19 research outputs found

    Modélisation des couplages électrothermiques dans les composants électroniques

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    The Specific Richness of Forest Cockroach Communities in The Region of Aflou (Laghouat; Algeria)

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    Forest cockroaches are among the insects that play an important and effective role in forest formations, they are insects with incomplete metamorphosis belonging to the order of Blattodea. This work is a contribution to the knowledge of Blattoptera species existing in the forest environments of Aflou’s region (Laghouat; Algeria).The inventory was carried out monthly in the El-Khnegue Forest (Aflou) from February 2019 to May 2019. It revealed the presence of six species of forest Cockroaches, which belongs to 4 genera of the Blattelidae family. After identification, it was demonstrated that, these species were: Dziriblatta nigriventris (Chopard, 1936), Dziriblatta stenoptera (Chopard, 1937), Loboptera ovolobata (Bohn, 1991), Loboptera decipiens (Germar, 1817), Phyllodromica zebra (Rhen, 1903) and Ectobius sp. (Stephens, 1835). Our results showed also that the soil and the thin layers of litter provide favorable habitat for the development of different species. The litters are composed mainly of leaves, which give very high organic carbon content with little humidity

    Nicotiana Glauca Graham (Solanaceae) Bioactivity and Toxic Effects on Mortality, Feeding Behavior and Pupation Choice of Drosophila Melanogaster Larvae (Diptera: Drosophilidae)

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    Nicotiana glauca is a medicinal plant used by traditional healers as antibacterial, antifungal, antiviral and anti-inflammatory medicines. The leaves of N. glauca are very rich in indolic alkaloids which give it a larvicidal power which allows us to use it as a bio-insecticide.In the present study we were perfomed in the direct (mortality) and indirect (food attractiveness and pupation) toxic effects of the aqueous extract of N. glauca on the mortality and feeding behavior of the fruit fly Drosophila melanogaster. The treatment was administered to 2nd instar larvae (L2) and the mortality rate was monitored for 15 days. Similarly we treated the 2nd instar larvae (n=50) with a sub-lethal concentration of 25µg/ml. Two days after the treatment the third instar larvae of D. melanogster are exposed to two nutrient media (control and treated with N. glauca) and the choice of the larvae is noted during one hour of time.The findings show that after 15 days of treatment, mortality rates in D. melanogaster larvae can reach 50%, as we observed a disruption in olfactory and gustatory signals, with both control and treated larvae preferring the food preparation mixed with the aqueous extract of N. glauca Graham and losing their ability to smell their control medium. This indicates that the bioactive chemicals isolated from this poisonous plant are mostly appealing allelochemical substances

    DEVELOPMENT AND VALIDATION OF A SHORT VERSION OF THE FRENCH HAND FUNCTION SORT QUESTIONNAIRE IN VOCATÏONAL REHABILITATION

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    Modèle multidimensionnel agile pour les données massives

