Entre professionnels des bibliothèques et historiens du livre : le défi prosopographique du Répertoire d’imprimeurs/libraires de la Bibliothèque nationale de France

De l’indexation aux fichiers d’autorité : l’expérience du Répertoire d’imprimeurs/libraires de la BN

Une nouvelle méthode de Web Usage Mining basée sur une analyse sémiotique du comportement de navigation

International audienceL’objectif de nos travaux est de proposer une méthode d’analyse automatique du comportement des utilisateurs à des fins de prédiction de leur propension à réaliser une action suggérée. Nous proposons dans cet article une nouvelle méthode de Web Usage Mining basée sur une étude sémiotique des styles perceptifs, considérant l’expérience de l’utilisateur comme élément déterminant de sa réaction à une sollicitation. L’étude de ces styles nous a amené à définir de nouveaux indicateurs (des descripteurs sémiotiques) introduisant un niveau supplémentaire à l’approche sémantique d’annotation des sites. Nous proposons ensuite un modèle neuronal adapté au traitement de ces nouveaux indicateurs. Nous expliquerons en quoi le modèle proposé est le plus pertinent pour traiter ces informations

De L’Apparition du livre à l’Histoire de l’édition française et au-delà : un moment historiographique

Chacun des ouvrages d’Henri-Jean Martin a été porteur d’une dimension pionnière, chacun de ses projets a constitué un jalon historiographique majeur. C’est pourquoi, lorsque l’on m’a proposé de venir à Lyon parler du « moment historiographique » qu’a représenté la première partie de la carrière du Maître, j’ai été immédiatement séduit. Même si je dois ajouter, pour être tout à fait honnête, que j’ai été moins ravi quand on m’a demandé peu avant la date de ce colloque d’essayer d’« allonger le..

Prediction of Breathing and Gate-Opening Transitions Upon Binary Mixture Adsorption in Metal−Organic Frameworks

International audienceAmong the numerous applications of metal−organic frameworks (MOFs), a topical class of nanoporous materials, adsorptive separation is gaining considerable attention. Some of the most exciting candidates for gas separation processes exhibit structural transitions, such as breathing and gate opening. While predictive analytical methods are crucial in separation science and have been widely used for rigid nanoporous solids, a lack exists for materials that exhibit flexibility. We propose here a general method predicting, for the first time, the evolution of structural transitions and selectivity upon adsorption of gas mixtures in flexible nanoporous solids

Cinquante ans d\u27histoire du livre

Enregistrements audio de certaines interventions qui ont eu lieu à l\u27occasion du colloque international organisé les 11-12 -13 décembre 2008 par l’enssib (Centre Gabriel Naudé), avec le concours de l’École pratique des hautes études et de la bibliothèque municipale de Lyon. En 1958, la célèbre collection « l’évolution de l’Humanité » de l’éditeur Albin Michel publiait un volume intitulé L’apparition du livre, sous la double signature de Lucien Febvre, professeur au Collège de France décédé en 1956, et d’Henri-Jean Martin, jeune chartiste alors en poste à la Bibliothèque nationale avant de devenir directeur des bibliothèques de Lyon et professeur (EPHE, École des chartes, enssib). Cet ouvrage est devenu la pierre d’angle d’une histoire du livre renouvelée et féconde. À l’occasion du cinquantenaire de la publication de ce livre fondateur, le colloque organisé à Lyon voudrait être à la fois bilan d’un demi-siècle de recherches et prospectif

A reusable benchmark of brain-age prediction from M/EEG resting-state signals

Population-level modeling can define quantitative measures of individual aging by applying machine learning to large volumes of brain images. These measures of brain age, obtained from the general population, helped characterize disease severity in neurological populations, improving estimates of diagnosis or prognosis. Magnetoencephalography (MEG) and Electroencephalography (EEG) have the potential to further generalize this approach towards prevention and public health by enabling assessments of brain health at large scales in socioeconomically diverse environments. However, more research is needed to define methods that can handle the complexity and diversity of M/EEG signals across diverse real-world contexts. To catalyse this effort, here we propose reusable benchmarks of competing machine learning approaches for brain age modeling. We benchmarked popular classical machine learning pipelines and deep learning architectures previously used for pathology decoding or brain age estimation in 4 international M/EEG cohorts from diverse countries and cultural contexts, including recordings from more than 2500 participants. Our benchmarks were built on top of the M/EEG adaptations of the BIDS standard, providing tools that can be applied with minimal modification on any M/EEG dataset provided in the BIDS format. Our results suggest that, regardless of whether classical machine learning or deep learning was used, the highest performance was reached by pipelines and architectures involving spatially aware representations of the M/EEG signals, leading to R^2 scores between 0.60-0.71. Hand-crafted features paired with random forest regression provided robust benchmarks even in situations in which other approaches failed. Taken together, this set of benchmarks, accompanied by open-source software and high-level Python scripts, can serve as a starting point and quantitative reference for future efforts at developing M/EEG-based measures of brain aging. The generality of the approach renders this benchmark reusable for other related objectives such as modeling specific cognitive variables or clinical endpoints