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Collaborate to co-elaborate knowledge: between necessity and opportunity
he globalization, market liberalization and free trade and exchanges have contributed to the transfer of information and knowledge in a large extent. In fact, the wide use of the Technologies of Information and Communication (TIC) has greatl
Analyse du discours mĂ©dical sur TwitterÂź. Ătude dâun corpus de tweets Ă©mis par des mĂ©decins gĂ©nĂ©ralistes entre juin 2012 et mars 2017 et contenant le hashtag #DocTocToc
International audienceIntroductionLes technologies de lâinformation et de la communication ont permis la naissance du web 2.0, caractĂ©risĂ© par la mise en place et lâutilisation de nouveaux outils collaboratifs de communication tels que les blogs, les wikis, les fils RSS et les rĂ©seaux sociaux. En sâappropriant ces outils, une mĂ©decine participative basĂ©e sur le partage dâinformations et dâexpĂ©riences entre professionnels, patients et tout acteur de la santĂ© sâest dĂ©veloppĂ©e. Depuis juin 2012, une communautĂ© mĂ©dicale Ă©change sur Twitter avec le hashtag #DocTocToc et contribue Ă la naissance de la e-santĂ© sur ce rĂ©seau social. Lâobjectif de cette Ă©tude est dâanalyser les principales thĂ©matiques des demandes effectuĂ©es via le hashtag #DocTocToc par les mĂ©decins gĂ©nĂ©ralistes entre juin 2012 et mars 2017.MĂ©thodesUne collecte de donnĂ©es par une mĂ©thode de « web scraping » a permis de constituer un corpus de tweets dont les auteurs ont Ă©tĂ© identifiĂ©s manuellement afin de procĂ©der Ă un Ă©chantillonnage, de façon Ă ne conserver que les tweets Ă©mis par les mĂ©decins gĂ©nĂ©ralistes. Une Ă©tape de prĂ©traitement a permis de transformer les formes potentiellement non reconnues par les logiciels de traitement du langage naturel. Le corpus a Ă©tĂ© apprĂ©hendĂ© Ă lâaide de deux approches : une approche lexicale via le logiciel IramuteqÂź et une indexation terminologique par lâextracteur de concepts multi-terminologiques (ECMT) du Catalogue et index des sites mĂ©dicaux francophones (CISMeF).RĂ©sultatsSur les 12 716 tweets recueillis, 7366 Ă©taient rĂ©digĂ©s par des mĂ©decins gĂ©nĂ©ralistes et ont Ă©tĂ© analysĂ©s. Lâapproche lexicale dĂ©termine deux grands mondes lexicaux reprĂ©sentĂ©s sous forme de dendrogramme, lâun en lien avec les demandes mĂ©dico administratives relatives Ă la gestion du cabinet et Ă la prise en charge sociale du patient, lâautre en lien avec les demandes dâordre purement mĂ©dicales. La mĂ©thode dâindexation terminologique met en Ă©vidence les spĂ©cialitĂ©s mĂ©dicales pourvoyeuses de demandes de tĂ©lĂ©-expertise : gynĂ©cologie, neurologie, infectiologie, pĂ©diatrie, cardiologie, dermatologie ; et permet de les croiser avec lâobjectif de la demande : diagnostic, thĂ©rapeutique.ConclusionSur TwitterÂź, le hashtag #DocTocToc est utilisĂ© par les mĂ©decins gĂ©nĂ©ralistes comme un espace de partage informel dâinformations en matiĂšre de santĂ© mais aussi de gestion de problĂšmes administratifs et sociaux. Le DocsTocToc se prĂ©sente comme un groupe dâĂ©change de pratique Ă grande Ă©chelle ou le mĂ©decin compte sur lâavis de ses pairs.(Fig. 1
Physics-informed data-driven prediction of turbulent reacting flows with lyapunov analysis and sequential data assimilation
High-fidelity simulations of turbulent reacting flows enable scientific understanding of the physics and engineering design of practical systems. Whereas direct numerical simulation (DNS) is the most suitable numerical tool to understand the physics, under-resolved and large-eddy simulations offer a good compromise between accuracy and computational effort in the prediction of engineering flows. This compromise speeds up the computations but reduces the space-and-time accuracy of the prediction. The objective of this chapter is to (i) evaluate the predictability horizon of turbulent simulations with chaos theory, and (ii) enable the space-and-time accurate prediction of rare and transient events using a Bayesian statistical learning approach based on data assimilation. The methods are applied to DNS of Moderate or Intense Low-oxygen Dilution (MILD) combustion. The predictability provides an
estimate of the time horizon within which the occurrence of ignition kernels and deflagrative modes, which are considered here as rare and transient events, can be accurately predicted. The accurate detection of ignition kernels and their evolution towards deflagrative structures are well-captured on a coarse (under-resolved) grid when data is assimilated from a costly refined DNS. Physically, such an accurate prediction is important to understand the stabilization mechanism of MILD combustion. These techniques enable the space-and-time-accurate prediction of rare and transient events in turbulent flows by combining under-resolved simulations and experimental data, for example, from engine sensors. This opens up new possibilities for on-the-fly calibration of reduced-order models for turbulent reacting flows