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    Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis

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    The 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

    Multi-use of complex and heterogenous data : application in the domain of PLM for biomedical imaging

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    L’émergence des technologies de l’information et de la communication (TIC) au début des années 1990, notamment internet, a permis de produire facilement des données et de les diffuser au reste du monde. L’essor des bases de données, le développement des outils applicatifs et la réduction des coûts de stockage ont conduit à l’augmentation quasi exponentielle des quantités de données au sein de l’entreprise. Plus les données sont volumineuses, plus la quantité d’interrelations entre données augmente. Le grand nombre de corrélations (visibles ou cachées) entre données rend les données plus entrelacées et complexes. Les données sont aussi plus hétérogènes, car elles peuvent venir de plusieurs sources et exister dans de nombreux formats (texte, image, audio, vidéo, etc.) ou à différents degrés de structuration (structurées, semi-structurées, non-structurées). Les systèmes d’information des entreprises actuelles contiennent des données qui sont plus massives, complexes et hétérogènes. L’augmentation de la complexité, la globalisation et le travail collaboratif font qu’un projet industriel (conception de produit) demande la participation et la collaboration d’acteurs qui viennent de plusieurs domaines et de lieux de travail. Afin d’assurer la qualité des données, d’éviter les redondances et les dysfonctionnements des flux de données, tous les acteurs doivent travailler sur un référentiel commun partagé. Dans cet environnement de multi-utilisation de données, chaque utilisateur introduit son propre point de vue quand il ajoute de nouvelles données et informations techniques. Les données peuvent soit avoir des dénominations différentes, soit ne pas avoir des provenances vérifiables. Par conséquent, ces données sont difficilement interprétées et accessibles aux autres acteurs. Elles restent inexploitées ou non exploitées au maximum afin de pouvoir les partager et/ou les réutiliser. L’accès aux données (ou la recherche de données), par définition est le processus d’extraction des informations à partir d’une base de données en utilisant des requêtes, pour répondre à une question spécifique. L’extraction des informations est une fonction indispensable pour tout système d’information. Cependant, cette dernière n’est jamais facile car elle représente toujours un goulot majeur d’étranglement pour toutes les organisations (Soylu et al. 2013). Dans l’environnement de données complexes, hétérogènes et de multi-utilisation de données, fournir à tous les utilisateurs un accès facile et simple aux données devient plus difficile pour deux raisons : - Le manque de compétences techniques. Pour formuler informatiquement une requête complexe (les requêtes conjonctives), l’utilisateur doit connaitre la structuration de données, c’est-à-dire la façon dont les données sont organisées et stockées dans la base de données. Quand les données sont volumineuses et complexes, ce n’est pas facile d’avoir une compréhension approfondie sur toutes les dépendances et interrelations entre données, même pour les techniciens du système d’information. De plus, cette compréhension n’est pas forcément liée au savoir et savoir-faire du domaine et il est donc, très rare que les utilisateurs finaux possèdent les compétences suffisantes. - Différents points de vue des utilisateurs. Dans l’environnement de multi-utilisation de données, chaque utilisateur introduit son propre point de vue quand il ajoute des nouvelles données et informations techniques. Les données peuvent être nommées de manières très différentes et les provenances de données ne sont pas suffisamment fournies.The emergence of Information and Comunication Technologies (ICT) in the early 1990s, especially the Internet, made it easy to produce data and disseminate it to the rest of the world. The strength of new Database Management System (DBMS) and the reduction of storage costs have led to an exponential increase of volume data within entreprise information system. The large number of correlations (visible or hidden) between data makes them more intertwined and complex. The data are also heterogeneous, as they can come from many sources and exist in many formats (text, image, audio, video, etc.) or at different levels of structuring (structured, semi-structured, unstructured). All companies now have to face with data sources that are more and more massive, complex and heterogeneous.technical information. The data may either have different denominations or may not have verifiable provenances. Consequently, these data are difficult to interpret and accessible by other actors. They remain unexploited or not maximally exploited for the purpose of sharing and reuse. Data access (or data querying), by definition, is the process of extracting information from a database using queries to answer a specific question. Extracting information is an indispensable function for any information system. However, the latter is never easy but it always represents a major bottleneck for all organizations (Soylu et al. 2013). In the environment of multiuse of complex and heterogeneous, providing all users with easy and simple access to data becomes more difficult for two reasons : - Lack of technical skills : In order to correctly formulate a query a user must know the structure of data, ie how the data is organized and stored in the database. When data is large and complex, it is not easy to have a thorough understanding of all the dependencies and interrelationships between data, even for information system technicians. Moreover, this understanding is not necessarily linked to the domain competences and it is therefore very rare that end users have sufficient theses such skills. - Different user perspectives : In the multi-use environment, each user introduces their own point of view when adding new data and technical information. Data can be namedin very different ways and data provenances are not sufficiently recorded. Consequently, they become difficultly interpretable and accessible by other actors since they do not have sufficient understanding of data semantics. The thesis work presented in this manuscript aims to improve the multi-use of complex and heterogeneous data by expert usiness actors by providing them with a semantic and visual access to the data. We find that, although the initial design of the databases has taken into account the logic of the domain (using the entity-association model for example), it is common practice to modify this design in order to adapt specific techniques needs. As a result, the final design is often a form that diverges from the original conceptual structure and there is a clear distinction between the technical knowledge needed to extract data and the knowledge that the expert actors have to interpret, process and produce data (Soylu et al. 2013). Based on bibliographical studies about data management tools, knowledge representation, visualization techniques and Semantic Web technologies (Berners-Lee et al. 2001), etc., in order to provide an easy data access to different expert actors, we propose to use a comprehensive and declarative representation of the data that is semantic, conceptual and integrates domain knowledge closeed to expert actors

