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Nuage de motsUn 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.
Braithwaite, B., Plamondon, R., & Begon, M. (septembre 2020). Muscle activation profiles based on the proportionality hypothesis of the Kinematic Theory of Human Movements [Communication écrite]. 2020 17th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition (ICFHR 2020), Dortmund, Germany. Lien externe
Charbonneau, E., Romeas, T., Ross, A., & Begon, M. (2025). Including visual criteria into predictive simulation of acrobatics to enhance the realism of optimal techniques. Sports Biomechanics, 23 pages. Lien externe
Ceglia, A., Facon, K., Begon, M., & Séoud, L. (2024). Real-time, accurate, and open source upper-limb musculoskeletal analysis using a single RGBD camera — An exploratory hand-cycling study. Computers in Biology and Medicine, 184, 109434 (11 pages). Lien externe
Crépeau Rousseau, A., Begon, M., & Côté Bessette, R. (juin 2017). Squatphy: Assessing squats with low-cost technologies [Communication écrite]. International Conference on Virtual Rehabilitation (ICVR 2017), Montréal, Québec (2 pages). Lien externe
Laurent, A., Plamondon, R., & Begon, M. (2022). Reliability of the kinematic theory parameters during handwriting tasks on a vertical setup. Biomedical Signal Processing and Control, 71, 8 pages. Lien externe
Laurent, A., Plamondon, R., & Begon, M. (juin 2019). Pre-screening for Central or Peripheral Shoulder Fatigue using the Sigma-lognormal Model [Communication écrite]. International Conference of the International Graphonomics Society, Cancun, Mexico (6 pages). Non disponible
Moeini, M., Yue, L., Begon, M., & Lévesque, M. (2023). Surrogate optimization of a lattice foot orthotic. Computers in Biology and Medicine, 155, 106376 (20 pages). Lien externe
Moeini, M., Menard, A.-L., Yue, L., Hajizadeh, M., Begon, M., & Lévesque, M. (2022). Computationally efficient model to predict the deformations of a cellular foot orthotic. Computers in Biology and Medicine, 146, 105532 (16 pages). Lien externe
Moeini, M., Begon, M., & Lévesque, M. (2022). Numerical homogenization of a linearly elastic honeycomb lattice structure and with and results. Mechanics of Materials, 167, 104210 (17 pages). Lien externe
Maso, F. D., Blache, Y., Raison, M., Arndt, A., & Begon, M. (2016). Distance between rotator cuff footprints and the acromion, coracoacromial ligament, and coracoid process during dynamic arm elevations: preliminary observations. Manual Therapy, 25(September), 94-99. Lien externe
Plamondon, R., Bensalah, A., Lebel, K., Salameh, R., Séguin de Broin, G., O'Reilly, C., Begon, M., Desbiens, O., Beloufa, Y., Guy, A., Berio, D., Leymarie, F. F., Boyoguéno-Bidias, S.-P., Fischer, A., Zhang, Z., Morin, M.-F., Alamargot, D., Rémi, C., Faci, N., ... Bazinet, C. (octobre 2023). Lognormality: An Open Window on Neuromotor Control [Communication écrite]. 21st International Conference of the International Graphonomics Society (IGS 2023), Évora, Portugal. Lien externe
