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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
Using a panchromatic image for hyperspectral image unmixing
No full textCette thèse s'articule autour du démélange spectral sur des images d'observation de la Terre. La problématique est d'estimer de manière aveugle les spectres en réflectance ainsi que les abondances des matériaux purs présents dans une image hyperspectrale (HS) dont chaque pixel contient la contribution spectrale d'un ou de plusieurs de ces matériaux. La plupart des méthodes de démélange de la littérature se fondent sur des hypothèses qui ne sont pas nécessairement vérifiées sur des images réelles, par exemple la présence d'un pixel pur pour chaque matériau, ou la connaissance d'un jeu de spectres initial très proche de celui recherché. Elles présentent donc des limitations. La possibilité de coupler une image HS avec une image panchromatique (PAN) est une opportunité pour réduire certaines de ces limitations. L'application visée pour une telle méthode de démélange HS-PAN est la mission spatiale HYPXIM/HYPEX-2, qui prévoit d'embarquer une caméra HS de résolution spatiale limitée (de l'ordre de 8 m) ainsi qu'une caméra PAN de résolution spatiale plus fine (de l'ordre de 2 m). Nous avons tout d'abord étudié les différentes possibilités d'utilisation de l'image PAN, notamment aux travers de ses statistiques locales. Nous avons montré que, sur deux jeux de données réelles, il est possible de détecter des pixels purs sur l'image HS à l'aide d'un critère d'hétérogénéité calculé sur l'image PAN. Une première méthode de démélange spectral, nommée Heterogeneity-Based Endmember Extraction (HBEE), a alors été développée. Elle permet d'estimer les spectres des matériaux représentés par des pixels purs dans l'image, en s'appuyant sur une étape de détection des pixels purs suivie d'une étape de classification. L'hypothèse que pose HBEE ne permet pas d'estimer tous les spectres représentant les matériaux purs présents dans l'image (appelés pôles de mélange). Nous avons donc développé une méthode d'estimation des spectres des matériaux qui ne sont pas représentés par des pixels purs. Cette méthode, baptisée Local Constrained Non-negative Matrix Factorisation (LCNMF), est itérative et locale. A chaque itération, elle calcule la carte de l'erreur de reconstruction entre l'image HS originale et l'image reconstruite avec le jeu de pôles de mélange estimés par HBEE et par LCNMF jusqu'à l'itération précédente, puis elle détecte la zone la plus mal reconstruite et y estime le pôle de mélange inconnu, supposé unique sur cette zone. La sensibilité des performances de HBEE-LCNMF à ses paramètres ainsi que son comportement ont été évalués sur données synthétiques, puis sur des données réelles dont la vérité terrain est maîtrisée. Cette étude a montré les avantages de la méthode lorsque les hypothèses posées sont vérifiées, notamment sa capacité à estimer correctement les pôles de mélange ainsi que leur nombre. Elle a aussi mis en évidence les limites de la méthode, en particulier en présence d'ombre. Des valeurs de paramètres par défaut ont ainsi été définies. Enfin, les performances de HBEE-LCNMF ont été comparées à celles d'une sélection de méthodes de l'état de l'art du démélange spectral. Sur données synthétiques, HBEE-LCNMF produit les meilleures performances. Sur des images réelles contenant moins d'une dizaine de matériaux, les performances de la méthode développée sont équivalentes à ou meilleures que celles des autres méthodes. L'utilisation de la méthode HBEE-LCNMF est donc recommandé dans le traitement d'images de taille limitée et contenant moins d'une dizaine de matériaux purs. Une des perspectives de ce travail est d'appliquer notre méthode sur une image de grande taille qui aura été préalablement découpée en plusieurs régions de taille réduite.In the field of Earth remote sensing, the blind methods for unmixing hyperspectral (HS) images aim at estimating the spectra of the surface materials present in the image and their abundances in each pixel. Most of the state-of-the-art unmixing methods use assumptions which are not necessarily fulfilled by real data. For example, they often assume the presence of at least one pure pixel for each material or the knowledge of a set of spectra that are quite close to the one seeked for their initialization. These unmixing methods then present limitations. The possibility of using a panchromatic (PAN) image co-registered with a HS image may reduce some of these limitations. In this work, such a HS-PAN unmixing method is developed in the context of the HYPXIM/HYPEX-2 space mission which would ship a HS sensor with an 8 m Ground Sampling Distance (GSD) and a 2 m GSD PAN camera. We first studied different ways of using the PAN image, in particular the computation of local statistics. A heterogeneity criterion computed on the PAN image and tested on two real images has proved to be able to detect pure HS pixels. With this result, a first unmixing method called Heterogeneity-Based Endmember Extraction (HBEE) has been developed. It allows one to estimate spectra (called endmembers) represented by pure HS pixels by detecting all the pure HS pixels and then classifying them. A first set of endmembers is thus extracted. HBEE's hypothesis does not allow one to estimate all the endmembers from the image. To