. En particular, son fuertemente usadas para cuánticar diversos atributos, no sólo sobre qué está hablando un mensaje sino sobre la intención y el estado del sujeto que lo produce. En este trabajo construimos y usamos herramientas de NLP para caracterizar los estados mentales alterados a través del discurso como privilegiada ventana a la mente. A partir de este marco de trabajo, aplicamos distintas técnicas y definimos algoritmos que nos permiten modelar las propiedades particulares de cada alteración. Para validar el marco aplicamos esta estrategia en diferen-tes casos. En el capítulo de estados mentales alterados por patologías, estudiamos diferentes casos. En primer lugar encontramos que el dis-curso de pacientes con esquizofrenia se ve alterado y que esta alteración es capturada por nuestro algoritmo de coherencia. Nu-estro algoritmo mide cómo se vinculan semánticamente frases sucesivas. En el caso de los sujetos patológicos, observamos que estos tienen un nivel de coherencia medio inferior al del grupo control y a su vez presentan disrupciones más pronunciadas. Como continuación de este caso, estudiamos sujetos prodrómicos de psicosis por esquizofrenia, es decir sujetos que aun no presentan síntomas pero pertenecen a un grupo de riesgo de generarla. En este estudio vemos que analizando los niveles de coherencia po-demos, aplicando un algoritmo de aprendizaje automático en un contexto de validación cruzada, distinguir cuales sujetos en el fu-turo desarrollarán psicosis por esquizofrenia y cuáles no. Otro caso de estudio es el de sujetos bipolares. En este caso vemos co-mo la valencia del lenguaje, en términos de positividad y negatividad del uso de palabras, diferencia los sujetos patológicos. Usado la misma estrategia de aprendizaje supervisado, encontramos que podemos clasificar con buen nivel de performance entre los dos grupos. Por último, estudiamos el uso de herramientas de NLP y de aprendizaje automático de una perspectiva ortogonal a la an-terior. Creamos un modelo que nos permite seleccionar qué sujetos son aptos para un tratamiento psicofarmacológico con psiloci-bina para depresión crónica y cuáles no. De esta manera mejoramos los valores de sensibilidad del tratamiento creando un test de susceptibilidad basado en herramientas de NLP disminuyendo la masa de sujetos intervenidos con resistencia al tratamiento. Luego de estudiar los estados mentales alterados por patologías, trabajamos en dos casos de estudio de mentes alteradas por in-toxicaciones farmacológicas. En este capitulo, medimos los efectos de un experimento con MDMA y con LSD dondec aracteriza-mos los efectos en el lenguaje a partir de modelos computacionales. Como último escenario, estudiamos como cambios endocri-nos impactan en el lenguaje, modelando cuantitativamente con herramientas de NLP, cómo afectan estos cambios en el lenguaje. Teniendo en cuenta los casos de estudios, esta tesis pone evidencia sobre cómo los métodos computacionales de NLP sumados a técnicas de aprendizaje automático son una herramienta útil y novedosa para estudiar el lenguaje. Particularmente en un escena-rio donde este se ve afectado producto de las alteraciones que subyacen a su productor: la mente.Nowadays, most professional areas use Computer Science (CS) as fundamental components. In many activities, the penetration of technologies inherited from CS are essential, not only to generate high competition but the CS allow to achieve disruptive advances. Articial intelligence is probably the CS area that has developed more than any in the last decade, within articial intelli-gence systems that use Natural Language Processing (NLP) resources are countless. The applications areas where the NLP tools play a leading role is very broad. In particular, they are strongly used to quantify diferent speech characteristics, not only what a message is talking about, but also the intention and state of the subject that produces it. In this work, we build and use NLP tools to characterize altered mental state, using the speech as window to the mind. We tested this approach in diferent scenarios. In the chapter altered mental state by pathologies, we study three diferent cases. First, we measured the incoherence level in schi-zophrenia patients and we built a model that allow to sort subjects between control subjects and patients. In the second case, we tested the coherence method in high risk patients of psychosis by schizophrenia. In this case we found that we could sort between those subjects that are going to convert to schizophrenic before they do it. Then we analyze subjects with bipolar disorder and we built a model to classify between patients or control subject. As last case of this chapter, we built a system that it measures the probability that a particular subject has to respond to a psychopharmacology treatment. In the chapter, altered mental state by drug intoxications, we tested our approach in two diferent experiment. The rst one, we repli-cated the results in a previous study with MDMA in a new cohort. Then we study in a small experiment the efect of the LSD in speech. In the chapter, altered mental state by endocrine system.We quantied the efect of some hormones in two scenarios: the menstrual cycle and in pregnancy. In this thesis, we developed new NLP tools and we combined them with machine learning methods to build models that characteri-ze the alterations of mental states in diferent scenarios.Fil: Carrillo, Facundo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina
Computational models for the characterization of altered mental states
