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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.
Izquierdo-Verdiguier, E., Moreno-Martínez, Á., Stoy, P., Sonnentag, O., Pal, C. J., Kang, Y., Keenan, T. F., Desai, A. R., Metzger, S., Fortier, M., Bassiouni, M., Ranjbar, S., Bower, S., Hoffman, S., Losos, D., & Xiao, J. (mai 2026). Reconciling Cross-Scale Discrepancies in CO₂ Fluxes. Preliminary Findings from the BenchFlux Project [Résumé]. EGU General Assembly 2026, Vienna, Austria. Lien externe
Izquierdo-Verdiguier, E., Moreno-Martínez, Á., Stoy, P., Sonnentag, O., Pal, C. J., Kang, Y., Keenan, T., Desai, A. R., Metzger, S., Xiao, J., Fortier, M., Bassiouni, M., Ranjbar, S., Bower, S., Hoffman, S., Losos, D., & Clinton, N. (avril 2025). BenchFlux: advancing nature-based climate solutions through scale-aware CO₂ flux benchmarks [Résumé]. EGU General Assembly 2025, Vienna, Austria (2 pages). Disponible
Fortier, M., Richter, M. L., Sonnentag, O., & Pal, C. J. (avril 2025). CarbonSense: A Multimodal Dataset and Baseline for Carbon Flux Modelling [Communication écrite]. 13th International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), Singapore, Singapore. Lien externe
Fortier, M. (2024). Multimodal Deep Learning for Carbon Flux Modelling [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
