Les 15-25 ans et les YouTubers scientifiques

Qui sont les 15-25 ans qui s’intéressent aux YouTubers scientifiques ? Quelles sont leurs motivations ? Pourquoi regardent-ils ces vidéos et à quoi leur servent-elles ? Pallient-elles un manque de ressources culturelles sur certains territoires ou viennent-elles se cumuler à d’autres pratiques déjà existantes ? Comment réutilisent-ils éventuellement les contenus qu’ils ont regardés ? Et qui sont les vidéastes qui les animent

Preclinical evaluation of the efficacy of antivenoms for snakebite envenoming: State-of-the-art and challenges ahead

Animal-derived antivenoms constitute the mainstay in the therapy of snakebite envenoming. The efficacy of antivenoms to neutralize toxicity of medically-relevant snake venoms has to be demonstrated through meticulous preclinical testing before their introduction into the clinical setting. The gold standard in the preclinical assessment and quality control of antivenoms is the neutralization of venom-induced lethality. In addition, depending on the pathophysiological profile of snake venoms, the neutralization of other toxic activities has to be evaluated, such as hemorrhagic, myotoxic, edema-forming, dermonecrotic, in vitro coagulant, and defibrinogenating effects. There is a need to develop laboratory assays to evaluate neutralization of other relevant venom activities. The concept of the 3Rs (Replacement, Reduction, and Refinement) in Toxinology is of utmost importance, and some advances have been performed in their implementation. A significant leap forward in the study of the immunological reactivity of antivenoms against venoms has been the development of “antivenomics”, which brings the analytical power of mass spectrometry to the evaluation of antivenoms. International partnerships are required to assess the preclinical efficacy of antivenoms against snake venoms in different regions of the world in order to have a detailed knowledge on the neutralizing profile of these immunotherapeuticsMinisterio de Economía y Competitividad/[BFU2013-42833-P]//EspañaUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias de la Salud::Instituto Clodomiro Picado (ICP)UCR::Vicerrectoría de Docencia::Salud::Facultad de Microbiologí

