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SUMMARY:ENSG - Big Data Platform and Analytics tools
DESCRIPTION:Big Data course for Master students of ENSG
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SUMMARY:Autisme : identité et métacognition séance 3
DESCRIPTION:Lorsque deux personnes autistes se rencontrent\, elle témoignent fréquemment d’une fluidité relationnelle et d’une impression de reconnaissance mutuelle. Un tel sentiment est-il le fruit de coïncidences et de biais cognitifs ou bien résulte-t-il d’éléments objectifs perçus par les protagonistes ? \nL’objectif de ce séminaire est d’explorer ce phénomène et de discuter la notion d’identité autiste. \nNous posons comme hypothèse de travail que l’impression de familiarité entre personnes autistes est ancrée sur des faits réels\, qui ne sont peut-être pas perçus consciemment mais n’en demeurent pas moins descriptibles et mesurables. Cette proposition est corroborée par les études en cognition sociale\, qui suggèrent l’existence d’une discrimination intuitive entre personnes autistes et personnes non autistes. \nAfin de pouvoir décrire et objectiver ce phénomène\, nous nous appuierons sur la littérature autant que sur l’expérience des personnes concernées. Un accent particulier sera mis sur la métacognition. En effet\, les personnes autistes adultes ont pour beaucoup une grande pratique de l’entrainement métacognitif car il leur a fallu s’adapter à un environnement pensé par et pour des gens qui sont très différents d’elles. Nous nous appuierons sur cette expertise pour évaluer la pertinence d’un éventuel modèle de l’identité autiste. \nCe séminaire comprendra 6 séances de trois heures. Les séances auront lieu à l’Institut des Systèmes Complexes (113\, rue Nationale\, 75013 Paris) (sauf la séance 1). \nChaque séance sera composée de quatre temps : présentation d’un article de la littérature scientifique sur le sujet de l’autisme\, d’un entretien avec un.e invité.e (scientifique et/ou personne concernée)\, d’une discussion collective et d’un temps d’exercice d’une compétence métacognitive en lien avec la littérature discutée. \nLe nombre de participants est limité à 12\, sur inscription motivée auprès de <fabienne (point) cazalis (arobase) ehess (point) fr>. Les participants s’engagent à l’assiduité. Chaque séance fera l’objet d’un compte-rendu collectif. \nCe séminaire s’inscrit dans le cadre du programme de recherche MACA (http://cams.ehess.fr/) mené au CAMS (http://cams.ehess.fr/) et hébergé par l’Institut des Systèmes Complexes (https://iscpif.fr/).
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SUMMARY:Réunion
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SUMMARY:ANF TDM 2020 – Exploration documentaire et extraction d’information
DESCRIPTION:Chaque année le monde de la recherche accélère et développe sa production scientifique. L’apport massif de données et de publications\, associé à la multiplication des canaux de diffusion\, complexifie l’exploration de la littérature scientifique. Des solutions informatiques existent pour permettre de repérer\, d’extraire\, d’organiser\, de trier\, de combiner\, d’explorer\, d’analyser et de partager un corpus de données. \nCette formation organisée par la DIST du CNRS a pour objectif de faire monter en compétence les chercheurs et chercheuses\, doctorant(e)s et ingénieur(e)s d’appui à la recherche qui souhaitent mettre en place ou développer l’exploration documentaire et l’extraction d’information dans leur activité professionnelle.
