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schema:datePublished "2022-11" ;
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schema:name "Journal of Renewable and Sustainable Energy" ],
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schema:name "Journal of Renewable and Sustainable Energy" ] ;
schema:name "Complex-valued time series based solar irradiance forecast" .
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schema:name "Proposed Metric for Evaluation of Solar Forecasting Models" ;
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schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Record the purpose, people responsible, data provenance, model and code versions, validation results and limits. Use data and model cards, an AI-use statement and a project register. Before a transfer, review roles and documentation with the institution's legal service. These are practical recommendations, not a compliance certification." ] ;
schema:name "What should a laboratory document first?" ],
[ a schema:Question ;
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schema:text "Identify the provider, deployer and other actors for the actual system. For high-risk systems, Article 25 specifies circumstances in which rebranding, substantial modification or a changed intended purpose can make another actor the provider. Contracts should document roles; they do not replace the applicable statutory obligations." ] ;
schema:name "Who is responsible when laboratory code is transferred?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "The exclusions depend on the system's purpose and stage, not simply on the user's status as a researcher. Article 2 covers systems specifically developed and put into service solely for scientific research, and certain pre-market research activities. Real-world testing is outside the latter exclusion. Reassess the scope before transfer or deployment." ] ;
schema:name "Is scientific research exempt from the AI Act?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "As checked on October 23, 2026, the revised timeline provides December 2, 2027 for Annex III high-risk uses and August 2, 2028 for high-risk AI embedded in regulated products under Annex I. Other obligations have their own dates. Identify the relevant system and provision before applying a deadline." ] ;
schema:name "Which high-risk AI deadlines should a laboratory track?" ] .
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schema:description "Curriculum vitae of Cyril Voyant, Research Director at Mines Paris – PSL: career, education, service, selected publications." ;
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schema:name "Curriculum vitae" ;
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schema:citation [ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Van Noorden (2023). More than 10,000 research papers were retracted in 2023, a new record. Nature 624" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "OSTP (2022). Ensuring free, immediate, and equitable access to federally funded research" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Wilkinson et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data 3" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Software Heritage, l'archive universelle du code source" ;
schema:url "https://www.softwareheritage.org/" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Larivière, Haustein, Mongeon (2015). The oligopoly of academic publishers in the digital era. PLoS ONE 10(6)" ;
schema:url "https://doi.org/10.1371/journal.pone.0127502" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Hanson, Gómez Barreiro, Crosetto, Brockington (2024). The strain on scientific publishing. Quantitative Science Studies 5(4)" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Deuxième Plan national pour la science ouverte 2021-2024" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Nüst, Eglen (2021). CODECHECK: an open science initiative for the independent execution of computations. F1000Research 10" ;
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schema:name "Journal of Open Source Software: open review on GitHub" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "CoARA. Agreement on Reforming Research Assessment (2022)" ;
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schema:name "ReScience C: reproducible replications in computational science" ;
schema:url "https://rescience.github.io/" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act)" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "SoftwareX: research software publications and reuse" ;
schema:url "https://www.sciencedirect.com/journal/softwarex" ],
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schema:name "Aczel, Szaszi, Holcombe (2021). A billion-dollar donation: estimating the cost of researchers' time spent on peer review. Research Integrity and Peer Review 6" ;
schema:url "https://doi.org/10.1186/s41073-021-00118-2" ],
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schema:name "RELX (2026). RELX 2025 results" ;
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schema:name "NIH (2023). NOT-OD-23-149: generative AI prohibited in NIH peer review" ;
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schema:name "Science Europe, cOAlition S, OPERAS, ANR (2022). Action Plan for Diamond Open Access" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "European Commission. Open Research Europe" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Council of the EU (2023). Conclusions on high-quality, transparent, open, trustworthy and equitable scholarly publishing (9616/23)" ;
