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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.
Palma, L., Creaco, E., Iervolino, M., Marocco, D., Francesco Santonastaso, G., & Di Nardo, A. (2025). Could ChatGPT Automate Water Network Clustering? A Performance Assessment Across Algorithms. Water, 17(20), 2995. Lien externe
Palma, L., Hatam, F., Di Nardo, A., & Prévost, M. (2025). Design of Monitoring Systems for Contaminant Detection in Water Networks Under Pipe Break-Induced Events. Sensors, 25(17), 5320 (19 pages). Lien externe
Palma, L., Creaco, E., Iervolino, M., Leopardi, A., Santonastaso, G. F., & Di Nardo, A. (mai 2025). SWANP: A Comprehensive Tool for Optimized Water Network Clustering [Communication écrite]. World Environmental and Water Resources Congress 2025, Anchorage, Alaska. Lien externe
Prévost, M., Ortiz Blanco, P. C., Palma, L., & Hatam, F. (juin 2025). Do Heat Islands Impact Microbial Quality? A Montreal Case Study [Communication écrite]. 22nd health-related water microbiology conference (Water Micro 2025), Amersfoort, Netherlands. Lien externe
Palma, L., Hatam, F., Ortiz Blanco, P. C., & Prévost, M. (juin 2025). Machine Learning Model to Predict the Impact of Rising Temperatures on Opportunistic Pathogens Presence and Chlorine Demand [Communication écrite]. 22nd health-related water microbiology conference (Water Micro 2025), Amersfoort, Netherlands. Lien externe
Palma, L., Nardo, A. D., Hatam, F., Santonastaso, G. F., & Prévost, M. (juillet 2024). Investigating the Efficacy of Topological Methods for Optimal Sensor Placement in Water Distribution Systems [Communication écrite]. 3rd International Joint Conference on Water Distribution Systems Analysis & Computing and Control for the Water Industry (WDSA/CCWI 2024), Ferrara, Italy. Publié dans Engineering Proceedings, 69(1). Disponible
Palma, L., Hatam, F., Nardo, A. D., & Prévost, M. (2024). Contaminations in water distribution systems : a critical review of detection and response methods. AQUA, 73(6), 1285-1302. Lien externe
