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  1. Santos, Íris ; Centeno, Vera G.
    In: Compare: A Journal of Comparative and International Education, Jg. 53 (2023), Heft 2, S. 269-286
    Online academicJournal
  2. Donadille, B ; Janmaat, S ; et al.
    In: Orphanet journal of rare diseases, Jg. 19 (2024-04-27), Heft 1, S. 177
    Online academicJournal
  3. Herzig, Anthony F. ; Velo‐Suárez, Lourdes ; et al.
    In: Scientific Reports, Jg. 13 (2024-01-03), Heft 1, S. 1-13
    Online academicJournal
  4. Andrialovanirina, Nicolas ; Poisson Caillault, Émilie ; et al.
    In: RFIAP 2024 ; https://hal.science/hal-04610033 ; RFIAP 2024, SSFAM (Société Savante Française d'Apprentissage Machine); AFRIF (Association Française pour la Reconnaissance et l'Interprétation des Formes), Jul 2024, Lille, France, 2024
    Online Konferenz
  5. Piquemal, François ; Morán-Meza, José A. ; et al.
    In: 25ème Forum des microscopies à sondes locales ; https://centralesupelec.hal.science/hal-04569986 ; 25ème Forum des microscopies à sondes locales, Apr 2024, Lyon, France. Actes du 25ème Forum des microscopies à sondes locales (format pdf), 2024
    Online Konferenz
  6. European Centre for the Development of Vocational Training, Thessaloniki (Greece). ; Beduwe, Catherine ; et al.
    2003
    report
  7. Curone, D ; Savarese, G ; et al.
    In: Sensors (Basel, Switzerland), Jg. 23 (2023-06-29), Heft 13
    Online academicJournal
  8. Knutsen, Dominique ; Le Bigot, Ludovic
    In: Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, Jg. 43 (2017-03-01), Heft 3, S. 350-368
    Online academicJournal
    Siehe Detailanzeige für Volltext
  9. French-American Foundation, New York, NY. ; National Center for Education in Maternal and Child Health, Arlington, VA. ; et al.
    1994
    report
  10. Doquet, Claire ; Ho-Dac, Lydia-Mai ; et al.
    In: Jounées Linguistique de Corpus ; https://shs.hal.science/halshs-04212830 ; Jounées Linguistique de Corpus, Lidilem, Jul 2023, Grenoble, France, 2023
    Online Konferenz
  11. bordy, jean-marc ; Dutilleul, Charlotte ; et al.
    In: CIM 2023 - 21 ème congrès international de métrologie ; https://cea.hal.science/cea-04152299 ; CIM 2023 - 21 ème congrès international de métrologie, Mar 2023, lyon,, 2023
    Online Konferenz
  12. Poesina, Eduard ; Ionescu, Radu Tudor ; et al.
    In: Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA) ; 18ème Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2023) ; https://hal.science/hal-04131566 ; 18ème Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2023), Association francophone de Recherche d’Information et Applications (ARIA); Association pour le Traitement Automatique des Langues (ATALA), Jun 2023, Paris, France. pp.214-220 ; https://coria-taln-2023.sciencesconf.org/data/proceedings_TALN_positions.pdf, 2023
    Online Konferenz
  13. Approach for Meta-Modeling and Sensitivity Analysis of Computational Codes in the Presence of Dependent Random Variables. Application to a design tool for vegetated strips ; La contamination des ressources en eau par les pesticides est un problème de plus en plus préoccupant en France. Pour lutter contre ce phénomène, les zones tampons végétalisées, en particulier les bandes enherbées, sont reconnues comme des solutions efficaces pour réduire le transfert des pesticides depuis les parcelles agricoles vers les milieux aquatiques par le ruissellement et le transport de matières en suspension. Cependant, l’efficacité de ces bandes dépend de plusieurs facteurs, notamment leur dimensionnement, les caractéristiques de sol et de climat. Le dimensionnement des bandes tampons est un enjeu majeur pour maximiser l’atténuation du ruissellement tout en minimisant l’impact sur l’usage des terres agricoles. Pour répondre à ce défi, le laboratoire Riverly d’INRAE a développé un outil de modélisation appelé BUVARD-MES [7, 2] (BUffer strip for runoff Attenuation and pesticides Retention Design), qui tient compte non seulement de l’abattement d’eau, mais également du transport des matières ensuspension (MES) et des pesticides associés. Ce modèle comporte deux groupes indépendants de paramètres d’entrée : un groupe de variables indépendantes et un groupe, dit de Van Genuchten [6], de variables dépendantes. En raison de la complexité résultant du grand nombre de variables d’entrée, il est nécessaire de commencer par une analyse de sensibilité, suivie d’une étape de métamodélisation, pour faciliter l’utilisation du code de calcul.Dans ces travaux, on propose de tester la pertinence de plans d’expériences adaptés à la prise en compte de la dépendance lors de l’analyse de sensibilité du modèle. Pour atteindre cet objectif, nous proposons une nouvelle approche basée sur la quantification vectorielle, qui s’avère être un outil efficace pour la création d’un plan d’expérience. La quantification vectorielle nous permet de représenter l’espace des paramètres tout en préservant les dépendances entre les variables, contrairement à des techniques classiques couramment utilisées telles que le Latin Hypercube Sampling (LHS) [3], qui supposent l’indépendance des paramètres. Nous utilisons le test d’indépendance HSIC [1] sur le modèle original pour identifier les paramètres les plus influents afin de réduire la dimension du modèle. Ensuite, nous entraı̂nons un métamodèle (modèle statistique plus rapide à évaluer) basé sur la régression par processus gaussiens [4], et, à partir d’échantillons de dimension réduite, calculons les indices de Sobol [5] pour classer lesfacteurs d’entrée importants. Les résultats obtenus avec la quantification vectorielle sont différents de ceux obtenus avec le classique LHS. Cela souligne l’importance de la prise en compte des relations entre les variables d’entrée, relations permettant de respecter les contraintes physiques du modèle BUVARD-MES. Références[1] A. Gretton, K. Fukumizu, C. Teo, L. Song, B. Schölkopf, and A. Smola. “A Kernel Statistical Test of Independence”. In: Advances in Neural Information Processing Systems. Vol. 20. Curran Associates, Inc., 2007. url: https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2007/hash/d5cfead94f5350c12c322b5b664544c1-Abstract.html.[2] C. Lauvernet and C. Helbert. “Metamodeling methods that incorporate qualitative variables for improved design of vegetative filter strips”. In: Reliability Engineering System Safety 204 (2020), p. 107083. issn: 0951-8320. doi: https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107083. url: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0951832020305846.[3] M. D. McKay, R. J. Beckman, and W. J. Conover. “A Comparison of Three Methods for Selecting Values of Input Variables in the Analysis of Output from a Computer Code”. In:Technometrics 21.2 (1979), pp. 239–245. issn: 00401706. url: http://www.jstor.org/stable/1268522.[4] C. E. Rasmussen and C. K. I. Williams. Gaussian Processes for Machine Learning. The MIT Press, Nov. 2005. isbn: 9780262256834. doi:10.7551/mitpress/3206.001.0001. [5] I. Sobol. “Sensitivity Estimates for Nonlinear Mathematical Models”. In: 1993. url: https://www.semanticscholar.org/paper/Sensitivity-Estimates-for-Nonlinear-Mathematical-Sobol/3e0b415213a580254226fdbcbfc9980b70dd0468.[6] M. Van Genuchten. “A Closed-form Equation for Predicting the Hydraulic Conductivity of Unsaturated Soils”. In: Soil Science Society of America Journal 44 (Sept. 1980). doi:10.2136/sssaj1980.03615995004400050002x.[7] F. Veillon, N. Carluer, C. Lauvernet, and M. Rabotin. “BUVARD-MES : Un outil en ligne pour dimensionner les zones tampons enherbées afin de limiter les transferts de pesticides vers les eaux de surface”. In: 50e congrès du Groupe Français des Pesticides. 50e congrès du Groupe Français des Pesticides (NAMUR). 2022.
    Lambert, Guerlain ; Helbert, Céline ; et al.
    In: Rencontres annuelles du réseau Mexico ; https://hal.inrae.fr/hal-04389058 ; Rencontres annuelles du réseau Mexico, Réseau Mexico, Dec 2023, Palaiseau (France), 2023
    Online Konferenz
  14. Montginoux, Mathias ; Weissgerber, Flora ; et al.
    In: 29e colloque GRETSI ; https://hal.science/hal-04256105 ; 29e colloque GRETSI, Aug 2023, Grenoble (38000), France, 2023
    Online Konferenz
  15. Tliba, Marouane ; Chetouani, Aladine ; et al.
    In: GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images ; https://hal.science/hal-04168916 ; GRETSI 2023 - XXIXème Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images, Aug 2023, Grenoble, France, 2023
    Online Konferenz
  16. Descollonges, Amélie ; Chebance, Marie ; et al.
    In: États Généraux de l’Antiquité « Tous les chemins mènent à l’Antiquité » ; https://hal.science/hal-04125555 ; États Généraux de l’Antiquité « Tous les chemins mènent à l’Antiquité », May 2023, Lyon, France. ; https://ega-2023.org/, 2023
    Online Konferenz
  17. Albezzawy, Muhammad Nabil ; Antoni, Jérôme ; et al.
    In: Surveillance, Vibrations, Shock and Noise ; https://hal.science/hal-04165667 ; Surveillance, 2023
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  18. Grelier, Benjamin ; El Khalfi, Hajar ; et al.
    In: Sécheresse et étiage 2022 : recueil des résumés ; Sécheresse et étiages 2022 ; https://hal.univ-lorraine.fr/hal-04045081 ; Sécheresse et étiages 2022, Société Hydrotechnique de France, Mar 2023, Chatou/Paris, France. pp.126-131 ; https://www.shf-hydro.org/colloques/secheresse-et-etiages-2022/, 2023
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  19. Barletta, Martina ; Ponton, Claude ; et al.
    In: Journées de Linguistique des Corpus ; https://hal.science/hal-04153289 ; Journées de Linguistique des Corpus, Jul 2023, Grenoble, France, 2023
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  20. Rojas, Daniel, Emilio ; Institut des Langues et Cultures d'Europe, Amérique, Afrique, Asie et Australie (ILCEA4) ; et al.
    In: Séminaire Révolutions et contre-révolutions en Amérique latine ; https://hal.univ-grenoble-alpes.fr/hal-04283094 ; Séminaire Révolutions et contre-révolutions en Amérique latine, Apr 2023, Paris, France, 2023
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