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SUMMARY:Happy Hour Conference - Dissémination vs. Métastases
DESCRIPTION:L’ISC-PIF relance les « Happy Hour Conferences\, des conférences accessibles pour faire découvrir à un public de passionés de science la diversité des disciplines et thématiques abordées par la recherche systèmes complexes. \nPour la première conférence de l’année\, nous recevrons Katrina Podsypanina (IHES\, Univ. Paris Saclay) et Fernando Peruani (Lab. de Physique Théorique et Modélisation\, CY Cergy Paris Université) pour aborder la question des comportements collectifs à travers une conférence intitulée : « Dissémination versus métastases : des moutons aux cellules tumorales » \nLivestream\n\nRendez-vous le 28 janvier à 18h30 sur notre chaîne Viméo : https://vimeo.com/501732248 \nLes présentations\n\nCancer and its normal neighbors: collective phenomena.\nKatrina Podsypanina\nIHES\, Univ. Paris Saclay. \nI am a cancer researcher currently working with Misha Gromov and his colleagues on a framework for a new mathematical model of metastasis at the Institut des Hautes Etudes Scientifiques. The reason for making a new model is that\, in mice\, metastases can grow from cells that are still normal at the time of arriving to the future metastasis site. If the same happens in humans\, it would be pretty important for cancer therapy. First\, it would explain why anti-cancer therapies fail to prevent metastases in some patients: if the cells are yet non-malignant at the time of therapy\, they would be spared by the treatment. Second\, it may be possible to identify improved treatments based on the ability to kill these non-malignant cells. I hypothesize that dissemination of non-malignant epithelial cells occurs collectively with tumor cells\, and subsequent transformation at the ectopic sites is a source of metastasis. This scenario ties together two contradictory observations: – that metastases are associated with large and rapidly growing primary tumors\, while metastatic tumors themselves often take a long time to grow. \n\nDissémination des troupeaux de moutons: imitation\, leadership et intelligence collective.\nFernando Peruani – Lab. de Physique Théorique et Modélisation\, CY Cergy Paris Université.\n \nLa plupart des études sur le comportement animal considèrent le mouvement collectif comme un processus continu et ininterrompu. Pourtant\, dans de nombreux systèmes animaux comme chez les moutons\, le mouvement collectif n’est pas un processus continu\, mais se produit en rafales\, qui sont précédées et suivies de phases de repos (ou d’alimentation). Un déplacement collectif\, à partir d’un groupe initialement statique\, est déclenché par le changement de comportement d’un individu\, qui «incite» les membres voisins du groupe à subir la même transition comportementale. En conséquence\, une vague d’activation se propage à travers le système et le groupe commence à se déplacer collectivement. La transition vers une phase statique se produit de la même manière. Fait intéressant\, les déplacements collectifs sont coordonnés par le premier individu à effectuer la transition vers le mouvement qui est situé à l’avant des groupes et agit comme un leader temporel. :es individus jouent alternativement les rôles de leaders et de suiveurs. Nous démontrons que les propriétés mathématiques du mécanisme dévoilé chez les moutons – susceptibles d’être à l’œuvre dans de nombreux systèmes animaux grégaires – confèrent au groupe la capacité d’effectuer une série de tâches collectives complexes telles que l’orientation de groupe à travers des paysages complexes\, le partage d’informations pour une efficacité localisation des cibles et exploration de plusieurs cibles.
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SUMMARY:Balades Aléatoires Courtes dans les Réseaux de Terrain
DESCRIPTION:Les réseaux de terrains sont les réseaux construits à partir des données de terrain\, on les retrouve donc dans toutes les sciences. De nombreuses études montrent deux faits remarquables:\n(1) Les réseaux de terrain partagent des structures identiques;\n(2) Ces structures sont extrêmement rares dans l’ensemble de tous les réseaux possibles.\nCes structures sont donc remarquables parce que statistiquement OMNIPRÉSENTES dans les réseaux de terrains (biologie\, linguistique\, sociologie\, …) bien que la probabilité de trouver ces structures dans un réseau quelconque soit très proche de ZÉRO. \nDans cet exposé je commencerais par présenter ces structures remarquables. Je présenterais ensuite la dynamique des trajets d’un marcheur qui effectue des Balade Aléatoires Courtes sur les sommets d’un réseau à travers ses liens\, puis comment exploiter ces dynamiques (efficacement calculables) pour la Métrologie des Graphes de Terrain.
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