No full textHoy en día, la mayoría de las áreas profesionales usan las Ciencias de la Computación (CS) como uno de sus fundamentales componentes. En muchas actividades, la penetración de tecnologías heredadas de las CS son imprescindibles, no solo para gene- rar alta competencia, sino porque proponen avances disruptivos e imposibles de alcanzar sin estas. La inteligencia artificial proba-blemente sea el área de CS que mayor avanzó en la última década, dentro de la inteligencia artificial los sistemas que usan recur- sos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) son incontables. El abanico donde las herramientas de NLP cumplen un rol pro-tagónico es muy amplio. En particular, son fuertemente usadas para cuánticar diversos atributos, no sólo sobre qué está hablando un mensaje sino sobre la intención y el estado del sujeto que lo produce. En este trabajo construimos y usamos herramientas de NLP para caracterizar los estados mentales alterados a través del discurso como privilegiada ventana a la mente. A partir de este marco de trabajo, aplicamos distintas técnicas y definimos algoritmos que nos permiten modelar las propiedades particulares de cada alteración. Para validar el marco aplicamos esta estrategia en diferen-tes casos. En el capítulo de estados mentales alterados por patologías, estudiamos diferentes casos. En primer lugar encontramos que el dis-curso de pacientes con esquizofrenia se ve alterado y que esta alteración es capturada por nuestro algoritmo de coherencia. Nu-estro algoritmo mide cómo se vinculan semánticamente frases sucesivas. En el caso de los sujetos patológicos, observamos que estos tienen un nivel de coherencia medio inferior al del grupo control y a su vez presentan disrupciones más pronunciadas. Como continuación de este caso, estudiamos sujetos prodrómicos de psicosis por esquizofrenia, es decir sujetos que aun no presentan síntomas pero pertenecen a un grupo de riesgo de generarla. En este estudio vemos que analizando los niveles de coherencia po-demos, aplicando un algoritmo de aprendizaje automático en un contexto de validación cruzada, distinguir cuales sujetos en el fu-turo desarrollarán psicosis por esquizofrenia y cuáles no. Otro caso de estudio es el de sujetos bipolares. En este caso vemos co-mo la valencia del lenguaje, en términos de positividad y negatividad del uso de palabras, diferencia los sujetos patológicos. Usado la misma estrategia de aprendizaje supervisado, encontramos que podemos clasificar con buen nivel de performance entre los dos grupos. Por último, estudiamos el uso de herramientas de NLP y de aprendizaje automático de una perspectiva ortogonal a la an-terior. Creamos un modelo que nos permite seleccionar qué sujetos son aptos para un tratamiento psicofarmacológico con psiloci-bina para depresión crónica y cuáles no. De esta manera mejoramos los valores de sensibilidad del tratamiento creando un test de susceptibilidad basado en herramientas de NLP disminuyendo la masa de sujetos intervenidos con resistencia al tratamiento. Luego de estudiar los estados mentales alterados por patologías, trabajamos en dos casos de estudio de mentes alteradas por in-toxicaciones farmacológicas. En este capitulo, medimos los efectos de un experimento con MDMA y con LSD dondec aracteriza-mos los efectos en el lenguaje a partir de modelos computacionales. Como último escenario, estudiamos como cambios endocri-nos impactan en el lenguaje, modelando cuantitativamente con herramientas de NLP, cómo afectan estos cambios en el lenguaje. Teniendo en cuenta los casos de estudios, esta tesis pone evidencia sobre cómo los métodos computacionales de NLP sumados a técnicas de aprendizaje automático son una herramienta útil y novedosa para estudiar el lenguaje. Particularmente en un escena-rio donde este se ve afectado producto de las alteraciones que subyacen a su productor: la mente.Nowadays, most professional areas use Computer Science (CS) as fundamental components. In many activities, the penetration of technologies inherited from CS are essential, not only to generate high competition but the CS allow to achieve disruptive advances. Articial intelligence is probably the CS area that has developed more than any in the last decade, within articial intelli-gence systems that use Natural Language Processing (NLP) resources are countless. The applications areas where the NLP tools play a leading role is very broad. In particular, they are strongly used to quantify diferent speech characteristics, not only what a message is talking about, but also the intention and state of the subject that produces it. In this work, we build and use NLP tools to characterize altered mental state, using the speech as window to the mind. We tested this approach in diferent scenarios. In the chapter altered mental state by pathologies, we study three diferent cases. First, we measured the incoherence level in schi-zophrenia patients and we built a model that allow to sort subjects between control subjects and patients. In the second case, we tested the coherence method in high risk patients of psychosis by schizophrenia. In this case we found that we could sort between those subjects that are going to convert to schizophrenic before they do it. Then we analyze subjects with bipolar disorder and we built a model to classify between patients or control subject. As last case of this chapter, we built a system that it measures the probability that a particular subject has to respond to a psychopharmacology treatment. In the chapter, altered mental state by drug intoxications, we tested our approach in two diferent experiment. The rst one, we repli-cated the results in a previous study with MDMA in a new cohort. Then we study in a small experiment the efect of the LSD in speech. In the chapter, altered mental state by endocrine system.We quantied the efect of some hormones in two scenarios: the menstrual cycle and in pregnancy. In this thesis, we developed new NLP tools and we combined them with machine learning methods to build models that characteri-ze the alterations of mental states in diferent scenarios.Fil: Carrillo, Facundo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina
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
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
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
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
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