Documents dont l'auteur est "Laberge, Gabriel"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Article de revue
Laberge, G., Laforest, M., & Prudhomme, S. (2026). Partitioning populations of real and manufactured particles using spherical harmonics representations. Powder Technology, 473, 122216 (23 pages). Lien externe
Langlade, L., Ferry, J., Laberge, G., & Vidal, T. (2025). Fairness and Sparsity Within Rashomon Sets: Enumeration-Free Exploration and Characterization. Proceedings of the AAAI/ACM Conference on AI Ethics and Society, 8(2), 1536-1547. Présentée à 8th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2025), Madrid, Spain. Lien externe
Oueslati, K., Laberge, G., Lamothe, M., & Khomh, F. (2024). Mining Action Rules for Defect Reduction Planning. Proceedings of the ACM on Software Engineering, 1(FSE), 2309-2331. Disponible
Thèse de doctorat
Laberge, G. (2024). Trustworthy Additive Explanations of Machine Learning Models through Increased Alignment [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible