What Effects Do Group Firms and Independent Firms Have on Job Reallocations?

Gross job creation and destruction flows provide information on the number of jobs created and axed by firms every year. These flows vary depending, among other things, on the size of the firms, their business sector and whether or not they are part of a group. The data available on groups clearly show the job reallocation characteristics specific to each of the two types of firm: independent firms and group firms. Gross creation and destruction rates are lower in group firms, since these companies are generally larger. We neutralise the size effect to show the asymmetry in a cycle between independent firms and group firms: for example, gross job destructions were higher in group firms during the 1993 recession. Given equal sizes, productive capital and growth rates, the group firms post greater job fluctuations.Firm Behavior, Firm Size and Structure, Job Reallocation, Business Groups

DISCO: a Spatio-Spectral Recombiner for Pupil Remapping Interferometry

Pupil-remapping is a new high-dynamic range imaging technique that has recently demonstrated feasibility on sky. The current prototypes present however deceiving limiting magnitude, restricting the current use to the brightest stars in the sky. We propose to combine pupil-remapping with spatio-spectral encoding, a technique first applied to the VEGA/CHARA interferometer. The result is an instrument proposal, called "Dividing Interferometer for Stars Characterizations and Observations" (DISCO). The idea is to take profit of wavelength multiplexing when using a spectrograph in order to pack as much as possible the available information, yet providing a potential boost of 1.5 magnitude if used in existing prototypes. We detail in this paper the potential of such a concept.Comment: Improving the performances of current optical interferometers \& future designs, France (2013

Spectral analysis of surface waves for the characterization of the EDZ in circular galleries

Lors du creusement de galeries profondes ou de tunnels, les propriétés hydromécaniques de la roche encaissante autour de l'ouvrage sont altérées sur une certaine distance qui dépend de la nature de la roche et du type d'excavation. Une telle zone est appelée Excavation Damaged Zone (EDZ). Cette altération de l'encaissant se caractérise par une densification de la fracturation intrinsèque de la roche. La connaissance des caractéristiques mécaniques de l'EDZ ainsi que son extension est actuellement un axe majeur de recherche notamment pour la conception de centres de stockage souterrains des déchets nucléaires. En effet, l'EDZ, par son réseau de fractures, est considéré comme un chemin potentiel pour les radionucléides et donc comme un facteur de possible contamination du milieu. Les méthodes géophysiques initialement utilisées à des échelles kilométriques pour analyser les événements géologiques, sont dorénavant transposées à des échelles métriques voire centimétriques et appliquées en génie civil ou dans tout autre domaine de l'ingénierie. L'intérêt de telles méthodes est leur caractère non destructif qui les rend faciles d'utilisation et généralement moins coûteuses que d'autres méthodes destructives. Elles permettent aussi un suivi dans le temps de l'évolution des propriétés des matériaux auscultés. La MASW (Multiple Acquisition of Surface Wave) est une méthode géophysique utilisant le principe de dispersion des ondes de surface (Park et al, 1999). Cette méthode a été transposée dans ce contexte afin d'obtenir un profil 1D des vitesses des ondes de cisaillement (S) autour d'un ouvrage souterrain et ainsi de déterminer l'extension et les caractéristiques en terme de vitesse des ondes S de l'EDZ. L'intérêt de cette méthode est sa facilité de mise en oeuvre et la possibilité de l'utiliser sans restriction majeure

Dynamique des populations d'azobé, Lophira alata Banks ex C. F. Gaertn., et implications pour sa gestion durable au Cameroun

L'impact de l'exploitation forestière sur le renouvellement du stock de bois d'oeuvre reste largement méconnu en Afrique centrale du fait du manque de données sur la dynamique des populations d'arbres exploités. C'est en particulier le cas pour l'azobé, Lophira alata, un bois d'oeuvre de grande valeur commerciale. L'objectif de cette étude est double : quantifier l'effet du type forestier et de l'exploitation sur la croissance de l'azobé et simuler l'évolution du stock exploitable et du taux de reconstitution après exploitation. Nous avons effectué pendant trois ans un suivi annuel de la croissance et de la mortalité dans trois types forestiers au Cameroun : en forêt sempervirente, en forêt mixte et en forêt semi-caducifoliée. Le recrute-ment a été étudié uniquement en forêt mixte, sous deux conditions : en milieu exploité et non exploité. Nous avons calibré, avec ces données, un modèle matriciel de Usher. Douze scénarios d'exploitation ont été simulés en faisant varier le diamètre minimum d'exploitation de 60, 70 et 80 cm, et l'intensité de prélèvement des arbres de 100 à 40 %. La croissance de l'azobé est influencée à la fois par le type forestier et l'exploitation. Les arbres de forêt sempervirente ont une croissance plus faible jusqu'à 50 cm de dia-mètre, alors que la croissance maximale prédite pour ce type forestier est la plus élevée. L'exploitation a par ailleurs stimulé la croissance. Enfin, l'exploitation de l'azobé ne respecte pas le principe du rendement soutenu : ses taux de croissance à long terme varient entre 0,54 et 0,83 %. Pour garantir la durabilité de son exploitation au Cameroun, une sylviculture dynamisant la croissance des futurs arbres exploitables, ainsi que leur régé-nération, s'avère indispensable

