Représentation graphiqueMeSH Concept

N3-AUTOINDEXEE
Graphiques Covid-19 avec leurs commentaires quotidiennement mis à jour
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02559711
Graphiques Covid-19 avec leurs commentaires quotidiennement mis à jour à l'URL http://barthes.enssib.fr/coronavirus/ Ce journal vise à comprendre la pandémie et ses effets, à partir de statistiques fragiles et de commentaires de l'auteur et aussi de liens vers des analyses et témoignages dûment sélectionnés. La réflexion sur la fiabilité des sources, sur leur présentation et sur la possibilité de les comparer et de les commenter malgré tout est ici centrale. Le but final est d'aider à produire une analyse étayée des situations et des choix politiques de divers pays, et de faire advenir une critique constructive et des propositions à partir de plusieurs univers que nous combinons mal ensemble : statistiques, modélisation, histoire, anthropologie, médecine et sciences politiques. Ce document est la version du 30 avril 2020. Les pays étudiés ce jour sont: France, Italie, Espagne, Portugal, Allemagne, Suisse, Belgique, USA, Pays-Bas, Grande-Bretagne, Danemark, Autriche, Suède, Finlande, Norvège. Document produit au format A3 paysage pour une meilleure lisibilité des graphiques. Visualisation conseillée sur de grands écrans. Source générale du journal : http://barthes. enssib.fr/coronavirus. Source et DOI du script original : http:// barthes.enssib.fr/coronavirus/script et https: //doi.org/10.5281/zenodo.3763581.
2020
HAL Archives ouvertes
France
COVID-19
infections à coronavirus
pneumopathie virale
information scientifique et technique
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Commentaire
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commentaire
pandémies
COVID-19

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N2-AUTOINDEXEE
Dialogue graphique intelligent, fondé sur une ontologie, pour une prothèse de mémoire
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01884550
Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une prothèse de mémoire « intelligente », appelée CAPTAIN MEMO, destinée aux malades d’Alzheimer, pour pallier leurs problèmes mnésiques. Cette prothèse est basée sur l’ontologie temporelle, floue et multilingue appelée MemoFuzzyOnto.Cette prothèse offre des interfaces accessibles à cette classe particulière d’utilisateurs. Nous proposons, pour mettre en œuvre ces interfaces, une méthodologie de conception appelée InterfaceToAlz pour concevoir des interfaces accessibles aux malades d’Alzheimer, et qui offre un guide de 146 bonnes pratiques ergonomiques. De plus, nous proposons un outil de visualisation d’ontologies appelé Memo Graph qui génère un graphe dont la visualisation et la manipulation sont accessibles aux malades d’Alzheimer. Cette proposition est motivée par le fait que CAPTAIN MEMO a besoin de générer et d’éditer le graphe de la famille et de l’entourage du patient, à partir de l’ontologie MemoFuzzyOnto qui structure sa base de connaissances. Memo Graph est fondé sur notre guide de bonnes pratiques ergonomiques et notre approche, appelée Incremental Key-Instances Extraction and Visualisation, qui permet une extraction et une visualisation incrémentale du résumé des assertions ABox de l’ontologie. Il supporte également la visualisation des données ouvertes liées (Linked Data) et le passage à l’échelle. Par ailleurs, nous proposons, dans le cadre de cette thèse, une typologie de l’imperfection des données saisies (principalement due à la discordance mnésique provoquée par la maladie), et une méthodologie pour permettre à CAPTAIN MEMO d’être tolérante à la saisie des données fausses. Nous proposons un modèle d’évaluation de la crédibilité et une approche, nommée Data Believability Estimation for Applications to Alzheimer Patients, permettant d’estimer qualitativement et quantitativement la crédibilité de chaque donnée saisie. Enfin, pour que CAPTAIN MEMO soit tolérante à la saisie des intervalles temporels imprécis nous proposons deux approches : l’une basée sur un environnement précis et l’autre basée sur un environnement flou. Dans chacune des deux approches, nous étendons l’approche 4D-fluents pour représenter les intervalles temporels imprécis et les relations temporelles qualitatives, puis nous étendons l’algèbre d’Allen pour prendre en compte les intervalles imprécis dans le cadre de notre ontologie MemoFuzzyOnto. Nos contributions sont implémentées et évaluées. Nous avons évalué l’accessibilité de ses interfaces utilisateurs, le service de CAPTAIN MEMO qui a pour but de stimuler la mémoire du patient, notre approche pour l’estimation quantitative de la crédibilité des données saisies ainsi que la visualisation du graphe générée à l’aide de Memo Graph. Nous avons également évalué la performance de Memo Graph et son utilisabilité par des experts du domaine.
2018
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prothèses et implants

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