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    The thesis titled « Agile Multidimensional Model for Big Data » delves into the inherent challenge of analyzing and evolving Big Data in the context of modern enterprises. The rapid advancement of Big Data analytics technologies, such as Business Intelligence (BI), machine learning, and artificial intelligence, profoundly impacts the decision-making process within businesses. This evolution compels enterprises to rethink their information architectures to manage and analyze massive volumes of data effectively. Data warehouses play a pivotal role in this transformation by facilitating the exploration and in-depth analysis of data.However, traditional multidimensional models have limitations in the face of the diversity and evolution of data sources as well as changing analysis needs. In this context, this thesis proposes the agile multidimensional model based on graphs, named GAMM. The objectives of the thesis are to make multidimensional models more flexible, manage evolving schemas and data, and automate this process while preserving analysis coherence.Three major contributions have been made. The first contribution focuses on the evolution of multidimensional schemas. The GAMM model is developed to enable schema evolution in the form of multiple versions, using a NoSQL graph database for increased flexibility. Each schema version is associated with a time interval, facilitating navigation across different versions. The second contribution deals with the temporal management of data in multi-version data warehouses. Temporality is introduced to preserve the historical evolution of data, including changes at the dimension level. Temporal labeling is used to ensure the consistency of analyses over time. The third contribution involves the automation of schema evolution. Data exploration techniques are integrated to automatically detect multidimensional schemas from various data sources. This automation improves the efficiency and accuracy of schema evolution management while facilitating the creation of hierarchy levels across multiple dimensions. This automated approach makes multidimensional analyses more relevant and precise for decision-making.The work conducted within the scope of this thesis presents an innovative approach to the evolution of multidimensional data warehouses in a Big Data environment. The proposed model enables the integration of new data sources, adaptation to changing analytical needs, and preservation of the history of these evolutions. It provides an elegant solution for flexibility and consistency in schemas and data within a constantly evolving environment.La thèse intitulée « Modèle Multidimensionnel Agile pour les Données Massives » explore le défi inhérent à l'analyse et à l'évolution des Big Data dans le contexte des entreprises modernes. L'avancée rapide des technologies d'analyse des Big Data, telles que la Business Intelligence (BI), l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, a un impact profond sur le processus de prise de décision au sein des entreprises. Cette évolution pousse les entreprises à repenser leurs architectures d'information afin de gérer et d'analyser des volumes massifs de données. Les entrepôts de données jouent un rôle central dans cette transformation, en facilitant l'exploration et l'analyse approfondie des données.Cependant, les modèles multidimensionnels traditionnels présentent des limites face à la diversité et à l'évolution des sources de données ainsi qu'aux besoins changeants d'analyse. C'est dans ce contexte que cette thèse propose le modèle multidimensionnel agile à base de graphes, nommé GAMM. Les objectifs de la thèse consistent à rendre les modèles multidimensionnels plus flexibles, à gérer l'évolution des schémas et des données, et à automatiser ce processus tout en préservant la cohérence des analyses.Trois contributions majeures ont été apportées. La première contribution se concentre sur l'évolution des schémas multidimensionnels. Le modèle GAMM est développé pour permettre l'évolution des schémas sous forme de versions multiples, en utilisant une base de données orientée graphe de type NoSQL pour une flexibilité accrue. Chaque version de schéma est associée à un intervalle de temps, facilitant la navigation à travers les différentes versions. La deuxième contribution traite de la gestion temporelle des données dans les entrepôts de données multi-versions. L'aspect temporel est introduit pour conserver l'historique d'évolution des données, y compris les modifications au niveau des dimensions. Des étiquetages temporels sont utilisés pour assurer la cohérence des analyses au fil du temps. La troisième contribution consiste en l'automatisation de l'évolution des schémas. Des techniques d'exploration de données sont intégrées pour détecter automatiquement des schémas multidimensionnels à partir de diverses sources de données. Cette automatisation améliore l'efficacité et la précision de la gestion de l'évolution des schémas, tout en facilitant la création de niveaux de hiérarchie sur plusieurs dimensions. Cette approche automatisée rend les analyses multidimensionnelles plus pertinentes et précises pour la prise de décision.Les travaux développés dans le cadre de cette thèse proposent une approche novatrice pour l'évolution des entrepôts de données multidimensionnels dans un environnement de Big Data. Le modèle proposé permet d'intégrer de nouvelles sources de données, de s'adapter aux besoins d'analyse changeants, et de préserver l'historique de ces évolutions. Il offre ainsi une solution élégante pour la flexibilité et la cohérence des schémas et des données dans un environnement en constante évolution

