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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.
Cohen-Adad, J., Piche, M., Rainville, P., Benali, H., & Rossignol, S. (août 2007). Impact of realignment on spinal functional MRI time series [Communication écrite]. 29th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Lyon, France. Lien externe
Lévy, S., Benhamou, M., Naaman, C., Rainville, P., Callot, V., & Cohen-Adad, J. (2015). White matter atlas of the human spinal cord with estimation of partial volume effect. NeuroImage, 119, 262-271. Lien externe
Macini-Marie, A., Cohen-Adad, J., Jimenez, J., Corcoran, C., Rainville, P., Stip, E., Potvin, S., & Mendrek, A. (mars 2009). Sex differences in corpus callosum fractional anisotropy in schizophrenia patients : a pilot tractography study using diffusion tensor imaging [Communication écrite]. 12th International Congress on Schizophrenia Research (ICOSR 2009), San Diego, California. Non disponible
Xie, G., Piché, M., Khoshnejad, M., Perlbarg, V., Chen, J. I., Hoge, R. D., Benali, H., Rossignol, S., Rainville, P., & Cohen-Adad, J. (2012). Reduction of physiological noise with independent component analysis improves the detection of nociceptive responses with fMRI of the human spinal cord. NeuroImage, 63(1), 245-252. Lien externe
Xie, G., Piché, M., Cohen-Adad, J., Kosh Nejad, M., Perlbarg, V., Hoge, R., Benali, H., Rossignol, S., & Rainville, P. (novembre 2008). Characterizing and controlling for physiological noise in human cervical spinal fMRI in response to noxious stimuli. [Communication écrite]. 38th Annual meeting of the Society for Neuroscience, Washington, D.C.. Non disponible
