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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.
Schetselaar, E., Bellefleur, G., Craven, J., Roots, E., Cheraghi, S., Shamsipour, P., Caté, A., Mercier-Langevin, P., El Goumi, N., Enkin, R., & Salisbury, M. (2017). Geologically driven 3D modelling of physical rock properties in support of interpreting the seismic response of the Lalor volcanogenic massive sulphide deposit, Snow Lake, Manitoba, Canada. Geological Society, London, Special Publications, 453(1), 57-79. Lien externe
Shamsipour, P., Schetselaar, E., Bellefleur, G., & Marcotte, D. (juin 2014). 3D Stochastic Inversion of Potential Field Data Using Structural Geologic Constraints [Résumé]. 76th EAGE Conference and Exhibition 2014, Amsterdam, Netherlands. Publié dans Proceedings. Lien externe
Shamsipour, P., Chouteau, M. C., Marcotte, D., & Schetselaar, E. (mars 2014). 3D stochastic gravity inversion on unstructured meshes [Communication écrite]. 27th Symposium on the Application of Geophysics to Engineering and Environmental Problems 2014, SAGEEP 2014, Boston, MA, United states. Lien externe
Shamsipour, P., Schetselaar, E., Bellefleur, G., & Marcotte, D. (2014). 3D stochastic inversion of potential field data using structural geologic constraints. Journal of Applied Geophysics, 111, 173-182. Lien externe