Efficient morphological characterization of materials using distance transforms

Le monde est face à une crise environnementale majeure, ceci alors que la consommation d'énergie ne cesse d'augmenter. Quelles solutions pouvons-nous trouver pour fournir l'énergie demandée, tout en réduisant les émissions de gaz à effet de serre ? L'une d'entre elles consiste à améliorer l'efficacité énergétique des procédés industriels, notamment par le biais de la catalyse hétérogène. Les catalyseurs hétérogènes, ici des solides poreux, sont utilisés en raffinage et pétrochimie, en particulier pour la génération de biocarburant.La question se pose de caractériser l'efficacité de ces catalyseurs. Une description morphologique fournit des informations clés, au sens où des corrélations ont été établies entre propriétés structurales et performances de ces matériaux. Néanmoins, la catalyse hétérogène est un processus complexe et les descripteurs traditionnellement utilisés sont insuffisants, dans l'optique d'une aide aux choix de ces matériaux.Ce travail de thèse vise à développer de nouveaux descripteurs numériques de microstructures, facilement interprétables, efficients et complémentaires à l'état de l'art, afin d'aider in fine à choisir les catalyseurs appropriés à une application donnée. Ces descripteurs permettent une caractérisation géométrique et topologique du réseau poreux, quelle que soit sa complexité et indépendamment des phénomènes physico-chimiques pouvant être en jeu.Nous mettons en œuvre à la fois la percolation, capacité à traverser une microstructure ; la tortuosité géométrique, sinuosité et interconnectivité d'un réseau ; et l'hétérogénéité. Ces descripteurs relèvent pour l'essentiel de méthodes morphologiques. Les caractéristiques géométriques et topologiques liées aux fonctionnelles de Minkowski en 3D sont adaptées au domaine d'intérêt par estimation de l'accessibilité à une microstructure pour une sphère de taille donnée (A-protocole), décrite par érosion morphologique calculée de façon efficace grâce aux cartes de distances. Nous caractérisons ensuite la topologie des pores via un nouvel opérateur, la M-tortuosité, applicable à tout volume segmenté, sans définition arbitraire de points ou de plans sources. Nous proposons un estimateur efficace de la M-tortuosité par calcul de cartes de distances ; dont une généralisation par facteurs puissances est définie. Cet opérateur est ensuite étendu de différentes façons.Tout d'abord, au cas d'une sonde de taille finie (M-tortuosité-par-érosions-itératives), caractérisant les goulots d'étranglement, habituellement décrits par la constrictivité. Puis, pour caractériser la dépendance en échelle spatiale de la tortuosité (H-tortuosité), ce qui quantifie, entre autres, l'hétérogénéité de la structure. Enfin, ces deux aspects sont regroupés dans la H-tortuosité-par-érosions-itératives.Dans un second temps, ces opérateurs ensemblistes, valables pour des images binaires, reçoivent une extension fonctionnelle permettant de décrire des images à niveaux de gris (F-tortuosité et HF-tortuosité). Les objectifs sont multiples : tenir compte d'informations locales lors de l'estimation de la tortuosité globale de microstructures, et discriminer des images tomographiques, sans segmentation précise de la structure.Le pouvoir discriminant de ces opérateurs ensemblistes et fonctionnels, et leur comportement, sont évalués au fil des définitions, sur des cas d'école et sur des modèles booléens multi-échelles de Cox. Leurs similitudes et complémentarités sont analysées sur ces mêmes images synthétiques.En catalyse et biocatalyse, trois types de microstructures sont considérés : les zéolithes, les MOFs (Metal-Organic Framework) et les alumines. Ces applications montrent l'étendue du champ applicatif, par l'adaptabilité et la complémentarité des descripteurs proposés, entrainant la considération de leur utilisation en dehors du cadre de la catalyse, notamment pour certains domaines des neurosciences et l'analyse des milieux turbides.In a technologically advanced world, energy consumption is rapidly increasing deepening the ongoing environmental crisis. Therefore, solutions must be found to provide the required energy, while reducing greenhouse gas emissions.Catalysis is an excellent way to improve the energy efficiency of industrial processes. Heterogeneous catalysts, here porous microstructures, are at the heart of this process, particularly for refining and petrochemical industry, specifically for biofuel generation.Their morphological description provides key information. Thus far, correlations have been established between the structural properties and performance of these materials. Nevertheless, heterogeneous catalysis is a very complex process and the traditional numerical descriptors provide insufficient information and fail to assist in material selection. The work addressed in this thesis aims to develop new digital descriptors of microstructures that are easily interpretable, efficient and complementary to the current state-of-the-art solutions. The objective is to complete the set of descriptors, to help in the optimal selection of the appropriate catalysts for a given application. More specifically, we focus our work on a geometric and topological characterization of the porous network, without taking into account physicochemical phenomena, and not being limited by the complexity of the microstructure studied.Our different approaches focus on the concepts of percolation, ability to cross a microstructure; geometric tortuosity, sinuosity and interconnectivity of a network; and heterogeneity. The geometric and topological characteristics linked to the Minkowski functionals in 3D are fitted to catalysis field by estimating accessibility of a microstructure for a given sphere size (A-protocol), described by morphological erosion efficiently calculated by distance maps. To characterize the pore topology, we define an operator, the M-tortuosity, that can be applied to any segmented volume, without arbitrarily defining source points or planes. We propose an efficient M-tortuosity estimator by calculating distance maps; which is then generalized by power factors. This operator is then extended to distinct ways.First, to the case of a probe of finite size (M-tortuosity-by-iterative-erosions), characterizing bottleneck effects which are usually quantified using constrictivity. Then, to characterize the spatial scale dependence of tortuosity (H-tortuosity), characterizing, among others, the heterogeneity of the structure. Finally, both aspects are gathered into the H-tortuosity-by-iterative-erosions.Secondly, these ensemble operators, suitable for binary images, are extended to the functional case, to discriminate grayscale images (F-tortuosity and HF-tortuosity). These functional extensions have various purposes: combining local information with tortuosity assessment of the overall structure, and characterizing tomographic images without accurate segmentation.The discrimination power of these operators, ensemble and functional, is assessed on toy cases and on multi-scale Boolean Cox schemes. Moreover, their similarities and complementarities are analysed using these very same stochastic models.In catalysis and biocatalysis, three types of catalysts are considered: zeolites, MOFs (Metal-Organic Framework) and aluminas. These applications highlight their wide scope, and lead to consider their usefulness out of catalyst domain; in neuroscience and for turbid media characterization