Performance en classification de données textuelles des passages aux urgences des modèles BERT pour le français

National audienceContextualized language models based on the Transformer architecture such as BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) have achieved remarkable performances in various language processing tasks. CamemBERT and FlauBERT are pre-trained versions for French.We used these two models to automatically classify free clinical notes from emergency department visits following a trauma. Their performances were compared to the TF-IDF (Term-Frequency - Inverse Document Frequency) method associated with the SVM (Support Vector Machine) classifier on 22481 clinical notes from the emergency department of the Bordeaux University Hospital. CamemBERT and FlauBERT obtained slightly better results than the TF-IDF/SVM couple for the micro F1-score. These encouraging results allow us to consider further developments in the use of transformers in the automation of emergency department data processing in order to consider the implementation of a national observatory of trauma in France.Les modèles de langue contextualisés basés sur l'architecture Transformer tels que BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ont atteint des performances remarquables dans des diverses tâches de traitement de la langue. CamemBERT et FlauBERT en sont des versions pré-entraînées pour le français. Nous avons utilisé ces deux modèles afin de classer automatiquement des notes cliniques libres issues de visites aux urgences à la suite d'un traumatisme. Leurs performances ont été comparées à la méthode TF-IDF (Term-Frequency-Inverse Document Frequency) associé au classifieur SVM (Support Vector Machine) sur 22481 notes cliniques provenant du service des urgences du CHU de Bordeaux. CamemBERT et FlauBERT ont obtenu des résultats légèrement supérieurs à ceux du couple TF-IDF/SVM pour le micro F1-score. Ces résultats encourageants permettent d'envisager l'utilisation des transformers pour automatiser le traitement des données des urgences dans le cadre de la mise en place d'un observatoire national du traumatisme en France

Desmodium adscendens. From the Cameroonian traditional remedy against hepatitis to chemotherapy support

Desmodium adscendens (Da) est une espèce pantropicale qui jouit d’une réputation de plante médicinale pratiquement dans tous les pays où elle croît. C’est en 1965 que le Dr P. Tubéry, alors médecin coopérant au nord Cameroun recueillit de la bouche d’un tradipraticien des informations concernant son usage contre les hépatites et son mode de préparation. Convaincu de l’efficacité de cette espèce et de son intérêt en thérapeutique, le Dr P. Tubéry l’introduisit en France et avec la collaboration de Mme J. Ragot, pharmacienne, mena des travaux afin de mieux cerner ses indications thérapeutiques, sa pharmacologie et sa composition chimique, ce qui conduisit à la production d’une formulation galénique reproduisant l’efficacité thérapeutique de la préparation traditionnelle. La réputation de Da s’étendit progressivement jusqu’à connaître un grand succès, et actuellement en Europe, cette espèce est devenue une référence incontournable à l’instar du Chardon Marie (Silybum marianum L. Gaertn.), en particulier pour toutes ses applications dans les pathologies du foie (atteintes chroniques ou aiguës, en tant qu’agent curatif et/ou préventif), mais aussi pour d’autres indications. Le but cet article est de faire le point sur les travaux réalisés sur cette espèce, dans un but de validation et de recommandations d’usage.Desmodium adscendens (Da) is a pan-tropical species, considered to have medicinal properties in almost all the countries where it is present. In 1965, when working as a doctor in remote places in north Cameroon, Dr Tubery collected this plant, presented by local healers to be useful against hepatitis. Convinced of the effectiveness of this species and of its great potential, Dr Tubery introduced it in France and with Jacqueline Ragot, a pharmacist, initiated studies aiming at evaluating its pharmacological activity and chemical composition in order to better define its therapeutic applications. This work led to standardized galenic formulations displaying the same activity as the traditional original Cameroonian remedy. These Da preparations became progressively renowned and now, this species has become as highly estimated as the Milk thistle (Silybum marianum L. Gaertn.), especially for all liver pathologies (whether chronic or acute, whether for curative or preventive purposes) together with other therapeutic indications. The aim of this paper is to update the work done on this species in order to validate its activity and give guidelines for its use

SETHI / RAMSES-NG: New performances of the flexible multi-spectral airborne remote sensing research platform

