RECONCILING KNOWLEGDE MANAGEMENT AND E-COLLABORATION SYSTEMS: THE INFORMATION-DRIVEN KNOWLEDGE MANAGEMENT FRAMEWORK

In recent years, e-collaboration systems have emerged as an essential enabler of communication and collaboration between enterprises. Current trends in the area of e-collaboration emphasize the importance of effective collaborative knowledge management support in e-collaboration systems. Our research aims at proposing an intelligent infrastructure for the reconciliation of knowledge management and e-collaboration systems. The objective of the paper is to introduce a conceptual framework for designing and building the new infrastructure that supports specific characteristics of collaborative knowledge management in e-collaboration systems. The paper articulates how this framework enables efficient knowledge exploration and exploitation, before concluding with implications and recommendations for future developments in this area

Ventilator-associated respiratory infection in a resource-restricted setting: impact and etiology.

BACKGROUND: Ventilator-associated respiratory infection (VARI) is a significant problem in resource-restricted intensive care units (ICUs), but differences in casemix and etiology means VARI in resource-restricted ICUs may be different from that found in resource-rich units. Data from these settings are vital to plan preventative interventions and assess their cost-effectiveness, but few are available. METHODS: We conducted a prospective observational study in four Vietnamese ICUs to assess the incidence and impact of VARI. Patients ≥ 16 years old and expected to be mechanically ventilated > 48 h were enrolled in the study and followed daily for 28 days following ICU admission. RESULTS: Four hundred fifty eligible patients were enrolled over 24 months, and after exclusions, 374 patients' data were analyzed. A total of 92/374 cases of VARI (21.7/1000 ventilator days) were diagnosed; 37 (9.9%) of these met ventilator-associated pneumonia (VAP) criteria (8.7/1000 ventilator days). Patients with any VARI, VAP, or VARI without VAP experienced increased hospital and ICU stay, ICU cost, and antibiotic use (p < 0.01 for all). This was also true for all VARI (p < 0.01 for all) with/without tetanus. There was no increased risk of in-hospital death in patients with VARI compared to those without (VAP HR 1.58, 95% CI 0.75-3.33, p = 0.23; VARI without VAP HR 0.40, 95% CI 0.14-1.17, p = 0.09). In patients with positive endotracheal aspirate cultures, most VARI was caused by Gram-negative organisms; the most frequent were Acinetobacter baumannii (32/73, 43.8%) Klebsiella pneumoniae (26/73, 35.6%), and Pseudomonas aeruginosa (24/73, 32.9%). 40/68 (58.8%) patients with positive cultures for these had carbapenem-resistant isolates. Patients with carbapenem-resistant VARI had significantly greater ICU costs than patients with carbapenem-susceptible isolates (6053 USD (IQR 3806-7824) vs 3131 USD (IQR 2108-7551), p = 0.04) and after correction for adequacy of initial antibiotics and APACHE II score, showed a trend towards increased risk of in-hospital death (HR 2.82, 95% CI 0.75-6.75, p = 0.15). CONCLUSIONS: VARI in a resource-restricted setting has limited impact on mortality, but shows significant association with increased patient costs, length of stay, and antibiotic use, particularly when caused by carbapenem-resistant bacteria. Evidence-based interventions to reduce VARI in these settings are urgently needed

Thesaurus-based query and document expansion in conceptual indexing with UMLS

International audienceUMLS is known as largest thesaurus in biomedical domain constructed by Library National of Medicine. In this paper, we aim to evaluate effect of the exploration of UMLS knowledge in medical domain information retrieval by mapping large text of collection ImageCLEFMed to UMLS concepts, and expanding queries and documents automatically base on semantic relations in the UMLS hierarchy. We get the encouraging result with the best enhancement on MAP of 66% compared to text only retrieval, and 34% compared to conceptual indexing baseline

How Does Foreign Direct Investment Drive Employment Growth in Vietnam’s Formal Economy?

Over the last three decades, Vietnam has undergone economic reforms and achieved rapid economic growth. However, the country is still facing numerous challenges linked to a relatively high share of employment in an informal economic sector, which could prevent Vietnam from escaping from the middle-income trap and becoming a high-income country. This research explores the effect of foreign direct investment (FDI) on job creation in the formal economic sector of Vietnam. A subnational dataset of 63 cities/provinces from 2006 to 2020 was analyzed using an instrumental variable two-stage least-squares fixed-effect model. The results show that FDI is an employment growth-enhancing factor in the formal economic sector. Specifically, FDI enterprises are found to be more capable than domestic enterprises in creating employment, and there is a positive employment spillover from the foreign to the domestic sector, although the magnitude of the effect remains small. Apart from FDI, firm agglomeration, capital resource productivity, and government support for sector development spur employment growth. Labor quality, profitability and foreign industrial agglomeration are identified to be determinants of FDI. Furthermore, the impact mechanism of FDI on the formal sector’s employment is further discussed using mindspongeconomics, the SM3D knowledge management system, and the culture tower

Utilisation de ressources externes dans un modèle Bayésien de recherche d'information (application à la recherche d'information médicale multilingue avec UMLS)

