1,721,086 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
Prediction of lesional and clinical outcome of stroke using machine learning
No full textL'accident vasculaire cérébral (AVC) ischémique constitue la première cause de handicap acquis et la troisième cause de décès dans les pays industrialisés. La prédiction de l'évolution des lésions observées en phase aiguë est un challenge clinique. Actuellement, cette question est abordée au moyen de l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Deux modalités sont principalement utilisées : l'imagerie de diffusion qui montre l'étendue de l'œdème cytotoxique et l'imagerie dynamique de perfusion qui donne accès à l'état hémodynamique des tissus. L'imagerie de diffusion est connue pour être l'imagerie qui porte le potentiel prédictif le plus important pour détecter la zone d'infarctus irréversible. Une question ouverte est l'apport de l'imagerie de perfusion en phase aiguë pour réaliser cette prédiction. Plusieurs approches d'apprentissage automatique ont été testées et se sont avérées efficaces, mais les résultats témoignent que le problème est loin d'être résolu: la tâche de prédiction demeure complexe, dans la mesure où la lésion visible en phase aiguë évolue jusqu'à un mois après. La thèse s'articule autour des deux questions suivantes : (1) quel est la valeur de l'imagerie de perfusion pour la prédiction de l'AVC ischémique ? (2) comment fusionner l'imagerie de perfusion et de diffusion au sein de modèle d'apprentissage ? La première partie de la thèse répond à la question (1) en deux sous-parties : dans une première sous-partie, on démontrera l'intérêt d'apprendre directement sur l'imagerie de perfusion brute plutôt que sur des cartes paramétriques extraites. On discutera alors de différentes méthodes d'encodage de la perfusion brute, et de différents modèles capables d'en extraire les informations pertinentes pour prédire l'infarctus final. Ces premières expériences nous permettront aussi de comprendre quels sont les facteurs physiologiques déterminant qui semblent impacter l'apprentissage dans les différents modèles proposés. Dans une deuxième sous-partie, on proposera d'apprendre des modèles sur des données de perfusion brute simulées, et de les tester sur des données réelles. Ces données simulées sont issues d'un simulateur physique déjà publié, auquel nous proposerons des améliorations. Dans un deuxième temps, pour répondre à la question (2), on proposera des modèles présentant différentes stratégies de fusion de données. Dans un premier temps, on proposera pour la tâche de prédiction un modèle bayésien naïf fusionnant tardivement les différentes modalités d'entrée. Dans un second temps, on explorera de manière plus approfondie un modèle de réseau de neurones fusionnant tardivement les modalités d'entrée. Au travers de ce réseau de neurones, on discutera de l'impact de l'homogénéité de jeux d'apprentissage et notamment des paramètres physiologiques permettant cette stratification ; enfin on visera une explicabilité du modèle en détaillant ses échecs de prédictions lié à la complexité de la course naturelle de la maladie. Plus spécifiquement, on s'attardera sur l'étude de la réversion de la lésion aiguë de diffusion, une cause classique et récurrente d'échec de prédiction. Comme ouverture, on s'intéressera à la possibilité de prédire l'état clinique des patients après un AVC en intégrant des données en lien avec la phase « chronique » de la maladie. Avec l'émergence de l'internet des objets (IoT), de plus en plus de personnes sont équipées d'un smartphone et d'objets connectés remontant des informations sur l'activité de la personne voir sur sa physiologie. On étudiera de manière exploratoire comment ces nouveaux capteurs peuvent assurer un meilleur suivi et accompagnement des patients après un AVC, pendant leur rééducationIschemic stroke is the leading cause of acquired disability and the third leading cause of death in industrialized countries. Predicting the lesion evolution observed in the acute phase is a clinical challenge. This question is currently being addressed using magnetic resonance imaging (MRI). Two modalities are mainly used : diffusion imaging which shows the extent of cytotoxic edema and dynamic perfusion imaging which shows the hemodynamic state of the tissues. Diffusion MRI is known to be the image with the greatest predictive potential for detecting the area of irreversible infarct. An open question is the contribution of acute perfusion MRI to achieve this prediction. Several machine learning approaches have been tested and turned out to be effective, but results show that the problem is far from being resolved : the prediction task remains complex, since visible lesions in the acute phase may change up to a month later.The thesis is organized around the following two questions : (1) what is the value of perfusion imaging for ischemic stroke prediction ? (2) how to merge perfusion and diffusion MRI within a machine learning model ?The first part of the thesis answers question (1) in two sub-parts : in a first sub-part, we will demonstrate the advantage of learning directly from raw perfusion imaging rather than on extracted parametric maps. We will then discuss different methods for encoding raw perfusion, and different models capable of extracting its relevant information to predict the final infarct. These first experiences will also allow us to understand which determining physiological factors impact the learning process. In a second sub-section, we will propose to train models on simulated raw perfusion data, and to test them on real data. This simulated data comes from a published physical simulator, to which we will suggest improvements. In a second step, to answer question (2), we will propose models with different data fusion strategies. Firstly, we will propose for the prediction task a naive Bayes model that merges lately the different input modalities. In a second step, we will explore in more depth a neural network model that merges lately the input modalities. Through this neural network, we will discuss the impact of the homogeneity in the training dataset : in particular, physiological parameters allowing its stratification ; Finally, we will aim for a model explicability by detailing its prediction failures associated with the complex course of the disease. More specifically, we will focus on acute diffusion lesion reversal, a recurrent cause of prediction failure. As an opening, we will study the possibility of predicting patient clinical state after stroke by integrating data related to the “chronic” phase of the disease. With the emergence of the Internet of Things (IoT), more and more people have a smartphone and connected objects relaying information on someone activity and physiology. We will explore how these new sensors can ensure better follow-up and support for patients after stroke, during their rehabilitatio
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
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
Author-wise bibliometric analysis based on entropy.
