Kiri Peterburi TA-le

Lacaille, Nicolas Louis de, 1713-1762, prantsuse astronoom, PTA auliigeOn nõus saatma PTA-le oma vaatlusandmei

Liç¯oes elementares de mathematica

As f. de grav. son cal

Cœlum australe

Sterrenkaart van de zuidelijke hemel van de Franse sterrenkundige Nicolas-Louis de Lacaille (1713-1762). De Lacaille’s sterrenkaart is gebaseerd op een nieuwe opmeting van de zuidelijke sterrenhemel, die hij in 1751 en 1752 vanuit Kaap de Goede Hoop ondernam. Uit zijn waarnemingen van bijna 10.000 sterren stelde hij zelf een catalogus van 1.942 sterren samen die in 1762 verscheen. Om de lege plekken tussen de eerder door Petrus Plancius benoemde sterrenbeelden op te vullen voerde De Lacaille de volgende nieuwe sterrenbeelden in (de moderne benaming en de Nederlandse vertaling zijn tussen haakjes gegeven): 1. l’Atelier du Sculpteur (Sculptor = Beeldhouwerswerkplaats), 2. le Fourneau Chymique (Fornax = Chemische Oven), 3. l’Horloge à pendula & à secondes (Horologium = Slingeruurwerk met Secondenslinger), 4. le Réticule Rhomboïde (Reticulum = Ruitvormig Diafragma), 5. les Burins du Graveur (Caelum = Graveerstiften): 6. le Chevalet et la Palette (Pictor = Schildersezel), 7. la Boussole (Pyxis = Zeemans Kompas), 8. la Machine Pneumatique (Antlia = Luchtpomp), 9. l’Octans de Reflexion (Octans = Zeemans Octant), 10. le Compas du Géomètre (Circinus = Tekenpasser), 11. l’Équerre & la Règle de l’Architecte (Norma = Winkelhaak en Lineaal), 12. le Télescope (Telescopium = Telescoop), 13. le Microscope (Microscopium = Microscoop), 14. Montagne de la Table (Mensa = Tafelberg). Daarnaast verdeelde De Lacaille het grote sterrenbeeld Argo Navis in drie stukken: la Pouppe (Puppis = Achtersteven), le Corps (Carina = Kiel) en la Voilure (Vela = Zeilen). Een latere bewerking van al zijn waarnemingen door de Engelse sterrenkundige Francis Baily (1774-1844) werd in 1847 uitgegeven

Predictive usefulness of RT-PCR testing in different patterns of Covid-19 symptomatology: analysis of a French cohort of 12,810 outpatients

International audienceReverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR) is a key tool to diagnose Covid-19. Yet it may not be the most efficient test in all patients. In this paper, we develop a clinical strategy for prescribing RT-PCR to patients based on data from COVIDOM, a French cohort of 54,000 patients with clinically suspected Covid-19, including 12,810 patients tested by RT-PCR. We use a machine-learning algorithm (decision tree) in order to predict RT-PCR results based on the clinical presentation. We show that symptoms alone are sufficient to predict RT-PCR outcome with a mean average precision of 86%. We identify combinations of symptoms that are predictive of RT-PCR positivity (90% for anosmia/ageusia) or negativity (only 30% of RT-PCR+\,for a subgroup with cardiopulmonary symptoms): in both cases, RT-PCR provides little added diagnostic value. We propose a prescribing strategy based on clinical presentation that can improve the global efficiency of RT-PCR testing