Dans les systèmes de recherche d'information, une indexation à base de termes et une correspondance à base d'intersection introduisent le problème de la disparité à cause des variations linguistiques. Avec l'objectif de résoudre ce problème, notre travail de thèse se positionne dans l'utilisation des ressources externes dans la recherche d'information. Ces ressources offrent non seulement les concepts pour une indexation plus précise et indépendante de langue, mais aussi une base de relations sémantiques entre ces concepts. Nous étudions en premier une indexation par concepts extraits à partir d'une ressource externe. Nous proposons ensuite de prendre en compte ces relations sémantiques entre les concepts dans la correspondance par un modèle de recherche d'information basé sur un réseau Bayésien des concepts et leurs relations sémantiques Ainsi, nous étudions les extensions de l'indexation conceptuelle à des documents et requête structurés et multi-médias. Les fonctions de reclassement et de combinaison ont été proposées afin d'améliorer la performance de la recherche dans ces contextes. La validation des propositions est effectuée par des expérimentations dans la recherche d'information multilingue médicale, avec l'utilisation du méta thésaurus UMLS comme ressource externe.With the availability of external resources to documents, the Information Retrieval Systems evolve. These resources provide not only information on the terms and concepts for a more precise indexing, but also the semantic relations between these terms or concepts. Our thesis work lies in the use of external resources in information retrieval. We study firstly the indexing conceptual in comparison with term-based indexing. The problem arrise when the documents and the query don't share the same concepts, but the concepts of the documents are semantically related with the concepts of the query. We propose to take into account these semantic relationships between concepts by a information retrieval model which is based on a Bayesian network of concepts and their semantic relationships. ln addition, we propose the use of knowledge of the problem from external ressource to improve the performance of retrieval. The validation of the proposed mode is achieved by experiments in the medical domaine information retrieval, with the use of meta thesaurus UMU as external resource. The application for a system of information retrieval multi modality (text and images) was also performed.GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF

COCoFil2 (un nouveau système de filtrage collaboratif basé sur le modèle des espaces de communautés)

Le filtrage collaboratif exploite les évaluations que des utilisateurs ont faites de certains docUments pour recommander ces mêmes documents à d'autres utilisateurs proches de lui. C'est ainsi qu'émerge la notion de communauté, définie comme un groupe de personnes partageant les mêmes centres d'intérêt. De notre point de vue, la problématique de ce filtrage consiste à gérer de façon intelligente des communautés car la qualité des recommandations dépend de la qualité des communautés. Nous nous intéressons à la capacité de perception des communautés qui permet d'améliorer la confiance des utilisateurs dans les recommandations générées à partir de ces communautés, et par conséquent de les motiver à fournir des évaluations pour le filtrage collaboratif. Il faut également étudier les informations pour la formation des communautés. Dans la réalité, une personne reçoit souvent toutes sortes de recommandations de ses proches, de ses collègues, etc. Nous émettons donc l'hypothèse que la multiplicité des critères pour former des communautés peut être exploitée pour enrichir des recommandations. Enfin, en raison de la multiplicité des critères, la qualité du positionnement des utilisateurs au sein des communautés est conditionnée par la qualité des valeurs données pour chaque utilisateur à chaque critère. Certains critères demandent beaucoup d'efforts des utilisateurs et peuvent être coûteux également pour le système, d'où des difficultés à positionner les utilisateurs dans des communautés. Ainsi, nous proposons le modèle des espaces de communautés pour la gestion des communautés explicites et multicritères, incluant une stratégie de positionnement des utilisateurs dans des communautés.GRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF

Définition et évaluation d'INUKTITUT (une interface pour l'environnement de programmation parallèle asynchrone Athapascan)

Les grappes de calcul sont constituées par l'interconnexion de stations de travail par un réseau plus ou moins performant. Elles rencontrent un large succès dans le domaine du calcul scientifique. De nombreux protocoles et interfaces de programmation ont été développés pour exploiter ces grappes tels que Posix Threads, Marcel, Open MP, Socket, MPI, Madeleine, GM/Myrinet, Corba, etc. Pourtant la programmation d une application ou le portage d un environnement de programmation parallèle sur ces grappes est un travail difficile du fait de la complexité et la variété des caractéristiques de ces architectures et des bibliothèques disponibles. L'objectif de cette thèse est de définir et d'évaluer les performances d'INUKTITUT, une interface qui permet de porter efficacement et facilement sur des grappes des applications et des environnements de programmation parallèle de haut niveau comme Athapascan. INUKTITUT contient des fonctions pour multiprogrammation légère et pour les communications à base de message actif : le parallélisme intra-nœuds des processus, est géré à l'aide de processus légers communiquant par la mémoire partagée ; le parallélisme inter-nœuds est exploité par des communications basées sur des messages actifs. INUKTITUT est porté avec succès sur des systèmes aussi différents que Linux, Unix, MacOS X, Windows au dessus de TCP/IP, Myrinet ou Corba utilisé comme couche de transport de données.Ce mémoire présente l architecture d INUKTITUT, les résultats d évaluation des performances ainsi que deux applications importantes utilisant INUKTITUT : Athapascan, un environnement de programmation parallèle et les KaTools, des outils pour le déploiement efficace de grandesGRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocSudocFranceF