LEADER 03351 am 2200613 n 450 001 9910495704403321 005 20240104030459.0 010 $a2-8107-0908-4 024 7 $a10.4000/books.pumi.9925 035 $a(CKB)4100000010352381 035 $a(FrMaCLE)OB-pumi-9925 035 $a(PPN)243136226 035 $a(EXLCZ)994100000010352381 100 $a20200227j|||||||| ||| 0 101 0 $afre 135 $auu||||||m|||| 200 00$aCultures villageoises au Moyen Âge et à l?époque moderne$fFrédéric Boutoulle, Stéphane Gomis 210 $aToulouse$cPresses universitaires du Midi$d2019 215 $a1 online resource (282 p.) 311 $a2-8107-0528-3 330 $aLes 37es Journées de Flaran consacrées aux cultures villageoises ont permis de faire le bilan des avancées de l?historiographie. Ce colloque s?est employé à dépasser ce à quoi on ramène toujours la culture des paysans des époques médiévale et moderne, sous la vieille appellation de « culture populaire », et derrière laquelle on place surtout la culture religieuse et la pratique de rites plus ou moins bien christianisés. Il a élargi vers d?autres domaines de représentations la culture des paysans, comme la culture politique ou la culture littéraire. Il a aussi attiré l?attention sur ces oubliés de l?histoire culturelle que sont les paysans, trop fréquemment encore étudiés comme des producteurs ou des contribuables. Il s?est intéressé au processus de différenciation sociale au sein des paysanneries en mettant l?accent sur un point généralement passé sous silence dans les études, à savoir la maîtrise d?un « capital culturel » (pour paraphraser les travaux de Pierre Bourdieu). C?est donc un positionnement doublement original, à la fois dans le domaine de l?histoire culturelle (trop focalisée sur la culture des élites nobiliaires) et dans celui des sociétés rurales. Les exemples traités balaient un large panel de cas de figures, de l?Islande et l?Angleterre à la France et l?Italie. 606 $aHistory 606 $aMedieval & Renaissance Studies 606 $aépoque moderne 606 $aculture 606 $amilieu rural 606 $ahistoriographie 615 4$aHistory 615 4$aMedieval & Renaissance Studies 615 4$aépoque moderne 615 4$aculture 615 4$amilieu rural 615 4$ahistoriographie 700 $aBidot-Germa$b Dominique$01291035 701 $aBoutoulle$b Frédéric$01240679 701 $aBretthauer$b Isabelle$01290059 701 $aByock$b Jesse$0611993 701 $aChapron$b Emmanuelle$0472887 701 $aCohen$b Déborah$01125709 701 $aGenet$b Jean-Philippe$0410963 701 $aGomis$b Stéphane$01296054 701 $aGuégan$b Isabelle$01453883 701 $aGuillorel$b Éva$01308967 701 $aImízcoz$b José María$01230898 701 $aIssartel$b Thierry$01453884 701 $aLachaud-Martin$b Stéphanie$01453885 701 $aMairey$b Aude$01289915 701 $aManeuvrier$b Christophe$01300403 701 $aOliva Herrer$b Hipólito Rafael$01300766 801 0$bFR-FrMaCLE 906 $aBOOK 912 $a9910495704403321 996 $aCultures villageoises au Moyen Âge et à l?époque moderne$93656709 997 $aUNINA LEADER 05494nam 2201261 450 001 9910789871903321 005 20200520144314.0 010 $a1-4008-4063-5 024 7 $a10.1515/9781400840632 035 $a(CKB)2670000000139868 035 $a(EBL)832068 035 $a(OCoLC)769927219 035 $a(SSID)ssj0000593432 035 $a(PQKBManifestationID)11381906 035 $a(PQKBTitleCode)TC0000593432 035 $a(PQKBWorkID)10741466 035 $a(PQKB)10613464 035 $a(StDuBDS)EDZ0000515072 035 $a(DE-B1597)448013 035 $a(OCoLC)979582576 035 $a(DE-B1597)9781400840632 035 $a(Au-PeEL)EBL832068 035 $a(CaPaEBR)ebr10862955 035 $a(CaONFJC)MIL597392 035 $a(MiAaPQ)EBC832068 035 $a(EXLCZ)992670000000139868 100 $a20110908h20122012 uy| 0 101 0 $aeng 135 $aur|n|---||||| 181 $ctxt 182 $cc 183 $acr 200 10$aSpatiotemporal data analysis /$fGidon Eshel 205 $aCourse Book 210 1$aPrinceton :$cPrinceton University Press,$d[2012] 210 4$d©2012 215 $a1 online resource (336 p.) 300 $aDescription based upon print version of record. 