No full textAuthor-wise bibliometric analysis based on entropy.</p
Cerebral ischemia-reperfusion : role of inflammation
No full textLa thrombolyse intraveineuse et, plus récemment la thrombectomie mécanique, ont bouleversé la prise en charge de l’infarctus cérébral. Le principal objectif de ces thérapeutiques est de restaurer la perfusion cérébrale et de préserver la pénombre et ainsi de réduire le handicap neurologique. Cependant en dépit d’une recanalisation artérielle précoce, l’évolution clinique demeure péjorative chez certains patients probablement du fait des lésions d’ischémie/reperfusion auxquelles contribue l’inflammation. A ce jour la dynamique de la réponse inflammatoire reste peu documentée, en particulier dans le cadre de la thrombectomie mécanique. Une meilleure connaissance de ce phénomène autoriserait une approche plus ciblée de la neuroprotection dans l’ischémie cérébrale. Notre travail de thèse se propose d’étudier la relation entre les marqueurs sériques de l’inflammation et les facteurs clefs du pronostic clinique, ce qui est une approche inédite dans le contexte de la thrombectomie. Dans cette perspective, nous avons couplé au sein de la cohorte HIBISCUS-STROKE (CoHort of Patients to Identify Biological and Imaging markerS of CardiovascUlar Outcomes in Stroke) l’analyse dynamique des marqueurs sériques de l’inflammation à l’évaluation séquentielle des lésions ischémiques en imagerie par résonance magnétique. Dans la première partie de ce travail nous nous sommes interrogés sur la relation entre la réponse inflammatoire et la qualité de la circulation collatérale, cette dernière étant impliquée dans la rapidité de progression de l’infarctus et la réponse à la thrombectomie. Nous avons mis en évidence qu’une collatéralité leptoméningée de bonne qualité à l’admission était associée à des taux faibles de métalloprotéase matricielle 9 (MMP-9 : Matrix Metalloproteinase-9) et à des taux élevés de Monocyte Chemoattractant Protein-1. Dans la deuxième partie de notre travail, nous avons évalué la relation entre la MMP-9, une enzyme protéolytique impliquée dans la dégradation de la barrière hémato-encéphalique, et le risque de transformation hémorragique et la croissance de l’infarctus. Nous avons observé que le taux de MMP-9 était maximal à 6 heures et que ce taux était associé à un risque accru de transformation hémorragique mais le plus souvent mineure, et à la croissance de l’infarctus cérébral. Dans la troisième partie de notre travail, nous avons souhaité précisé la relation entre l’inflammation et la recanalisation dite « futile », c’est-à-dire sans bénéfice clinique, constatée chez la moitié des patients. Nous avons révélé que le taux d’interleukine 6, maximal 24 heures après l’admission, était un facteur prédictif de recanalisation dite «futile». La cohorte HIBISCUS-STROKE nous a donc permis d’identifier les marqueurs sériques de l’inflammation associés aux facteurs clefs du pronostic clinique dans le cadre de la thrombectomie. Cette approche est susceptible de générer de nouvelles perspectives thérapeutiquesNtravenous thrombolysis and, more recently, mechanical thrombectomy have improved acute ischemic stroke management in improving restoration of brain perfusion and the preservation of the penumbra and thus functional outcome. Despite early recanalisation, a poor clinical outcome likely related to ischemia-reperfusion damages is frequently observed. Post-ischemic inflammatory response may contribute to these damages. To date, little is known about the kinetics of this process, especially in the setting of mechanical thrombectomy, whereas a better understanding of that phenomenom would allow a more targeted neuroprotective approach. Here, we proposed to assess the relationship between serum markers of inflammation and key prognostic factors, through an original approach focused on patients treated with mechanical thrombectomy. For this, we did a sequential assessement of both serum markers of inflammation and ischemic damages on magnetic resonance imaging within the HIBISCUS-STROKE cohort (CoHort of Patients to Identify Biological and Imaging markerS of CardiovascUlar Outcomes in Stroke). In the first part of our work, we aimed to clarify the relationship between post-ischemic inflammation and collateral circulation status, as the latter impacts the timing of tissue loss and response to reperfusion therapies in acute ischemic stroke. We have etablished that low Matrix Metalloproteinase-9 (MMP-9) and high Monocyte Chemoattractant Protein-1 levels were associated with good pretreatment collateral status. In the second part of our work, we assessed the relationship between MMP-9, a proteolytic enzyme involved in the breakdown of the blood-brain barrier, and the risk of hemorrhagic transformation and infarct growth. We have identified that MMP-9 peaked at 6 hours and that its level predicted hemorrhagic transformation, mainly minor, and infarct growth. In the third part, we aimed to investigate the relationship between post-ischemic inflammation and futile recanalization, defined as poor functional outcome despite successful recanalization and occurring in half of the patients. We observed that interleukin 6 peaked at 24 hours and was a marker of futile recanalization. HIBISCUS-STROKE cohort gave us the opportunity to assess the relationship between serum markers of inflammation and key prognostic factors in the setting of mechanical thrombectomy. This original approach pave the way for new perspectives in terms of neuroprotectio
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