    Modèle multidimensionnel agile pour les données massives

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    The thesis titled « Agile Multidimensional Model for Big Data » delves into the inherent challenge of analyzing and evolving Big Data in the context of modern enterprises. The rapid advancement of Big Data analytics technologies, such as Business Intelligence (BI), machine learning, and artificial intelligence, profoundly impacts the decision-making process within businesses. This evolution compels enterprises to rethink their information architectures to manage and analyze massive volumes of data effectively. Data warehouses play a pivotal role in this transformation by facilitating the exploration and in-depth analysis of data.However, traditional multidimensional models have limitations in the face of the diversity and evolution of data sources as well as changing analysis needs. In this context, this thesis proposes the agile multidimensional model based on graphs, named GAMM. The objectives of the thesis are to make multidimensional models more flexible, manage evolving schemas and data, and automate this process while preserving analysis coherence.Three major contributions have been made. The first contribution focuses on the evolution of multidimensional schemas. The GAMM model is developed to enable schema evolution in the form of multiple versions, using a NoSQL graph database for increased flexibility. Each schema version is associated with a time interval, facilitating navigation across different versions. The second contribution deals with the temporal management of data in multi-version data warehouses. Temporality is introduced to preserve the historical evolution of data, including changes at the dimension level. Temporal labeling is used to ensure the consistency of analyses over time. The third contribution involves the automation of schema evolution. Data exploration techniques are integrated to automatically detect multidimensional schemas from various data sources. This automation improves the efficiency and accuracy of schema evolution management while facilitating the creation of hierarchy levels across multiple dimensions. This automated approach makes multidimensional analyses more relevant and precise for decision-making.The work conducted within the scope of this thesis presents an innovative approach to the evolution of multidimensional data warehouses in a Big Data environment. The proposed model enables the integration of new data sources, adaptation to changing analytical needs, and preservation of the history of these evolutions. It provides an elegant solution for flexibility and consistency in schemas and data within a constantly evolving environment.La thèse intitulée « Modèle Multidimensionnel Agile pour les Données Massives » explore le défi inhérent à l'analyse et à l'évolution des Big Data dans le contexte des entreprises modernes. L'avancée rapide des technologies d'analyse des Big Data, telles que la Business Intelligence (BI), l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, a un impact profond sur le processus de prise de décision au sein des entreprises. Cette évolution pousse les entreprises à repenser leurs architectures d'information afin de gérer et d'analyser des volumes massifs de données. Les entrepôts de données jouent un rôle central dans cette transformation, en facilitant l'exploration et l'analyse approfondie des données.Cependant, les modèles multidimensionnels traditionnels présentent des limites face à la diversité et à l'évolution des sources de données ainsi qu'aux besoins changeants d'analyse. C'est dans ce contexte que cette thèse propose le modèle multidimensionnel agile à base de graphes, nommé GAMM. Les objectifs de la thèse consistent à rendre les modèles multidimensionnels plus flexibles, à gérer l'évolution des schémas et des données, et à automatiser ce processus tout en préservant la cohérence des analyses.Trois contributions majeures ont été apportées. La première contribution se concentre sur l'évolution des schémas multidimensionnels. Le modèle GAMM est développé pour permettre l'évolution des schémas sous forme de versions multiples, en utilisant une base de données orientée graphe de type NoSQL pour une flexibilité accrue. Chaque version de schéma est associée à un intervalle de temps, facilitant la navigation à travers les différentes versions. La deuxième contribution traite de la gestion temporelle des données dans les entrepôts de données multi-versions. L'aspect temporel est introduit pour conserver l'historique d'évolution des données, y compris les modifications au niveau des dimensions. Des étiquetages temporels sont utilisés pour assurer la cohérence des analyses au fil du temps. La troisième contribution consiste en l'automatisation de l'évolution des schémas. Des techniques d'exploration de données sont intégrées pour détecter automatiquement des schémas multidimensionnels à partir de diverses sources de données. Cette automatisation améliore l'efficacité et la précision de la gestion de l'évolution des schémas, tout en facilitant la création de niveaux de hiérarchie sur plusieurs dimensions. Cette approche automatisée rend les analyses multidimensionnelles plus pertinentes et précises pour la prise de décision.Les travaux développés dans le cadre de cette thèse proposent une approche novatrice pour l'évolution des entrepôts de données multidimensionnels dans un environnement de Big Data. Le modèle proposé permet d'intégrer de nouvelles sources de données, de s'adapter aux besoins d'analyse changeants, et de préserver l'historique de ces évolutions. Il offre ainsi une solution élégante pour la flexibilité et la cohérence des schémas et des données dans un environnement en constante évolution

