LEADER 04077 am 2200829 n 450 001 9910495904003321 005 20201013 010 $a2-88224-222-0 024 7 $a10.4000/books.ies.3622 035 $a(CKB)5590000000432037 035 $a(FrMaCLE)OB-ies-3622 035 $a(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/85391 035 $a(PPN)253362857 035 $a(EXLCZ)995590000000432037 100 $a20210120j|||||||| ||| 0 101 0 $afre 135 $auu||||||m|||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aCo-construire l?autodétermination au quotidien $eVers un partenariat entre professionnel·le·s et personnes avec une déficience intellectuelle /$fAnnick Cudré-Mauroux, Geneviève Piérart, Carla Vaucher 210 $aGenève $cÉditions ies$d2020 215 $a1 online resource (176 p.) 225 1 $aLe social dans la cité 311 $a2-88224-219-0 330 $aPour les bénéficiaires de l?intervention sociale, l?autodétermination est souvent présentée comme un objectif à atteindre. Ceci est particulièrement vrai dans le domaine socio-éducatif concernant les personnes présentant une déficience intellectuelle (DI). Mais qu?entend-on par autodétermination ? Qui la souhaite et dans quel but ? Par quels moyens les personnes concernées peuvent-elles y parvenir ? Les auteures de Co-construire l?autodétermination au quotidien mettent en lumière la primauté de la relation socio-pédagogique entre les personnes accompagnées et les professionnel·le·s dans le démarrage de ce processus. Basé sur une recherche participative, l?ouvrage souligne la nécessité d?ancrer le concept d?autodétermination dans un quotidien partagé, pragmatique et dynamique, dans lequel la relation socio-pédagogique constitue un moteur. Quatre grands thèmes en lien avec le déploiement de l?autodétermination sont abordés : la co-construction des représentations et des définitions, l?autodétermination dans la vie quotidienne, les obstacles et ressources, et finalement les caractéristiques de la relation d?accompagnement. La méthodologie mise en ?uvre au cours de la recherche permet de développer des stratégies pour la promotion de l?autodétermination des personnes ayant une DI. Les auteures fournissent des clés pour que cette méthodologie soit aisément répliquée et adaptée dans d?autres contextes d?intervention sociale. 606 $aSocial Issues 606 $aSocial Work 606 $aautodétermination 606 $aaccompagnement socio-pédagogique 606 $acitoyenneté 606 $adéficience intellectuelle 606 $aéducation sociale 606 $aempowerment 606 $aéthique 606 $ahandicap 606 $apartenariat 606 $apratique professionnelle 606 $atravail social 610 $aautodétermination 610 $aaccompagnement socio-pédagogique 610 $acitoyenneté 610 $adéficience intellectuelle 610 $aéducation sociale 610 $aempowerment 610 $aéthique 610 $ahandicap 610 $apartenariat 610 $apratique professionnelle 610 $atravail social 615 4$aSocial Issues 615 4$aSocial Work 615 4$aautodétermination 615 4$aaccompagnement socio-pédagogique 615 4$acitoyenneté 615 4$adéficience intellectuelle 615 4$aéducation sociale 615 4$aempowerment 615 4$aéthique 615 4$ahandicap 615 4$apartenariat 615 4$apratique professionnelle 615 4$atravail social 700 $aCudré-Mauroux$b Annick$01301044 701 $aPiérart$b Geneviève$01301057 701 $aVaucher$b Carla$01301064 701 $aJulien-Gauthier$b Francine$01301052 801 0$bFR-FrMaCLE 906 $aBOOK 912 $a9910495904003321 996 $aCo-construire l?autodétermination au quotidien$93032897 997 $aUNINA LEADER 03937nam 22007095 450 001 9910645893103321 005 20251008155001.0 010 $a981-19-8937-0 024 7 $a10.1007/978-981-19-8937-7 035 $a(MiAaPQ)EBC7184195 035 $a(Au-PeEL)EBL7184195 035 $a(CKB)26027661600041 035 $a(DE-He213)978-981-19-8937-7 035 $a(PPN)267808534 035 $a(OCoLC)1367236436 035 $a(EXLCZ)9926027661600041 100 $a20230118d2023 u| 0 101 0 $aeng 135 $aurcnu|||||||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aDeep Learning in Cancer Diagnostics $eA Feature-based Transfer Learning Evaluation /$fby Mohd Hafiz Arzmi, Anwar P. P. Abdul Majeed, Rabiu Muazu Musa, Mohd Azraai Mohd Razman, Hong-Seng Gan, Ismail Mohd Khairuddin, Ahmad Fakhri Ab. Nasir 205 $a1st ed. 2023. 210 1$aSingapore :$cSpringer Nature Singapore :$cImprint: Springer,$d2023. 215 $a1 online resource (41 pages) 225 1 $aSpringerBriefs in Forensic and Medical Bioinformatics,$x2196-8853 311 08$aPrint version: Arzmi, Mohd Hafiz Deep Learning in Cancer Diagnostics Singapore : Springer,c2023 9789811989360 327 $a1. Epidemiology, detection and management of cancer -- 2. A VGG16 feature-based Transfer Learning Evaluation for the diagnosis of Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC) -- 3. The Classification of Breast Cancer: The effect of hyperparameter optimisation towards the efficacy of feature-based transfer learning pipeline -- 4. The Classification of Lung Cancer: A DenseNet feature-based Transfer Learning Evaluation -- 5. Skin Cancer Diagnostics: A VGG Ensemble Approach -- 6. The Way Forward. 330 $aCancer is the leading cause of mortality in most, if not all, countries around the globe. It is worth noting that the World Health Organisation (WHO) in 2019 estimated that cancer is the primary or secondary leading cause of death in 112 of 183 countries for individuals less than 70 years old, which is alarming. In addition, cancer affects socioeconomic development as well. The diagnostics of cancer are often carried out by medical experts through medical imaging; nevertheless, it is not without misdiagnosis owing to a myriad of reasons. With the advancement of technology and computing power, the use of state-of-the-art computational methods for the accurate diagnosis of cancer is no longer far-fetched. In this brief, the diagnosis of four types of common cancers, i.e., breast, lung, oral and skin, are evaluated with different state-of-the-art feature-based transfer learning models. It is expected that the findings in this book are insightful to various stakeholders in the diagnosis of cancer. 410 0$aSpringerBriefs in Forensic and Medical Bioinformatics,$x2196-8853 606 $aMedical physics 606 $aArtificial intelligence 606 $aCancer$xImaging 606 $aComputational intelligence 606 $aMedical Physics 606 $aArtificial Intelligence 606 $aCancer Imaging 606 $aComputational Intelligence 615 0$aMedical physics. 615 0$aArtificial intelligence. 615 0$aCancer$xImaging. 615 0$aComputational intelligence. 615 14$aMedical Physics. 615 24$aArtificial Intelligence. 615 24$aCancer Imaging. 615 24$aComputational Intelligence. 676 $a610.153 700 $aArzmi$b Mohd Hafiz$01275821 702 $aAbdul Majeed$b Anwar P. P. 702 $aMuazu Musa$b Rabiu 702 $aMohd Razman$b Mohd Azraai 702 $aGan$b Hong-Seng 702 $aMohd Khairuddin$b Ismail 702 $aAb. Nasir$b Ahmad Fakhri 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910645893103321 996 $aDeep Learning in Cancer Diagnostics$94154887 997 $aUNINA