International audienceSETHI is an airborne SAR/GMTI system developed by the French Aerospace Lab. ONERA, and integrating various sensors. In 2016 ONERA invested in upgrade and improvement of all SETHI components. The microwave ones cover from VHF-UHF to X Band, full polarimetric and very high resolution, along track and cross track interferometry and very high precision multi-baseline capacity for interferometry and tomography applications. The optronic sensors offer very high spatial resolution visible images and fine spectral scene analysis in VNIR and SWIR bands. This paper presents the upgrade and new performances of this flexible platform and the qualification campaign results with various sensor configurations

Quelle place pour les adventices dans l’épidémiosurveillance ? Rapport au Comité National d’Epidémiosurveillance

La gestion des adventices est à juste titre considérée comme un frein majeur à l’adoption deméthodes intégrées de conduite des cultures peu dépendantes en produits phytosanitaires.Leur dynamique d’infestation se construisant sur plusieurs saisons culturales du fait du stock desemences dans le sol, les plantes adventices ne peuvent être gérées comme le seraient d’autresravageurs dépendant des seuls paramètres saisonniers pour déclencher leur épidémie. Pourautant notre groupe conclut que l’épidémiosurveillance des adventices peut être utile à unerationalisation des moyens de lutte. Elle peut permettre, sur le pas de temps court, d’optimiseren saison le choix tactique et le timing des interventions de tout ordre ayant un impact sur lesadventices et doit pour cela apparaître clairement dans les Bulletins de Santé du Végétal (BSV).Sa compilation sur plusieurs saisons permettra de mieux saisir l’évolution de la flore et depointer du doigt les facteurs responsables sous-jacents. Ceux-ci constituent autant d’éléments àintégrer dans l’analyse du risque et les préconisations stratégiques qui peuvent en découler. (...

Trends in reasons for emergency calls during the COVID-19 crisis in the department of Gironde, France using artificial neural network for natural language classification

Abstract Objectives During periods such as the COVID-19 crisis, there is a need for responsive public health surveillance indicators in order to monitor both the epidemic growth and potential public health consequences of preventative measures such as lockdown. We assessed whether the automatic classification of the content of calls to emergency medical communication centers could provide relevant and responsive indicators. Methods We retrieved all 796,209 free-text call reports from the emergency medical communication center of the Gironde department, France, between 2018 and 2020. We trained a natural language processing neural network model with a mixed unsupervised/supervised method to classify all reasons for calls in 2020. Validation and parameter adjustment were performed using a sample of 39,907 manually-coded free-text reports. Results The number of daily calls for flu-like symptoms began to increase from February 21, 2020 and reached an unprecedented level by February 28, 2020 and peaked on March 14, 2020, 3 days before lockdown. It was strongly correlated with daily emergency room admissions, with a delay of 14 days. Calls for chest pain and stress and anxiety, peaked 12 days later. Calls for malaises with loss of consciousness, non-voluntary injuries and alcohol intoxications sharply decreased, starting one month before lockdown. No noticeable trends in relation to lockdown was found for other groups of reasons including gastroenteritis and abdominal pain, stroke, suicide and self-harm, pregnancy and delivery problems. Discussion The first wave of the COVID-19 crisis came along with increased levels of stress and anxiety but no increase in alcohol intoxication and violence. As expected, call related to road traffic crashes sharply decreased. The sharp decrease in the number of calls for malaise was more surprising. Conclusion The content of calls to emergency medical communication centers is an efficient epidemiological surveillance data source that provides insights into the societal upheavals induced by a health crisis. The use of an automatic classification system using artificial intelligence makes it possible to free itself from the context that could influence a human coder, especially in a crisis situation. The COVID-19 crisis and/or lockdown induced deep modifications in the population health profile.Surveillance épidémiologique de la période pandémique covid-19 par classification automatique en temps réel des notes cliniques des centres d'appels d'urgence du 15 à l'aide de réseaux de neurones artificiels de type Transformer

Development and Validation of Deep Learning Transformer Models for Building a Comprehensive and Real-time Trauma Observatory

BACKGROUND In order to study the feasibility of setting up a national trauma observatory in France, OBJECTIVE we compared the performance of several automatic language processing methods on a multi-class classification task of unstructured clinical notes. METHODS A total of 69,110 free-text clinical notes related to visits to the emergency departments of the University Hospital of Bordeaux, France, between 2012 and 2019 were manually annotated. Among those clinical notes 22,481 were traumas. We trained 4 transformer models (deep learning models that encompass attention mechanism) and compared them with the TF-IDF (Term- Frequency - Inverse Document Frequency) associated with SVM (Support Vector Machine) method. RESULTS The transformer models consistently performed better than TF-IDF/SVM. Among the transformers, the GPTanam model pre-trained with a French corpus with an additional auto-supervised learning step on 306,368 unlabeled clinical notes showed the best performance with a micro F1-score of 0.969. CONCLUSIONS The transformers proved efficient multi-class classification task on narrative and medical data. Further steps for improvement should focus on abbreviations expansion and multiple outputs multi-class classification