311 $a0-691-12891-X 320 $aIncludes bibliographical references and index. 327 $t Frontmatter -- $tContents -- $tPreface -- $tAcknowledgments -- $tPart 1. Foundations -- $tOne. Introduction and Motivation -- $tTwo. Notation and Basic Operations -- $tThree. Matrix Properties, Fundamental Spaces, Orthogonality -- $tFour. Introduction to Eigenanalysis -- $tFive. The Algebraic Operation of SVD -- $tPart 2. Methods of Data Analysis -- $tSix. The Gray World of Practical Data Analysis: An Introduction to Part 2 -- $tSeven. Statistics in Deterministic Sciences: An Introduction -- $tEight. Autocorrelation -- $tNine. Regression and Least Squares -- $tTen. The Fundamental Theorem of Linear Algebra -- $tEleven. Empirical Orthogonal Functions -- $tTwelve. The SVD Analysis of Two Fields -- $tThirteen. Suggested Homework -- $tIndex 330 $a"A severe thunderstorm morphs into a tornado that cuts a swath of destruction through Oklahoma. How do we study the storm's mutation into a deadly twister? Avian flu cases are reported in China. How do we characterize the spread of the flu, potentially preventing an epidemic? The way to answer important questions like these is to analyze the spatial and temporal characteristics--origin, rates, and frequencies--of these phenomena. This comprehensive text introduces advanced undergraduate students, graduate students, and researchers to the statistical and algebraic methods used to analyze spatiotemporal data in a range of fields, including climate science, geophysics, ecology, astrophysics, and medicine. Gidon Eshel begins with a concise yet detailed primer on linear algebra, providing readers with the mathematical foundations needed for data analysis. He then fully explains the theory and methods for analyzing spatiotemporal data, guiding readers from the basics to the most advanced applications. This self-contained, practical guide to the analysis of multidimensional data sets features a wealth of real-world examples as well as sample homework exercises and suggested exams"--$cProvided by publisher. 606 $aSpatial analysis (Statistics) 610 $aEOF analysis. 610 $aEOF. 610 $aGram?chmidt orthogonalization. 610 $aSVD analysis. 610 $aSVD. 610 $aastrophysics. 610 $aautocorrelation functions. 610 $aautocovariance. 610 $aautoregressive model. 610 $aclimate science. 610 $acolumn space. 610 $acovariability matrix. 610 $adata analysis. 610 $adata matrices. 610 $adegrees of freedom. 610 $adeterministic science. 610 $aecology. 610 $aeigen-decomposition. 610 $aeigen-techniques. 610 $aeigenanalysis. 610 $aeigenvalues. 610 $aempirical orthogonal functions. 610 $aempirical science. 610 $aempiricism. 610 $aexercises. 610 $aforward problem. 610 $ageophysics. 610 $ainverse problem. 610 $alinear algebra. 610 $alinear regression. 610 $amatrices. 610 $amatrix structure. 610 $amatrix. 610 $amedicine. 610 $amultidimensional data sets. 610 $amultidimensional data. 610 $anondeterministic phenomena. 610 $anull space. 610 $aphenomena. 610 $aprobability distribution. 610 $arow space. 610 $asingular value decomposition. 610 $aspatiotemporal data. 610 $aspectral representation. 610 $asquare matrices. 610 $astatistics. 610 $astochastic processes. 610 $asubjective decisions. 610 $atheoretical science. 610 $atime series. 610 $atimescale. 610 $atornado. 610 $avariables. 610 $avectors. 615 0$aSpatial analysis (Statistics) 676 $a519.5/36 686 $aSCI019000$aMAT002050$2bisacsh 700 $aEshel$b Gidon$f1958-$01482963 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910789871903321 996 $aSpatiotemporal data analysis$93700922 997 $aUNINA