Caractérisation morphologique efficace de matériaux par cartes de distance

In a technologically advanced world, energy consumption is rapidly increasing deepening the ongoing environmental crisis. Therefore, solutions must be found to provide the required energy, while reducing greenhouse gas emissions.Catalysis is an excellent way to improve the energy efficiency of industrial processes. Heterogeneous catalysts, here porous microstructures, are at the heart of this process, particularly for refining and petrochemical industry, specifically for biofuel generation.Their morphological description provides key information. Thus far, correlations have been established between the structural properties and performance of these materials. Nevertheless, heterogeneous catalysis is a very complex process and the traditional numerical descriptors provide insufficient information and fail to assist in material selection. The work addressed in this thesis aims to develop new digital descriptors of microstructures that are easily interpretable, efficient and complementary to the current state-of-the-art solutions. The objective is to complete the set of descriptors, to help in the optimal selection of the appropriate catalysts for a given application. More specifically, we focus our work on a geometric and topological characterization of the porous network, without taking into account physicochemical phenomena, and not being limited by the complexity of the microstructure studied.Our different approaches focus on the concepts of percolation, ability to cross a microstructure; geometric tortuosity, sinuosity and interconnectivity of a network; and heterogeneity. The geometric and topological characteristics linked to the Minkowski functionals in 3D are fitted to catalysis field by estimating accessibility of a microstructure for a given sphere size (A-protocol), described by morphological erosion efficiently calculated by distance maps. To characterize the pore topology, we define an operator, the M-tortuosity, that can be applied to any segmented volume, without arbitrarily defining source points or planes. We propose an efficient M-tortuosity estimator by calculating distance maps; which is then generalized by power factors. This operator is then extended to distinct ways.First, to the case of a probe of finite size (M-tortuosity-by-iterative-erosions), characterizing bottleneck effects which are usually quantified using constrictivity. Then, to characterize the spatial scale dependence of tortuosity (H-tortuosity), characterizing, among others, the heterogeneity of the structure. Finally, both aspects are gathered into the H-tortuosity-by-iterative-erosions.Secondly, these ensemble operators, suitable for binary images, are extended to the functional case, to discriminate grayscale images (F-tortuosity and HF-tortuosity). These functional extensions have various purposes: combining local information with tortuosity assessment of the overall structure, and characterizing tomographic images without accurate segmentation.The discrimination power of these operators, ensemble and functional, is assessed on toy cases and on multi-scale Boolean Cox schemes. Moreover, their similarities and complementarities are analysed using these very same stochastic models.In catalysis and biocatalysis, three types of catalysts are considered: zeolites, MOFs (Metal-Organic Framework) and aluminas. These applications highlight their wide scope, and lead to consider their usefulness out of catalyst domain; in neuroscience and for turbid media characterization.Le monde est face à une crise environnementale majeure, ceci alors que la consommation d'énergie ne cesse d'augmenter. Quelles solutions pouvons-nous trouver pour fournir l'énergie demandée, tout en réduisant les émissions de gaz à effet de serre ? L'une d'entre elles consiste à améliorer l'efficacité énergétique des procédés industriels, notamment par le biais de la catalyse hétérogène. Les catalyseurs hétérogènes, ici des solides poreux, sont utilisés en raffinage et pétrochimie, en particulier pour la génération de biocarburant.La question se pose de caractériser l'efficacité de ces catalyseurs. Une description morphologique fournit des informations clés, au sens où des corrélations ont été établies entre propriétés structurales et performances de ces matériaux. Néanmoins, la catalyse hétérogène est un processus complexe et les descripteurs traditionnellement utilisés sont insuffisants, dans l'optique d'une aide aux choix de ces matériaux.Ce travail de thèse vise à développer de nouveaux descripteurs numériques de microstructures, facilement interprétables, efficients et complémentaires à l'état de l'art, afin d'aider in fine à choisir les catalyseurs appropriés à une application donnée. Ces descripteurs permettent une caractérisation géométrique et topologique du réseau poreux, quelle que soit sa complexité et indépendamment des phénomènes physico-chimiques pouvant être en jeu.Nous mettons en œuvre à la fois la percolation, capacité à traverser une microstructure ; la tortuosité géométrique, sinuosité et interconnectivité d'un réseau ; et l'hétérogénéité. Ces descripteurs relèvent pour l'essentiel de méthodes morphologiques. Les caractéristiques géométriques et topologiques liées aux fonctionnelles de Minkowski en 3D sont adaptées au domaine d'intérêt par estimation de l'accessibilité à une microstructure pour une sphère de taille donnée (A-protocole), décrite par érosion morphologique calculée de façon efficace grâce aux cartes de distances. Nous caractérisons ensuite la topologie des pores via un nouvel opérateur, la M-tortuosité, applicable à tout volume segmenté, sans définition arbitraire de points ou de plans sources. Nous proposons un estimateur efficace de la M-tortuosité par calcul de cartes de distances ; dont une généralisation par facteurs puissances est définie. Cet opérateur est ensuite étendu de différentes façons.Tout d'abord, au cas d'une sonde de taille finie (M-tortuosité-par-érosions-itératives), caractérisant les goulots d'étranglement, habituellement décrits par la constrictivité. Puis, pour caractériser la dépendance en échelle spatiale de la tortuosité (H-tortuosité), ce qui quantifie, entre autres, l'hétérogénéité de la structure. Enfin, ces deux aspects sont regroupés dans la H-tortuosité-par-érosions-itératives.Dans un second temps, ces opérateurs ensemblistes, valables pour des images binaires, reçoivent une extension fonctionnelle permettant de décrire des images à niveaux de gris (F-tortuosité et HF-tortuosité). Les objectifs sont multiples : tenir compte d'informations locales lors de l'estimation de la tortuosité globale de microstructures, et discriminer des images tomographiques, sans segmentation précise de la structure.Le pouvoir discriminant de ces opérateurs ensemblistes et fonctionnels, et leur comportement, sont évalués au fil des définitions, sur des cas d'école et sur des modèles booléens multi-échelles de Cox. Leurs similitudes et complémentarités sont analysées sur ces mêmes images synthétiques.En catalyse et biocatalyse, trois types de microstructures sont considérés : les zéolithes, les MOFs (Metal-Organic Framework) et les alumines. Ces applications montrent l'étendue du champ applicatif, par l'adaptabilité et la complémentarité des descripteurs proposés, entrainant la considération de leur utilisation en dehors du cadre de la catalyse, notamment pour certains domaines des neurosciences et l'analyse des milieux turbides

