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EPIQUE : Reconstruire l'évolution des sciences à grande échelle

AAP ANR La Révolution numérique : rapports aux savoirs et à la culture

référence: ANR-16-CE38-0002-01

Intranet

Partenaires:

  • Laboratoire Informatique de Paris 6 (LIP6-UPMC, Coordinateur)
  • Institut d'Histoire et de Philosophie des Sciences et Techniques (IHPST)
  • Institut des Systèmes Complexes de Paris Ile de France (ISC-PIF)
  • Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA Rennes)

Résumé

Vers une épistémologie quantitative - Reconstruire l'évolution des sciences à grande échelle

L'évolution des connaissances scientifiques est directement liée à l'histoire de l'humanité. Les archives documentaires et bibliographiques comme le « Web Of Science » (WoS) ou PubMed représentent des sources fécondes pour l’analyse et la reconstruction de cette évolution. Le projet de recherche proposé part des travaux de D. Chavalarias et J.-P. Cointet sur l’analyse de la dynamique de corpus évolutifs et la construction automatique de treillis «phylomémétiques» de topics (en analogie avec l'arbre généalogiques des espèces). Les outils actuels sont limités au traitement de corpus de taille moyenne et à une utilisation non interactive. Les contributions attendues se situent à la fois dans les domaines de l'Informatique et des Sciences humaines et sociales. Notre objectif est de développer des solutions performantes pour générer et interagir avec des cartes phylomémétiques qui exploitent les avancées technologiques récentes pour la parallélisation des tâches et des algorithmes sur des données complexes et volumineuses. Ces solutions sont conçues et et validées en collaboration avec des experts en philosophie et histoire des sciences sur différents corpus de grande taille.

Mots clés: épistémologie quantitative, évolution des sciences, détéction de topics, alignement temporel, traitements de données à large échelle, sciences des données, big data, scientométrie

EPIQUE Project Description

Actualités

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RT @MaziyarPanahi: Indexing +100M @netflix ratings & +150M movie similarity matrix (Spark 2.2 LSH) into @elastic cluster at the rate of +10…
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Offre de Stage de Master 2 Bio-informatique et Modélisation – Année 2017-2018 – Durée 6 mois… https://t.co/QPvLC7DoSX
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"The women who don’t know they’re autistic", by our very own Fabienne Cazalis https://t.co/SJ0Py2bpng #Mental_Health #Austism #Cognition
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RT @OpenMOLE">OpenMOLE: .@EGI_eInfra use cases featuring @OpenMOLE">OpenMOLE #OpenScience #geography #hpcapplications https://t.co/T2BfiHOGe5
Il y a environ 1 mois par : ISCPIF (@ISCPIF)
site/recherche/projets/epique/start.txt · Dernière modification: 2017/04/04 11:16 par amann