tackle this problem, we have developed a second unmixing method that aims at estimating the remaining endmembers. This method, called Local Constrained Non-negative Matrix Factorisation (LCNMF), is iterative and local. At each iteration, it computes a reconstruction error map between the original HS image and the one rebuilt with the endmembers estimated by HBEE and LCNMF at the previous iteration. Then, it detects the most poorly rebuilt area and estimates a new endmember in this area. The sensitivity of the performances of the HBEE-LCNMF method with respect to its parameters has been evaluated for synthetic data as well as real data for which a precise groundtruth is available. This study showed that our method correctly estimates the endmembers as well as their number. It also showed that the performance of our method is greatly influenced by the presence of shadows. A set of default parameter values has also been derived from this study. Finally, the performances of our method and of a selection of state-of-the-art methods have been compared. For synthetic data, HBEE-LCNMF yields the best performance. Our method provides equivalent performance compared to the other methods when applied to real data containing less than about ten materials. However, its performance decrease faster than that of most other methods when the image size increases. The use of HBEE-LCNMF is then suitable for medium-size images containing less than about ten materials. One of the perspectives of this work is to divide large images into smaller regions and apply the method to each of them
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
Enhancing urban hyperspectral unmixing considering intra-class variability
No full textAu cours de cette thèse nous nous sommes intéressés à la problématique du démélange hyperspectral en milieux urbains. En particulier nous nous sommes penchés sur la prise en compte du phénomène de variabilité intra-classe dans les méthodes de démélange. La mise en évidence de la variabilité intra-classe a été le point de départ de cette étude. Nous avons ainsi constaté que ce phénomène était non-négligeable dans les milieux urbains et qu'il devait être pris en compte. En nous basant sur des modèles de mélange existants dans la littérature nous avons développé deux nouveaux modèles de mélange prenant en compte cette variabilité intra-classe. Le premier est un modèle de mélange linéaire. Le second est un modèle linéaire-quadratique qui permet de prendre en compte les réflexions multiples sur les bâtiments. Dans un premier temps nous ne nous sommes intéressés qu'au cas des modèles linéaires. Comme aucune méthode de la littérature ne permet d'effectuer le démélange à partir de nos modèles de mélange nous avons développé deux méthodes UP-NMF et IP-NMF. UP-NMF est une adaptation de la méthode NMF à notre modèle de mélange. Pour rendre compte de la notion de classes de matériaux purs une contrainte sur l'inertie des classes a été ajoutée à UP-NMF pour obtenir IP-NMF. Les premiers tests ont été effectués sur données semi-synthétiques et ont permis de déterminer l'impact de l'initialisation de ces méthodes sur leurs performances et de fixer le paramètre d'inertie. Les performances de UP-NMF et IP-NMF ont été comparées à celles des méthodes standards de démélange. Les seconds tests ont été effectués sur une portion d'image de Toulouse. Dans cette partie nous avons mis en évidence que, contrairement à des méthodes standards, les résultats de IP-NMF étaient peu sensibles à une erreur sur l'estimation du nombre de classes pures. Finalement nous avons développé une méthode de démélange linéaire-quadratique, LQIP-NMF, en nous basant sur le modèle que nous avons mis en place. Les tests de LQIP-NMF ont montré qu'en cas de trop forte variabilité intra-classe les effets de non-linéarité étaient de second ordre et qu'il ne semblait pas pertinent de les prendre en compte.This work is devoted to unmixing for urban areas. We particularly focused on the impact of intra-class variability on unmixing. We first described the results of a study highlighting intra-class variability assessed in real images. It appeared that this phenomenon was significant and had to be included in the mixing models. Based on the state of the art we developed 2 new mixing models dealing with intra-class variability. The first one is a linear one. The second one is a linear-quadratic one which allows to consider multiple scattering effects on buildings. First only the linear mixing model was considered. Currently it does not exist any unmixing method able to deal with this new model. So two methods were developed, UP-NMF and IP-NMF. UP-NMF is a new unmixing method based on an extension of the standard NMF. To overcome UP-NMF limitations an extended method is proposed, IP-NMF, which limit the spreading of each class by adding an inertia constraint in the cost function. These methods were firstly tested on a semi-synthetic data set. These tests allowed us to study the impact of the initialisation on our methods performance and also to fix the inertia parameter. We also compared the results of UP-NMF and IP-NMF to the results obtained with standard methods. The second tests were performed on an image taken above Toulouse. It appeared that IP-NMF is less sensitive to an error in the estimation of classes number than standard methods. Finally we developed a linear-quadratic method, LQIP-NMF, dealing with the non-linear mixing model previously described. In cases of high intra-class variability, the quadratic terms are drowned in the large variability of materials. So it seems that it is not relevant to taking into account these non-linearities
