04462 am 2200949 n 450 991049568390332120200813979-1-03-000673-510.4000/books.pub.35957(CKB)4100000011793807(FrMaCLE)OB-pub-35957(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/86073(PPN)254698565(EXLCZ)99410000001179380720210311j|||||||| ||| 0freuu||||||m||||txtrdacontentcrdamediacrrdacarrierLe sentiment de la langue Évasion, exotisme et engagement /Musanji Nglasso-Mwatha, Tunda Kitenge-NgoyPessac Presses Universitaires de Bordeaux20201 online resource (285 p.) Études africaines et créoles2-86781-798-6 La conscience linguistique qui attache l’auteur à l’idiome du terroir explique non seulement le sens qu’il attribue aux mots de la langue et aux choses de la vie mais aussi la sensibilité exacerbée qu’il manifeste vis-à-vis des questions de langage dès qu’il s’engage dans l’activité littéraire en une langue seconde : la réflexion sur la problématique de la langue prend alors une place prépondérante. Cette « surconscience linguistique » pousse l’écrivain francophone, en raison de sa situation dans l’entre-deux linguistique et culturel, à penser en permanence son rapport à la langue d’écriture, une langue qui est rarement sa langue maternelle. Évasion, exotisme et engagement constituent un bon fil conducteur pour une réflexion sur le sentiment de la langue par-delà les enjeux thématiques, narratifs et descriptifs. Ce livre, écrit par des scientifiques africains et non africains, tous professeurs de langue et littérature françaises dans diverses universités en France, en Afrique et en Amérique, rassemble des textes qui portent une réflexion approfondie sur la littérature coloniale et postcoloniale écrite par des auteurs francophones de langue maternelle française ou non. Sur la longue période qui va du xixe au xxie siècle, il témoigne de la pluralité des acteurs/auteurs, de l’évolution des idées, de la diversité des thématiques, des motivations et des dynamiques à l’œuvre.Linguisticsengagemententre-deuxconscience linguistiquelittérature postcolonialeécriture francophoneévasionlittérature-mondepoétique plurielleinterférencenéologismeengagemententre-deuxconscience linguistiquelittérature postcolonialeécriture francophoneévasionlittérature-mondepoétique plurielleinterférencenéologismeLinguisticsengagemententre-deuxconscience linguistiquelittérature postcolonialeécriture francophoneévasionlittérature-mondepoétique plurielleinterférencenéologismeAustin de Drouillard Jean-Raoul1294933Berrier Astrid1294934Chebanne Andy1294935du Toit Catherine1294936Kapanga Kapele M.K1294937Kayembe Kabemba Emmanuel1294938Kilosho Kabale Sim1294939Kitenge-Ngoy Tunda1294940Le Moigne-Euzenot Sonia Martine1294941Lubinda John1294942Mulumba Joséphine1294943Mustière Philippe1294944Naudillon Françoise458489Ngalasso-Mwatha Musanji1294945Ngoie Mukenge Arthur1294946Nthapelelang Rodah1294947Tadjo Véronique465335Nglasso-Mwatha Musanji1294948Kitenge-Ngoy Tunda1294940FR-FrMaCLEBOOK9910495683903321Le sentiment de la langue3023310UNINA04257nam 2201093z- 450 991057688510332120220621(CKB)5720000000008323(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/84486(oapen)doab84486(EXLCZ)99572000000000832320202206d2022 |y 0engurmn|---annantxtrdacontentcrdamediacrrdacarrierData Science in HealthcareBaselMDPI - Multidisciplinary Digital Publishing Institute20221 online resource (212 p.)3-0365-3983-2 3-0365-3984-0 Data science is an interdisciplinary field that applies numerous techniques, such as machine learning, neural networks, and deep learning, to create value based on extracting knowledge and insights from available data. Advances in data science have a significant impact on healthcare. While advances in the sharing of medical information result in better and earlier diagnoses as well as more patient-tailored treatments, information management is also affected by trends such as increased patient centricity (with shared decision making), self-care (e.g., using wearables), and integrated care delivery. The delivery of health services is being revolutionized through the sharing and integration of health data across organizational boundaries. Via data science, researchers can deliver new approaches to merge, analyze, and process complex data and gain more actionable insights, understanding, and knowledge at the individual and population levels. This Special Issue focuses on how data science is used in healthcare (e.g., through predictive modeling) and on related topics, such as data sharing and data management.Medicine and NursingbicsscPharmacologybicsscapache sparkArabic languagearteriovenous fistulaartificial intelligencebig databreast cancer diagnosiscase fatality ratechronic kidney disease (CKD)computed tomographycoronavirusCOVID-19cross-validationdata exploratory techniquesdata managementdata sciencedata sharingdepressiondialysisdigital technologydistributed computingearly-warning modelend stage kidney diseaseend-stage kidney disease (ESKD)genetic algorithmhand-foot-and-mouth diseasehealthcarekidney failurekidney replacement therapy (KRT)machine learningmachine learning modelsmental healthmetabolic syndromemetabolically healthy obese phenotypen/anaïve Bayes classifiersneural networknon-specialist health workerobesityoutbreak predictionpilot studypneumoniaprecision medicineprimary carepsychological treatmentrisk predictionSARS-CoV-2sentinel surveillance systemsmart citiessmart governancesmart healthcaresmokingsocial distancingsocial mediatask sharingthoracic paintrainingtree classificationTriple Bottom Line (TBL)tumors classificationTwittervascular access surveillanceMedicine and NursingPharmacologyHulsen Timedt1302275Hulsen TimothBOOK9910576885103321Data Science in Healthcare3026328UNINA