A census of the breeding birds of an aspen association.

http://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/52045/1/476.pdfDescription of 476.pdf : Access restricted to on-site users at the U-M Biological Station

The electric road system: technical, economic and environmental study carried out in France 2. Economic and environmental aspects

Part of special issue TRA Lisbon 2022 Conference Proceedings Transport Research Arena (TRA Lisbon 2022),14th-17th November 2022, Lisboa, Portugal - Edited by Luís de Picado Santos, Jorge Pinho de Sousa, Elisabete ArsenioInternational audienceThis paper evaluates the introduction of an Electric Road System on the French motorway network. The starting assumptions are the size of the network concerned, the size of the truck fleet and the truck traffic measured on this network from counting stations. The size of the necessary electrical infrastructure is calculated on the basis of peak traffic and an economic optimum is sought, including the costs of batteries and infrastructure. It follows that an ERS network applied to the French road network reaches the optimum for a size of about 8,700 km if it is limited to heavy goods vehicles and about 16,900 km if it is open to vans and private vehicles.The results are as follows: (i) costs to carriers are similar to diesel, (ii) decarbonation achieves 86% of current emissions, and (iii) the reduction in battery size significantly reduces pressure on critical materials such as nickel

The reachable volume fraction in porous media in the vicinity of percolation threshold: a numerical approach used on multi-scale Boolean schemes

International audienceNew morphological descriptors of complex porous networks are introduced and validated in this paper. These descriptors are based on the concept of "reachable volume fraction" here applied on multi-scale Boolean schemes; this fraction is computable for percolating spheres using step by step erosions of the porous network, providing information about the percolation strength of spherical particles with increasing radius. This process yields a critical radius, which, together with the dynamic reachable volume fraction provide a characterization of the porous media

Multi-scale stochastic morphological models for 3D complex microstructures

International audienceThe analysis of 3D images of complex materials, once imaging and reconstruction steps have been thoroughly done, can provide essential information. This analysis can be largely enhanced by using a modeling of the observed media, based on a reduced set of interpretable parameters. Besides, a common feature to many materials as diverse as concrete, rocks, bones, nanomaterials or heterogeneous catalysts is a multi-scale morphology with the meaning that specific morphological features exist at various length scales. Access to these different length scales' information is essential in order to understand and modelize these materials. This is a central point in the optimization of the usage properties of these materials such as mechanical strength or mass transport, which need a preliminary characterization of their morphology with the help of an adequate model. We propose here a modelization based on the so-called multi-scale Boolean models, models which have been successfully related to some usage properties, of primary importance for the design of new microstructures. These models are based on a reduced set of parameters related to inter-pretable material manufacturing settings. We illustrate the use of these models for the following tasks: representation of real multi-scale material like alumina catalyst supports, estimation of critical percolation threshold and assessment of tortuosity and accessibility. In addition, their efficient computing and visualization are addressed using "plug im!", a signal and image processing modular open access software