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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
Dynamic screening : accelerating convex optimization algorithms for sparse regressions
No full textLes algorithmes convexes de résolution pour les régressions linéaires parcimonieuses possèdent de bonnes performances pratiques et théoriques. Cependant, ils souffrent tous des dimensions du problème qui dictent la complexité de chacune de leur itération. Nous proposons une approche pour réduire ce coût calculatoire au niveau de l'itération. Des stratégies récentes s'appuyant sur des tests d'élimination de variables ont été proposées pour accélérer la résolution des problèmes de régressions parcimonieuse pénalisées tels que le LASSO. Ces approches reposent sur l'idée qu'il est profitable de dédier un petit effort de calcul pour localiser des atomes inactifs afin de les retirer du dictionnaire dans une étape de prétraitement. L'algorithme de résolution utilisant le dictionnaire ainsi réduit convergera alors plus rapidement vers la solution du problème initial. Nous pensons qu'il existe un moyen plus efficace pour réduire le dictionnaire et donc obtenir une meilleure accélération : à l'intérieur de chaque itération de l'algorithme, il est possible de valoriser les calculs originalement dédiés à l'algorithme pour obtenir à moindre coût un nouveau test d'élimination dont l'effet d'élimination augmente progressivement le long des itérations. Le dictionnaire est alors réduit de façon dynamique au lieu d'être réduit de façon statique, une fois pour toutes, avant la première itération. Nous formalisons ce principe d'élimination dynamique à travers une formulation algorithmique générique, et l'appliquons en intégrant des tests d'élimination existants, à l'intérieur de plusieurs algorithmes du premier ordre pour résoudre les problèmes du LASSO et Group-LASSO.Applications in signal processing and machine learning make frequent use of sparse regressions. Resulting convex problems, such as the LASSO, can be efficiently solved thanks to first-order algorithms, which are general, and have good convergence properties. However those algorithms suffer from the dimension of the problem, which impose the complexity of their iterations. In this thesis we study approaches, based on screening tests, aimed at reducing the computational cost at the iteration level. Such approaches build upon the idea that it is worth dedicating some small computational effort to locate inactive atoms and remove them from the dictionary in a preprocessing stage so that the regression algorithm working with a smaller dictionary will then converge faster to the solution of the initial problem. We believe that there is an even more efficient way to screen the dictionary and obtain a greater acceleration: inside each iteration of the regression algorithm, one may take advantage of the algorithm computations to obtain a new screening test for free with increasing screening effects along the iterations. The dictionary is henceforth dynamically screened instead of being screened statically, once and for all, before the first iteration. Our first contribution is the formalisation of this principle and its application to first-order algorithms, for the resolution of the LASSO and Group-LASSO. In a second contribution, this general principle is combined to active-set methods, whose goal is also to accelerate the resolution of sparse regressions. Applying the two complementary methods on first-order algorithms, leads to great acceleration performances
Transcription automatique de la musique de piano
No full textLa transcription automatique de la musique (TAM) s'inscrit dans le champ de l'indexation audio et de la recherche d'informations musicales. Elle vise à extraire l'information relative aux notes jouées - début, fin, hauteur - dans un enregistrement numérique. Cette thèse aborde la TAM dans le cadre du piano, instrument difficile à transcrire par les systèmes actuels et qui occupe une place majeure d'instrument solo dans la musique occidentale. La problématique générale de la TAM étant vaste et complexe, nous exploitons certains aspects spécifiques du piano pour spécialiser la tâche, tout en abordant des thématiques générales comme l'estimation de fréquences fondamentales (F0) ou l'évaluation. Nous étudions tout d'abord la caractérisation spectrale des sons de piano pour la transcription à travers la distribution inharmonique des partiels, la modélisation de l'enveloppe spectrale des notes et celle du bruit. Nous proposons ensuite une méthode d'estimation de F0 isolées performante dans des conditions d'analyse difficiles qui sont réunies dans le cas du piano: les contraintes d'une fenêtre d'analyse courte et d'un registre étendu. L'estimation de F0 multiples et du degré de polyphonie est abordée via une modélisation conjointe paramétrique (autorégressive/à moyenne ajustée). Cette méthode spectrale s'intègre dans un système de TAM pour le piano analysant tout enregistrement avec des limites raisonnables en termes de polyphonie, de vélocité et de tessiture. Enfin, nous proposons de nouvelles métriques d'évaluation des transcriptions, un cadre d'évaluation de la qualité des métriques et une base de données de sons de piano pour l'estimation de F0 multiples et la TAM
Transcription automatique de la musique de piano
No full textLa transcription automatique de la musique (TAM) s'inscrit dans le champ de l'indexation audio et de la recherche d'informations musicales. Elle vise à extraire l'information relative aux notes jouées - début, fin, hauteur - dans un enregistrement numérique. Cette thèse aborde la TAM dans le cadre du piano, instrument difficile à transcrire par les systèmes actuels et qui occupe une place majeure d'instrument solo dans la musique occidentale. La problématique générale de la TAM étant vaste et complexe, nous exploitons certains aspects spécifiques du piano pour spécialiser la tâche, tout en abordant des thématiques générales comme l'estimation de fréquences fondamentales (F0) ou l'évaluation. Nous étudions tout d'abord la caractérisation spectrale des sons de piano pour la transcription à travers la distribution inharmonique des partiels, la modélisation de l'enveloppe spectrale des notes et celle du bruit. Nous proposons ensuite une méthode d'estimation de F0 isolées performante dans des conditions d'analyse difficiles qui sont réunies dans le cas du piano: les contraintes d'une fenêtre d'analyse courte et d'un registre étendu. L'estimation de F0 multiples et du degré de polyphonie est abordée via une modélisation conjointe paramétrique (autorégressive/à moyenne ajustée). Cette méthode spectrale s'intègre dans un système de TAM pour le piano analysant tout enregistrement avec des limites raisonnables en termes de polyphonie, de vélocité et de tessiture. Enfin, nous proposons de nouvelles métriques d'évaluation des transcriptions, un cadre d'évaluation de la qualité des métriques et une base de données de sons de piano pour l'estimation de F0 multiples et la TAM
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
Joint-sparse modeling for audio inpainting
No full textInternational audienceWe exploit the common sparse structure between similar audio frames in order to reconstruct missing samples in audio signals.While joint-sparse models and related algorithms have been widely studied, one important challenge is to locate such similar frames in a fast way and when some samples are missing.We propose and compare several similarity measures dedicated to this task.We then show how this leads to better reconstruction results than when processing the audio frames independently
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