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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.
Dubé, J., Ciari, F., Gharavi, S., Hassan, R., & Naseri, H. (2026). Les impacts du télétravail sur la demande en transport : Évaluation basée sur un modèle de simulation basée sur un modèle de simulation par agents appliqués à Québec. (Rapport technique n° 2026RP-15). Lien externe
Gharavi, S., Dubé, J., & Ciari, F. (2025). Le 3ᵉ lien à Québec: vers une nouvelle ère de mobilité? Analyse des impacts potentiels à partir d'une simulation multi-agent. Canadian Journal of Regional Science, 48(2), 16-29. Lien externe
Gharavi, S., Dubé, J., & Ciari, F. (2025). Understanding Urban Mobility: Dynamics of Transport Planning and Modal Preferences. Dans Non spécifié (p. 311-328). Lien externe
Gharavi, S., Dubé, J., & Ciari, F. (juin 2023). Comment les améliorations des infrastructures routières affectent-elles les choix modaux? Une simulation par modélisation multi-agents pour évaluer l'impact du REC (Réseau Express de la Capitale) [Communication écrite]. 5e rencontres francophones transport mobilité, Dijon, France. Non disponible
Hassan, R., Naseri, H., Gharavi, S., Dubé, J., & Ciari, F. (2026). Understanding Teleworking Propensity Using Interpretable Machine Learning: Evidence from Québec City. Data Science for Transportation, 8(2), 20 (17 pages). Lien externe