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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.
Anderson-Trocme, P., Stipancic, J., Miranda-Moreno, L. F., & Saunier, N. (janvier 2015). Performance Evaluation and Error Segregation of Video-Collected Traffic Speed Data [Communication écrite]. 94th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D.C.. Non disponible
Hatzopoulou, M., Miranda-Moreno, L. F., Morency, C., Saunier, N., Patterson, Z., Trépanier, M., Alam, A., Faucher, J., Shekarrizfard, M., & Stipancic, J. (2015). Circulation et qualité de l'air - parachèvement de l'Autoroute 25: quatrième rapport: rapport de suivi 2013-2014 Troisième année d'opération: 24 mai 2013 au 23 mai 2014. (Rapport technique). Non disponible
Hatzopoulou, M., Miranda-Moreno, L., Morency, C., Saunier, N., Patterson, Z., Trépanier, M., Alam, A., Faucher, J., Shekarrizfard, M., & Stipancic, J. (2015). Circulation et qualité de l'air, Parachèvement de l'Autoroute 25: Troisième rapport: rapport de suivi 2012-2013 Deuxième année d'opération: 24 mai 2012 au 23 mai 2013. (Rapport technique). Non disponible
Stipancic, J., Bellemare-Racine, E., Labbe, A., Saunier, N., & Miranda-Moreno, L. F. (janvier 2020). Relating Traffic Flow to Crashes Using Massive GPS Data: Smartphones and Usage-Based Insurance Data Agree [Affiche]. Transportation Research Board Annual Meeting, Washington, DC, USA. Lien externe
Stipancic, J., Miranda-Moreno, L. F., & Saunier, N. (janvier 2017). The Impact of Congestion and Traffic Flow On Crash Frequency and Severity: An Application of Smartphone-Collected GPS Travel Data [Communication écrite]. 96th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D.C.. Non disponible
Stipancic, J., Miranda-Moreno, L., Saunier, N., & Labbe, A. (septembre 2017). Surrogate safety and network screening : modelling crash frequency using GPS data latent gaussian models [Communication écrite]. Conference of the Transportation Association of Canada, St. John's, NL (19 pages). Lien externe
Stipancic, J., Miranda-Moreno, L. F., & Saunier, N. (janvier 2016). The who and where of road safety: Extracting surrogate indicators from smartphone-collected GPS data in urban environments [Communication écrite]. 95th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, DC. Lien externe
Stipancic, J., Miranda-Moreno, L. F., & Saunier, N. (mai 2015). Traffic parameter methods for surrogate safety: Comparative study of three non-intrusive sensor technologies [Communication écrite]. Canadian Association of Road Safety Professionals (CARSP) Conference, Ottawa, Canada. Lien externe