Méthode d indexation qualitative : application à un plan de veille relatif aux thérapies émergentes contre la maladie d Alzheimer, Qualitative indexing process : applied to build a search strategy plan about stand out topics on Alzheimer s disease therapy
207 pages
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Méthode d'indexation qualitative : application à un plan de veille relatif aux thérapies émergentes contre la maladie d'Alzheimer, Qualitative indexing process : applied to build a search strategy plan about stand out topics on Alzheimer's disease therapy

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Description

Sous la direction de Serge Cacaly
Thèse soutenue le 03 décembre 2009: Paris Est
Dans le contexte de recherche et développement d’un nouveau traitement thérapeutique, le chercheur veut surveiller ses thématiques de recherche pour actualiser ses connaissances. Il a besoin d’accéder à l’information qui lui est utile directement sur son ordinateur. La prise en compte de la complexité d’un système biologique, révèle la très grande difficulté à traduire de façon linguistique toute une réflexion hypothétique. Nous proposons dans ce travail, un procédé détaché du système de langue. Pour ce faire, nous présentons une méthodologie basée sur une indexation qualitative en utilisant un filtrage personnalisé. L’index n’est plus d’ordre linguistique mais de type « liaisons de connaissances ». Cette méthode d’indexation qualitative appliquée à « l’information retrieval » contraste avec l’indexation documentaire et l’utilisation d’un thésaurus tel que le MeSH lorsqu’il s’agit d’exprimer une requête complexe. Le choix du sujet d’expérimentation sur la base de données Medline via PubMed constitue une démonstration de la complexité d’expression d’une problématique de recherche. Le thème principal est un traitement possible de la maladie d’Alzheimer. Cette expérience permet de mettre en avant des documents contenus dans Medline qui ne répondent pas ou peu à une indexation en mots-clés. Les résultats obtenus suggèrent qu’une « indexation en connaissances » améliore significativement la recherche d’information dans Medline par rapport à une simple recherche sur Google pratiquée habituellement par le chercheur. Assimilable à une veille scientifique, cette méthodologie ouvre une nouvelle collaboration entre professionnels de l’information et chercheurs
-Indexation qualitative
-Recherche d'information
-Plan de veille personnalisé
-Métadonnées
-Forme sémiotique interne
-Descripteur mémoriel
In the context of research and development for a new therapeutic treatment, the researcher seeks to monitor relevant research topics in order to update field-specific knowledge. Direct computer access to relevant information is required. The complexity of biological systems increases the great difficulty of translating some hypothetical reflections in a linguistic manner or by semiotics. In this study, we propose a detached process of the system of language. To do this, we will present a methodology based on a qualitative indexing using personalized filtering. The index is no longer of a linguistic nature but a sort of “connection of knowledge”. This method of qualitative indexing applied to information retrieval is in contrast with documentation indexing systems and the use of thesauruses such as MeSH when it pertains to formulating a complex request. The choice of the experimentation subject using Medline database via PubMed proves the complexity of research problem formulation. The main theme is a possible treatment of Alzheimer's disease. This experiment makes it possible to highlight the documents contained in Medline which provide few or no answers by indexing keywords. The results obtained suggest that an indexing knowledge significantly improves search results for information via Medline in comparison to “Google” searches habitually carried out by the researcher. Comparable to scientific awareness, this methodology opens new collaboration possibilities between information professionals and research
-Qualitative indexation
-Information retrieval
-Personalised search strategy plan
-Metadata
-External semiotic form
-Memory descriptor
Source: http://www.theses.fr/2009PEST1036/document

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Langue Français
Poids de l'ouvrage 3 Mo

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