Science & Mathematics

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24x36 mm, gélatine plan-film.

In this paper, we present a new approach to localize a bug in the software source file hierarchy. The proposed approach uses log files of the revision control system and bug reports information in open bug repository of open source projects to train a Support Vector Machine (SVM) classifier. Our approach employs textual information in summary and description of bugs reported to the bug repository, in order to form machine learning features. The class labels are revision paths of fixed issues, as recorded in the log file of the revision control system. Given an unseen bug instance, the trained classifier can predict which part of the software source file hierarchy (revision path) is more likely to be related to this issue. Experimental results on more than 2000 bug reports of 'UI'component of the Eclipse JDT project from the initiation date of the project until November 24, 2009 (about 8 years) using this approach, show weighted precision and recall values of about 98% on average.

Dans ce travail on propose une nouvelle approche de l'identification et du recalage en temps réel de modèle de mécanique des structures. L'idée principale est d'introduire l'Erreur en Relation de Comportement modifiée (ERCm) dans une méthode d'assimilation de données bien connue dans le cadre des problèmes inverses, le filtre de Kalman. L'intérêt est alors que : (i) l'introduction de l'ERCm permet une robustesse notable vis-à- vis des bruits de mesure; (ii) le filtre de Kalman peut être reformulé afin d'en réduire le coût de calcul; (iii) on peut introduire une méthode de réduction de modèle, la Proper Generalized Decomposition (PGD), par le biais de l'Erreur en Relation de Comportement modifiée, afin d'accélérer le processus de recalage.

L'ostéopathie est une médecine complémentaire intéressant de plus en plus les vétérinaires et les propriétaires d'animaux du fait de son approche holistique. Les différents types d'ostéopathie, les principales dysfonctions, leurs traitements et les indications et contre-indications sont présentés dans la première partie de ce travail. La deuxième partie présente une étude expérimentale ayant eu pour but de déterminer si une séance d'ostéopathie unique à 4 semaines d'âge peut avoir un impact sur la courbe de croissance de chiots. Ces derniers, du fait de leur plus grande proportion en eau sont censés réagir plus rapidement et durablement à une séance d'ostéopathie qu'un animal adulte. Les résultats ne montrent pas de différence significative entre les groupes témoins et traités en ostéopathie. Une proposition d'amélioration de protocole est effectuée en fin de travail.

Cette étude porte sur l'analyse des phénomènes de piégeage de particules survenant dans des roulements à billes soumis à une lubrification polluée. Des outils à la fois numériques et expérimentaux ont permis de mieux appréhender un problème récurrent aux conséquences désastreuses. Des simulations numériques aussi bien que des tests sur machine bi-disques ont permis de mettre en évidence des paramètres clefs influant directement sur le taux de piégeage de contaminants. Des tests avec différents matériaux ainsi que différentes géométries ont permis de quantifier l'impact des paramètres d'un contact élastohydrodynamique sur le piégeage de particules.

Writing is a complex process both in the first language (L1) and in a foreign or second language (L2). Researchon second- and foreign-language writing processes is increasing, thanks to the existence of research tools thatenable us to look more closely at what language learners actually do as they write (Hyland, 2016; Van Waes etal., 2012; Wengelin et al., 2019); research on plurilingual writing behaviour remains, however, scarce. Thisstudy looks at the relationship between knowledge of language, typing skills, writing processes (writing fluency,pauses and revisions) and the quality of texts written by 30 middle school French students (14-15 years old),during writing in their first (French), and second (English) languages. In the second study, we looked at thiscomplex relationship among a sub-group of 15 middle school French-Turkish bilingual students (14-15 yearsold, residing in France) during writing in their home language (Turkish), school language (French), and English(a foreign language, also learned at school). The third study explores this complex relationship between thesubgroup of 17 bilingual learners (15 Turkish-French bilinguals and 2 Arabic-French bilinguals) and 13 Frenchmonolingual learners.We used a mixed-method study design: a combination of keystroke loggings, pre- and post-writingquestionnaires, students' written texts and stimulated recall interviews. Our participants performed three writingtasks (a copy task, a descriptive and a narrative task) in each language on the computer using the keystrokeloggingtool Inputlog (Leijten & Van Waes, 2013). Keystroke logging (the possibility of measuring precisetyping behaviour), which has developed over the past two decades, enables empirical investigation of typingbehaviour during writing. Data related to writing processes were analyzed from this Inputlog data: writingfluency was measured as characters per minute, words per minute, and mean pause-bursts (text producedbetween two pauses of 2000 milliseconds); pausing was measured as numbers of pauses, pause length, andlocation (within and between words); and revisions were measured as numbers of deletions and additions, andrevision-bursts (additions and deletions between two long pauses of 2000 milliseconds). Typing speed wasmeasured with the Inputlog copy task tool in three languages; we developed the Turkish copy task for our study,and it has been standardized and added to the Inputlog software. To assess text quality, a team of evaluatorsused both a holistic and an analytical rating scale to judge content, organization and language use in the L1, L2and L3 texts, and this qualitative assessment is compared with the quantitative Inputlog measures. We alsocollected stimulated recall protocol data from a focus group of seven writers, as they watched the keystrokelogged data unfold; this fascinating process enabled us to obtain information related to the writers’ thoughtsduring long pauses and revisions. Finally, we obtained background data on the participants’ writing behaviorsoutside the classroom with a questionnaire.Analyses of the keystroke logging data reveal important differences between L1 and L2 as well as between L1,L2 and L3 writing processes, which appear to be linked to our bilingual subjects’ linguistic backgrounds, andespecially their contact with written Turkish (Akinci, 2016). Writing processes were more fluent in French, withlonger pause-bursts, fewer pauses and revisions than writing in English and Turkish. Post-hoc comparisons ofwriting processes in the three project languages show that although there are significant differences betweenFrench and Turkish/English writing processes, English and Turkish writing processes are similar, with,however, significant fluency differences....

Par leur nombre, leur complexité et leurs multiples interactions, il n'est pas toujours aisé d'avoir une idée précise de l'ensemble des services opérés dans un système d'information (SI), notamment au sujet des ressources (applicatives, matérielles, réseaux...) sur lesquelles ils reposent. Bien qu'il existe des documentations, elles ne font pas toujours apparaître les relations de dépendance entre les services et les ressources. De plus quand ces documentations existent, le format utilisé ne permet pas toujours de les exploiter avec des applications tierces. Cette carence documentaire peut être handicapante, en cas de panne, en l'absence du responsable du service. Dans l'article, nous décrirons en quoi il est utile pour les administrateurs et les responsables de SI de disposer d'une description structurée des dépendances qui reposent sur les services (nous l'appellerons DSDS). Ensuite, nous exposerons, en quoi la création d'une ontologie, avec l'outil _Protégé_, est adaptée pour construire cette DSDS : pour cela, nous illustrerons notre propos par la présentation du modèle qui a été utilisé pour développer la DSDS du CRU. Ainsi par l'analyse de graphes, de requêtes ou du parcours de l'ontologie, nous montrerons comment la DSDS peut répondre à différentes questions : comment trouver les contraintes qui pèsent sur telle machine, mesurer l'impact provoqué par l'arrêt de telle application, identifier les services critiques à redonder...