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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.
Boivin, P.-L., Jalbert, J., Thériault, L., Qi, Y., Basanets, A. O., & Cardinal, H. (2026). A novel machine learning approach generates personalized estimates of graft and patient survival to better inform older kidney transplant candidates. Frontiers in Immunology, 17, 1881830 (12 pages). Lien externe
Sauthier, N., Bouchakri, R., Carrier, F. M., Sauthier, M., Mullie, L.-A., Cardinal, H., Fortin, M.-C., Lahrichi, N., & Chassé, M. (2023). Automated screening of potential organ donors using a temporal machine learning model. Scientific Reports, 13(1), 8459 (8 pages). Lien externe
Gotlieb, N., Azhie, A., Sharma, D., Spann, A., Suo, N.-J., Tran, J., Orchanian-Cheff, A., Wang, B., Goldenberg, A., Chassé, M., Cardinal, H., Cohen, J. P., Lodi, A., Dieudé, M., & Bhat, M. (2022). The promise of machine learning applications in solid organ transplantation. npj Digital Medicine, 5(1), 13 pages. Lien externe
Luck, M., Sylvain, T., Cardinal, H., Lodi, A., & Bengio, J. (2017). Deep learning for patient-specific kidney graft survival analysis. (Rapport technique n° DS4DM-2017-005). Lien externe
Jalbert, J., Cardinal, H., Lodi, A., Weller, J.-N., & Tocco, H.-M. (juin 2022). Predicting Waiting Time and Quality of Kidney Offers for Kidney Transplant Candidates [Communication écrite]. 20th International Conference on Artificial Intelligence in Medicine (AIME 2022), Halifax, NS, Canada. Lien externe
