LEADER 03588nam 2200505 450 001 9910824626503321 005 20231110220628.0 010 $a2-8062-5333-0 035 $a(CKB)3790000000017729 035 $a(EBL)2072628 035 $a(OCoLC)912232939 035 $a(MiAaPQ)EBC2072628 035 $a(Au-PeEL)EBL2072628 035 $a(PPN)249690527 035 $a(EXLCZ)993790000000017729 100 $a20220517d2011 uy 0 101 0 $afre 135 $aur|n|---||||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 13$aLe Mythe de Sisyphe d'Albert Camus (Analyse de L'oeuvre) $eAnalyse Complete et Resume detaille de L'oeuvre /$fMartine Petrini-Poli, Alexandre Randal 210 1$aCork, Ireland :$cLemaitre Publishing,$d[2011] 210 4$d©2011 215 $a1 online resource (19 p.) 225 1 $aFiche de Lecture 300 $aDescription based upon print version of record. 311 $a2-8062-5342-X 327 $aIntro -- Albert Camus -- Le Mythe de Sisyphe -- Re?sume? -- E?clairages -- L'influence des philosophes contemporains -- Cle?s de lecture -- L'e?criture d'un essai philosophique -- L'existentialisme -- L'homme absurde -- Le cycle de l'absurde -- Pistes de re?flexion -- Pour aller plus loin. 330 $aDe?cryptez Le Mythe de Sisyphe d'Albert Camus avec l'analyse du PetitLitteraire.fr ! Que faut-il retenir du Mythe de Sisyphe, l'essai philosophique sur l'absurde ? Retrouvez tout ce que vous devez savoir sur cette ?uvre dans une fiche de lecture comple?te et de?taille?e. Vous trouverez notamment dans cette fiche : Un re?sume? complet Un e?clairage tel que l'influence des philosophes contemporains Une analyse des spe?cificite?s de l'?uvre : l'e?criture d'un essai philosophique, l'existentialisme et l'homme absurde  Une analyse de re?fe?rence pour comprendre rapidement le sens de l'?uvre. LE MOT DE L'E?DITEUR :  « Dans cette nouvelle e?dition de notre analyse du Mythe de Sisyphe (2014), avec Martine Petrini-Poli, nous fournissons des pistes pour de?coder ce essai philosophique axe? sur le the?me de l'homme absurde. Notre analyse permet de faire rapidement le tour de l'?uvre et d'aller au-dela? des cliche?s. » Ste?phanie FELTEN A? propos de la collection LePetitLitteraire.fr : Ple?biscite? tant par les passionne?s de litte?rature que par les lyce?ens, LePetitLitte?raire.fr est conside?re? comme une re?fe?rence en matie?re d'analyse d'?uvres classiques et contemporaines. Nos analyses, disponibles au format papier et nume?rique, ont e?te? conc?ues pour guider les lecteurs a? travers la litte?rature. Nos auteurs combinent the?ories, citations, anecdotes et commentaires pour vous faire de?couvrir et rede?couvrir les plus grandes ?uvres litte?raires.  LePetitLitte?raire.fr est reconnu d'inte?re?t pe?dagogique par le ministe?re de l'E?ducation. Plus d'informations sur http://www.lepetitlitteraire.fr. 410 0$aFiche de Lecture 606 $aDidactic fiction, French$xHistory and criticism 606 $aAbsurd (Philosophy) in literature 615 0$aDidactic fiction, French$xHistory and criticism. 615 0$aAbsurd (Philosophy) in literature. 676 $a848.91409 700 $aPetrini-Poli$b Martine$01033242 702 $aRandal$b Alexandre 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910824626503321 996 $aLe Mythe de Sisyphe d'Albert Camus (Analyse de L'oeuvre)$93980042 997 $aUNINA LEADER 03636nam 22006495 450 001 9910483054703321 005 20250513074830.0 010 $a3-319-42016-X 024 7 $a10.1007/978-3-319-42016-5 035 $a(CKB)3710000000765261 035 $a(DE-He213)978-3-319-42016-5 035 $a(MiAaPQ)EBC5592469 035 $a(PPN)19451501X 035 $a(EXLCZ)993710000000765261 100 $a20160729d2016 u| 0 101 0 $aeng 135 $aurnn|008mamaa 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aMedical Computer Vision: Algorithms for Big Data $eInternational Workshop, MCV 2015, Held in Conjunction with MICCAI 2015, Munich, Germany, October 9, 2015, Revised Selected Papers /$fedited by Bjoern Menze, Georg Langs, Albert Montillo, Michael Kelm, Henning Müller, Shaoting Zhang, Weidong Cai, Dimitris Metaxas 205 $a1st ed. 2016. 210 1$aCham :$cSpringer International Publishing :$cImprint: Springer,$d2016. 215 $a1 online resource (XV, 182 p. 70 illus.) 225 1 $aImage Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics,$x3004-9954 ;$v9601 311 08$a3-319-42015-1 327 $aPedicting disease -- Atlas exploitation and avoidance -- Machine learning based analyses -- Advanced methods for image analysis -- Poster sessions. 330 $aThis book constitutes the thoroughly refereed prost-workshop proceedings of the International Workshop on Medical Computer Vision: Algorithms for Big Data, MCS 2015, held in Munich, Germany, in October 2015, held in conjunction with the 18th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2015. The workshop shows well the current trends and tendencies in medical computer vision and how the techniques can be used in clinical work and on large data sets. It is organized in the following sections: predicting disease; atlas exploitation and avoidance; machine learning based analyses; advanced methods for image analysis; poster sessions. The 10 full, 5 short, 1 invited papers and one overview paper presented in this volume were carefully reviewed and selected from 22 submissions. 410 0$aImage Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics,$x3004-9954 ;$v9601 606 $aComputer vision 606 $aPattern recognition systems 606 $aMedical informatics 606 $aComputer Vision 606 $aAutomated Pattern Recognition 606 $aHealth Informatics 615 0$aComputer vision. 615 0$aPattern recognition systems. 615 0$aMedical informatics. 615 14$aComputer Vision. 615 24$aAutomated Pattern Recognition. 615 24$aHealth Informatics. 676 $a610.285 702 $aMenze$b Bjoern$4edt$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt 702 $aLangs$b Georg$4edt$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt 702 $aMontillo$b Albert$4edt$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt 702 $aKelm$b Michael$4edt$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt 702 $aMüller$b Henning$4edt$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt 702 $aZhang$b Shaoting$4edt$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt 702 $aCai$b Weidong$4edt$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt 702 $aMetaxas$b Dimitris$4edt$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/edt 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910483054703321 996 $aMedical Computer Vision: Algorithms for Big Data$91887820 997 $aUNINA