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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.
Jaiswal, N., Ma, Y., Lebouché, B., Poenaru, D., Pomey, M.-P. A., Achiche, S., Lessard, D., Engler, K., Montiel, Z., Acevedo, H., Rosa Gameiro, R., Gallifant, J., & Osmanlliu, E. (2025). Perspective on patient and non-academic partner engagement for the responsible integration of large language models in health chatbots. Research Involvement and Engagement, 11(1), 9 pages. Lien externe
Maxim. Frija-Gruman, N., Bélanger Villanueva, S., Ma, Y., Osmanlliu, E., Lambert, S., Pomey, M.-P., Hallal, T., Lessard, D., Engler, K., Lin, J.-R., Asselah, J., & Lebouché, B. (2025). Abstract B013: Emotional tone classification as a tool for psychosocial risk detection in oncology: An AI-powered chatbot. Clinical Cancer Research, 31(13_Supplem), B013-B013. Lien externe
Jaiswal, N., Ma, Y., Lebouché, B., Poenaru, D., & Osmanlliu, E. (2025). PedMedQA: Comparing Large Language Model Accuracy in Pediatric and Adult Medicine. Pediatrics Open Science, 1(2), 3 pages. Lien externe
Ma, Y., Achiche, S., Pomey, M.-P., Paquette, J., Adjtoutah, N., Vicente, S., Engler, K., Laymouna, M., Lessard, D., Lemire, B., Asselah, J., Therrien, R., Osmanlliu, E., Zawati, M. H., Joly, Y., & Lebouché, B. (2024). Adapting and Evaluating an AI-Based Chatbot Through Patient and Stakeholder Engagement to Provide Information for Different Health Conditions: Master Protocol for an Adaptive Platform Trial (the MARVIN Chatbots Study). JMIR Research Protocols, 13, 54668. Lien externe
Osmanlliu, E., Paquette, J., Duarte, M. A. R., Bédard, S., De Marcellis-Warin, N., Zhegu, M., Régis, C., Bouthillier, M.-È., Grenier, A.-D., Lewis, P., & Pomey, M.-P. (2022). Public perspectives on exposure notification apps: A patient and citizen co-designed study. Journal of Personalized Medicine, 12(5), 729 (16 pages). Lien externe