    Variations on the Author

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    “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

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    We 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

    Shape analysis for Reverse Engineering of 3D models : application to the aeronautics industry

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    Cette thèse aborde les défis liés à la continuité numérique des entreprises en se concentrant sur l'exploitation des activités d'Analyse de Formes 3D (SA) dans les processus de Rétro-Ingénierie (RE) des modèles CAO. Les activités telles que la comparaison, la recherche et l’identification de modèles CAO dans les bases de données sont étudiées pour permettre de recréer et retrouver des informations relatives à la définition des produits. Dans le secteur aéronautique, la volumétrie et la complexité des modèles CAO de surfaces aérodynamiques posent un défi majeur. La notion de dissimilarité généralement utilisée dans les activités de SA ne parvient pas à distinguer précisément des formes 3D très proches mais non identiques, ce qui compromet la fiabilité des informations obtenues. Pour répondre à ce problème, un nouveau descripteur de forme 3D, les AISM (Algebraic Implicit Surface Models), est proposé. Sur la base de techniques avancées de géométrie computationnelle, d'analyse statistique et d'apprentissage automatique, il s'adapte aux spécificités géométriques des surfaces complexes, et s'intègre aux méthodes courantes de SA, comme le matching, le retrieval, et la classification. De plus, une nouvelle activité d'identification précise de formes, le labeling, est proposée pour améliorer et renforcer les capacités de recherche et d'exploration dans les bases de modèles CAO. Par la suite, le Knowledge-Based Reverse Engineering (KBRE) Model est introduit. Ce modèle de données intègre des fonctionnalités avancées de traitement et d’analyse de bases de modèles CAO, afin de faciliter le développement, l’implémentation et l’expérimentation de techniques avancées de SA dans les processus de RE.This thesis addresses the challenges related to digital continuity of companies by focusing on Shape Analysis (SA) activities for Computer-Aided Design (CAD) model Reverse Engineering (RE) processes. Activities such as comparison, retrieval, and identification of CAD models from databases are studied to enable product definition information to be retrieved and inferred. In the aerospace sector, data volume and complexity of aerodynamic surfaces CAD models are a significant challenge. The concept of dissimilarity, commonly used in SA activities, fails to accurately distinguish between 3D shapes that are very similar but not identical, thus compromising the reliability of the information obtained. To address this issue, a new 3D shape descriptor, the AISM (Algebraic Implicit Surface Models), is proposed. Based on advanced techniques of computational geometry, statistical analysis and machine learning, it adapts to the specific geometric features of complex aerodynamic surfaces, and integrates with existing SA methods, such as matching, retrieval, and classification. A new activity for the precise identification of shapes called labeling is also introduced to enhance and reinforce the search and exploration capabilities within CAD model databases. In addition, the Knowledge-Based Reverse Engineering (KBRE) model is introduced. This data model integrates advanced features for processing and analyzing CAD model databases, to facilitate the development, implementation and experimentations on advanced SA techniques into RE processes