Semi-supervised tomography of a unitary quantum process
No full textL’objectif principal de cette thèse est de développer des algorithmes de tomographie de processus quantiques. Ce problème est étudié depuis la fin des années 1990 dans la littérature car les portes quantiques sont les blocs de base de la plupart des ordinateurs quantiques, et estimer leurs paramètres est nécessaire pour réaliser des portes de meilleure qualité. Le nombre de paramètres réels d’un processus quelconque est 24nqb−22nqb (nqb est le nombre de bits quantiques ou qubits), ce nombre devient très rapidement prohibitif (240 paramètres pour deux qubits, 4032 paramètres pour trois qubits). Afin de s’affranchir de ce problème, nous supposons que le processus à étudier est unitaire, ce qui est garanti dans un système fermé. Le nombre de paramètres d’un système unitaire dépend toujours exponentiellement du nombre de qubits mais de façon plus raisonnable : 22nqb (16 pour deux qubits, 64 pour trois qubits). La méthode de tomographie de processus que nous proposons fonctionne avec des états d’entrée quelconques (ou presque), on suppose seulement qu’il est possible de préparer plusieurs copies d’un ensemble initialement inconnu d’états purs d’entrée et d’en mesurer avant et après que le processus à estimer ait été appliqué. Après avoir estimé les états et levé des indéterminations sur des paramètres à estimer, cet algorithme se résume à un problème de moindres carrés linéaires avec contrainte d’unitarité. Ce problème peut être résolu analytiquement et sans point initial, il est donc possible d’identifier une porte sans aucune connaissance préalable. Pour avoir une estimation plus précise des paramètres de la porte, un algorithme de maximum de vraisemblance (plus lent et nécessitant un bon point initial fourni par la version de base de l’algorithme) est proposé. Nos algorithmes de tomographie de processus fonctionnent avec tout ensemble de types de mesures qui permet d’identifier les états, mais nous proposons nos types de mesures et algorithmes d’estimation d’états adaptés. Nous proposons aussi un algorithme qui permet d’identifier certains paramètres des mesures quantiques que nous utilisons et de faire la tomographie de processus en une seule expérience. Ainsi, nous pouvons envisager d’identifier un processus avec une précision qui ne dépendra ni de la précision avec laquelle on prépare des états d’entrée de référence (car notre algorithme fonctionne avec des états quelconques, et que tous les états qui nous intéressent sont mesurés et estimés), ni de la connaissance a priori que l’on a sur les mesures quantiques réalisées.The main objective of this thesis is to develop quantum process tomography algorithms. This problem has been studied since the late 1990s in the literature because quantum gates are the building blocks of most quantum computers, and estimating their parameters is necessary to make better gates. The number of real parameters for any process is 24nqb − 22nqb (nqb is the number of quantum bits or qubits), this number quickly becomes prohibitive (240 parameters for two qubits, 4032 parameters for three qubits). To avoid this problem, we assume that the process to be studied is unitary, which is always the case in a closed system. The number of parameters for a unitary process still depends exponentially on the number of qubits, but more reasonably: 22nqb (16 for two qubits, 64 for three qubits). The process tomography method we propose works with almost any input states, we just assume that it is possible to prepareseveral copies of an initially unknown set of pure input states and measure them before and after the process to be estimated has been applied. From this system, a process tomography algorithm based on pure state tomography is proposed. Once indeterminacies have been lifted, this algorithm boils down to a linear least squares problem with a unitarity constraint. This problem can be solved analytically and without an initial point, so it is possible to identify a gate without any prior knowledge. To get a more accurate estimate of the gate parameters, a maximum likelihood algorithm (which is slower and requires a good initial point provided by the basic version of the algorithm) is proposed. Our process tomography algorithms work with any set of measurement types that identifies the states, but we propose our own measurement types and state estimation algorithms. We also propose an algorithm that can identify some of the parameters of the quantum measurements we use and perform process tomography with a single experiment. Therefore, we can hope to identify a process with an accuracy that will depend neither on the precision with which we prepare reference input states (since our algorithm works with any states, and all the states of interest are measured and estimated), nor on the prior knowledge we have of the quantum measurements we perform
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
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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