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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.
Mazareinezhad, F., Sekkay, F., & Imbeau, D. (2025). Field validation of MOST and a DHM-based time estimation method using real-world manufacturing data. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 15 pages. Lien externe
Mazareinezhad, F., Sekkay, F., & Imbeau, D. (2025). Improving time estimation accuracy in manufacturing systems: experimental assessment of MOST predetermined motion time system using laboratory data and Fitts' law. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 17 pages. Lien externe
Mazareinezhad, F., Sekkay, F., & Imbeau, D. (2025). Development of a framework to implement time analysis in digital human modeling systems using predetermined motion time systems. Discover Applied Sciences, 7(5), 356 (23 pages). Lien externe
Mazareinezhad, F. (2025). Modeling and validating of a time analysis system for integration into the virtual 3D software product [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Mazareinezhad, F., Sekkay, F., & Imbeau, D. (juillet 2024). Evaluating the accurancy of the MOST predetermined motion time system through lab experiments [Communication écrite]. 15th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics and the Affiliated Conference (AHFE 2024), Nice, France. Lien externe