    Agile Multidimensional Model for Big Data

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    La thèse intitulée « Modèle Multidimensionnel Agile pour les Données Massives » explore le défi inhérent à l'analyse et à l'évolution des Big Data dans le contexte des entreprises modernes. L'avancée rapide des technologies d'analyse des Big Data, telles que la Business Intelligence (BI), l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, a un impact profond sur le processus de prise de décision au sein des entreprises. Cette évolution pousse les entreprises à repenser leurs architectures d'information afin de gérer et d'analyser des volumes massifs de données. Les entrepôts de données jouent un rôle central dans cette transformation, en facilitant l'exploration et l'analyse approfondie des données.Cependant, les modèles multidimensionnels traditionnels présentent des limites face à la diversité et à l'évolution des sources de données ainsi qu'aux besoins changeants d'analyse. C'est dans ce contexte que cette thèse propose le modèle multidimensionnel agile à base de graphes, nommé GAMM. Les objectifs de la thèse consistent à rendre les modèles multidimensionnels plus flexibles, à gérer l'évolution des schémas et des données, et à automatiser ce processus tout en préservant la cohérence des analyses.Trois contributions majeures ont été apportées. La première contribution se concentre sur l'évolution des schémas multidimensionnels. Le modèle GAMM est développé pour permettre l'évolution des schémas sous forme de versions multiples, en utilisant une base de données orientée graphe de type NoSQL pour une flexibilité accrue. Chaque version de schéma est associée à un intervalle de temps, facilitant la navigation à travers les différentes versions. La deuxième contribution traite de la gestion temporelle des données dans les entrepôts de données multi-versions. L'aspect temporel est introduit pour conserver l'historique d'évolution des données, y compris les modifications au niveau des dimensions. Des étiquetages temporels sont utilisés pour assurer la cohérence des analyses au fil du temps. La troisième contribution consiste en l'automatisation de l'évolution des schémas. Des techniques d'exploration de données sont intégrées pour détecter automatiquement des schémas multidimensionnels à partir de diverses sources de données. Cette automatisation améliore l'efficacité et la précision de la gestion de l'évolution des schémas, tout en facilitant la création de niveaux de hiérarchie sur plusieurs dimensions. Cette approche automatisée rend les analyses multidimensionnelles plus pertinentes et précises pour la prise de décision.Les travaux développés dans le cadre de cette thèse proposent une approche novatrice pour l'évolution des entrepôts de données multidimensionnels dans un environnement de Big Data. Le modèle proposé permet d'intégrer de nouvelles sources de données, de s'adapter aux besoins d'analyse changeants, et de préserver l'historique de ces évolutions. Il offre ainsi une solution élégante pour la flexibilité et la cohérence des schémas et des données dans un environnement en constante évolution.The thesis titled « Agile Multidimensional Model for Big Data » delves into the inherent challenge of analyzing and evolving Big Data in the context of modern enterprises. The rapid advancement of Big Data analytics technologies, such as Business Intelligence (BI), machine learning, and artificial intelligence, profoundly impacts the decision-making process within businesses. This evolution compels enterprises to rethink their information architectures to manage and analyze massive volumes of data effectively. Data warehouses play a pivotal role in this transformation by facilitating the exploration and in-depth analysis of data.However, traditional multidimensional models have limitations in the face of the diversity and evolution of data sources as well as changing analysis needs. In this context, this thesis proposes the agile multidimensional model based on graphs, named GAMM. The objectives of the thesis are to make multidimensional models more flexible, manage evolving schemas and data, and automate this process while preserving analysis coherence.Three major contributions have been made. The first contribution focuses on the evolution of multidimensional schemas. The GAMM model is developed to enable schema evolution in the form of multiple versions, using a NoSQL graph database for increased flexibility. Each schema version is associated with a time interval, facilitating navigation across different versions. The second contribution deals with the temporal management of data in multi-version data warehouses. Temporality is introduced to preserve the historical evolution of data, including changes at the dimension level. Temporal labeling is used to ensure the consistency of analyses over time. The third contribution involves the automation of schema evolution. Data exploration techniques are integrated to automatically detect multidimensional schemas from various data sources. This automation improves the efficiency and accuracy of schema evolution management while facilitating the creation of hierarchy levels across multiple dimensions. This automated approach makes multidimensional analyses more relevant and precise for decision-making.The work conducted within the scope of this thesis presents an innovative approach to the evolution of multidimensional data warehouses in a Big Data environment. The proposed model enables the integration of new data sources, adaptation to changing analytical needs, and preservation of the history of these evolutions. It provides an elegant solution for flexibility and consistency in schemas and data within a constantly evolving environment