    A methodology of Reverse Engineering from heterogeneous data for parts and mechanical assemblies

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    Cette thèse traite d'une méthodologie de Reverse Engineering (RE) d'assemblages mécaniques à partir de données hétérogènes dans un contexte routinier. Cette activité consiste à partir d'un produit ou d'un assemblage, à récupérer la donnée numérique en partant de la donnée physique dans le but de reconstruire sa ma­quette numérique. Plusieurs techniques de numérisation peuvent être employées et permettent de générer des données de différents types (ex : nuage de points, photographies). Ces dernières sont utilisées comme données d'entrée à notre pro­cessus de RE et peuvent aussi être associées à des données liées au produit, exis­tantes au préalable, telles que des mises en plan ou encore une version antérieure de la maquette numérique du produit. Le traitement de l'ensemble de ces don­nées, dites "hétérogènes", requiert une solution qui soit capable de gérer d'une part, l'hétérogénéité des données et des informations qu'elles contiennent et d'autre part, l'incomplétude de certaines données qui est liée au bruit ou à la technologie utilisée pour numériser l'assemblage (ex : scanner ou photographie). Enfin la pertinence des informations extraites lors de la phase de traitement doit permettre, dans cer­tains cas, de générer des modèles CAO paramétrés, propres à l'activité de RE de l'entreprise ou du domaine d'application. L'état de l'art sur la reconnaissance de formes dans des données hétérogènes ainsi que sur la gestion de connaissances dans le cadre d'activités routinières, pro­pose des approches qui traitent soit d'un seul type de données, soit du RE de pièce unique ou soit elles ne permettent pas d'obtenir un modèle CAO qui soit exploitable (paramétrage géométrique des entités) pour une activité de RE. Cette thèse propose une méthodologie nommée Heterogeneous Data Integration for Reverse Engineering (HDI-RE) et qui se décompose en trois étapes : la seg­mentation, la signature et la comparaison avec une base de connaissances. Le but de cette méthode est d'automatiser le processus de RE et notamment en ce qui concerne les étapes de reconnaissance de composants dans les données d'entrée et d'aide à la reconstruction de modèles CAO (paramétrés ou non) en récupérant des informations géométriques et topologiques dans des données d'entrée. Pour cela, ces dernières sont segmentées afin d'en extraire des informations qui sont en­ suite formalisées sous la forme de signatures. Les signatures générées sont ensuite comparées à une base de connaissances comportant un ensemble de signatures de différents types et appartenant à des produits ou objets déjà connus. Le calcul des similarités issu de la comparaison permet d'identifier les composants présents dans les données en entrée. L'apport scientifique de ces travaux repose principalement sur l'utilisation de sig­natures qui, en fonction du souhait de l'utilisateur, permettent de reconstruire une maquette numérique en sortie du processus de RE avec trois niveaux d'information : un niveau global, un niveau géométrique et topologique ou un niveau fonctionnel. Par rapport à chaque niveau et du type de données traité, un mécanisme de signa­ture dédié est proposé.This thesis deals with a methodology of Reverse Engineering (RE) of mechanical assemblies from heterogeneous data in a routine context. This activity consists, from the existing data of a part or an assembly, in rebuilding their digital mock-up. The data used in entrance of our process of RE can be drawings, photos, points clouds or another existing version of the digital mock-up. The proposed approach, called Heterogeneous Data Integration for Reverse Engineering (HDI-RE), is divided into three steps : the segmentation, the signature and the comparison of the initial data with a knowledge database. The signatures of the studied object are compared with the signatures of the same type existing in the database in order to extract components ordered by similarity (distance with the object). The parameterized digital mock-up which is the most similar to the object is then extracted and its parameters identified from the initial data. Data set processing, called "heterogeneous" data, requires a solution which is able to manage on one hand, the heterogeneousness of the data and the information which they contain and on the other hand, the incompleteness of some data which are in link with the noise (into points cloud) or with the technology used to digitize the assembly (ex: scanner or photography)

    Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts

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    We 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

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    koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist

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    We 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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