    Douleurs de la jambe : diagnostic différentiel et traitement [Leg pain : differential diagnosis and treatment]

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    Acute or chronic leg pain is a common reason for consultation. It is not a specific symptom and several potential causes have to be considered. Both functional and vital prognosis can be engaged. The diagnosis is often based on patient history and clinical examination, whereas the overuse of complementary investigations can lead to confusion. A good knowledge of anatomy, as well as the different etiologic entities, is essential to evaluate acute or chronic leg pain and to guide the diagnostic and therapeutic strategies

    Inventory and Distribution of Mosquitoes (Diptera, Culicidae) in the Aures Region (Batna, Algeria)

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    Mosquitoes are the most terrifying both for their abundance and for the diseases they transmit. They are vectors of malaria, lymphatic filariasis and arbovirus such as yellow fever, dengue, viral encephalitis and African horse sickness. These characteristics give this fauna prominent importance and health interest. To identify the most widespread mosquito species, we conducted for the first time an inventory in the Aures region more particularly the wilaya of Batna (East of Algeria) from May 2017 to January 2020, we studied their diversity, abundance and distribution. The sampling is done by monthly surveys of the various localities chosen, using the dipping method to collect the larvae. In the various sites prospected, we were able to collect a total of 8275 mosquito individuals presented by nine species belonging to four different genera: Culiseta, Culex, Aedes and Anopheles of which the genus Culiseta is the best represented, particularly with the species Culiseta longiareolata (52.07%). It appears from what we have obtained that the Batna region reveals a significant diversity of mosquitoes. This study aimed to inventory the Culicidian species more broadly by surveys in several localities of Batna region at the level of different environments. This will allow us to know the faunistic composition of the region, to collect and record information on the vectors, their habitats and the conditions that favors their multiplication within a given area

    Is it possible to determine the minimal clinically important difference (MCID) of the French version of the hand function sort (HFS-F) for patients hospitalized in musculoskeletal rehabilitation?

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    OBJECTIVE: The HFS is a pictorial questionnaire with 62 items; it is a self-report functional capacity evaluation of the upper limb [1]. The MCID is important in assessing the effectiveness of a therapy. It has not been estimated for HFS-F [2]. The aim of this study was to estimate the MCID of the HFS-F for patients hospitalized in musculoskeletal rehabilitation for chronic pain of the upper limb. As a comparison, the MCID of the DASH (disabilities of the arm, shoulder and hand) was also estimated. MATERIAL/PATIENTS AND METHODS: French speaking patients (18-65 years), hospitalized from January 1, 2012 to June 30, 2015, various pathology of upper limb in the aftermath of an accident. The pain has at least lasted three months. REPORTS: of HFS-F scores and DASH at the entrance and exit, of the global scale of change (Likert 7 levels) at the exit. The MCID was estimated using two methods: the subjective feeling of patient (ANOVA-ROC) and the objective method based on the distribution of scores (standard error of measurement: SEM). RESULTS: Two hundred and twenty five patients were enrolled, 82% men, age 43±12 years, 65% proximal damage (shoulder, elbow), 35% distal damage (hand-wrist). The difference of the scores in subjectively improved patients was 26/248 (ANOVA, P<10(-4)), the values of sensitivity/specificity were 0.51-0.81 for the threshold values of MCID between 25/248 and 30/248 (area under the ROC curve (AUC) =0.72 [0.65-0.78]). The SEM gave a value of 28/248. The difference in the DASH scores in subjectively improved patients was-12/100 (P<10(-4)), corresponding to the MCID commonly accepted for this questionnaire [3], the values of sensitivity/specificity were 0.25-0.54 for DASH values of-13/100 at-11/100 (AUC=0.31 [0.24-0.37]). DISCUSSION - CONCLUSION: Both used methods are consistent to propose a MCID forHFS-Fbetween 25/248 and 30/248, corresponding to 11% improvement of the score. This estimate is useful in clinical practice. In this sample, the DASH seems less relevant to determine patients subjectively improved
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