schema:url "https://european-research-area.ec.europa.eu/documents/council-conclusions-high-quality-transparent-open-trustworthy-and-equitable-scholarly" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Loi n° 2016-1321 pour une République numérique, article 30 (art. L533-4 du code de la recherche)" ;
schema:url "https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000033202746" ] ;
schema:dateModified "2026-10-24" ;
schema:datePublished "2026-10-24" ;
schema:headline "Édition scientifique : sans vérification des données et du code, pas de confiance" ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:keywords "AI Act",
"IA générative",
"MLOps",
"données FAIR",
"reproductibilité",
"science ouverte",
"vérification du code",
"édition scientifique",
"évaluation par les pairs" ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:mainEntityOfPage .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Le nombre d'articles indexés a crû d'environ 47 % entre 2016 et 2022, plus vite que le nombre de chercheurs ; la relecture, gratuite, ne suit plus, et plus de 10 000 articles ont été rétractés en 2023, un record." ] ;
schema:name "L'édition scientifique va-t-elle si mal ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Non : il faut l'afficher. Comme pour tout autre outil, on déclare ce qui a été utilisé et pour quoi ; ce qui compte est que les résultats soient vérifiés, données et code compris." ] ;
schema:name "Faut-il interdire l'IA dans l'écriture et la relecture ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Pas forcément. Le manque est dans la vérification et dans la reconnaissance du travail d'édition, pas dans le nombre de titres." ] ;
schema:name "Faut-il créer de nouvelles revues ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Parce qu'il impose aux systèmes d'IA à haut risque ce qui manque aux articles : gouvernance des données, documentation technique, journalisation, système de gestion de la qualité et surveillance après la mise sur le marché." ] ;
schema:name "Pourquoi parler de l'AI Act à propos d'articles ?" ] .
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schema:author ;
schema:description "Bases thermiques des aliments : un cours de 24 diapositives, B.U.T. Génie biologique, Sciences de l'aliment et biotechnologie (SAB), 1ʳᵉ année." ;
schema:inLanguage "fr" ;
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schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Bases de thermique pour le génie industriel alimentaire : transferts, refroidissement et congélation" ;
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schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/bases-thermiques-aliments/" .
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schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Les solutés abaissent le point de congélation de l'eau ; à mesure que la glace se forme, la solution restante se concentre et son point de congélation baisse encore, si bien qu'une fraction d'eau reste liquide même à basse température." ] ;
schema:name "Pourquoi la température de début de congélation d'un aliment est-elle inférieure à 0 °C ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Le palier de changement d'état ajoute la chaleur latente de l'eau congelée, environ 333 kJ par kilogramme de glace formée, soit l'équivalent de dizaines de degrés de refroidissement ; à durée égale, la puissance doit suivre." ] ;
schema:name "Pourquoi la puissance de congélation est-elle si supérieure à celle de réfrigération pour une même masse ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "La résistance interne domine : la surface suit vite le fluide tandis que le cœur traîne ; la loi exponentielle à température uniforme ne vaut plus, il faut une solution de conduction transitoire et surveiller la température à cœur, qui fixe la sécurité sanitaire." ] ;
schema:name "Que change concrètement un nombre de Biot élevé ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Seulement tant que la résistance de surface 1/h domine ; quand le Biot devient grand, la conduction interne limite et souffler plus fort ne gagne presque rien, il vaut mieux réduire l'épaisseur du produit." ] ;
schema:name "Augmenter la vitesse de l'air suffit-il à accélérer un refroidissement ?" ] .
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schema:author ;
schema:description "Concepts fondamentaux, conduction, convection, nombre de Biot, propriétés thermiques des aliments, puissance frigorifique…" ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Cours : transferts thermiques, refroidissement et congélation des aliments" ;
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schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/bases-thermiques-aliments/cours/" .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Les moindres carrés pèsent le carré des écarts : un point éloigné en x peut modifier fortement la pente et la corrélation, en renforçant ou en affaiblissant le lien apparent selon sa position. On regarde toujours le nuage et les résidus avant de conclure." ] ;
schema:name "Pourquoi une seule valeur aberrante peut-elle tout changer ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "L’approximation asymptotique peut être médiocre ; examiner la taille et la structure du tableau. Un regroupement justifié ou une méthode exacte peuvent convenir, notamment Fisher pour un tableau 2×2 dans son cadre. La correction de continuité de Yates ne garantit pas de résoudre le problème des faibles effectifs." ] ;
schema:name "Que faire lorsque les effectifs attendus du χ² sont faibles ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Dans une régression linéaire simple à erreurs indépendantes normales de variance constante : IC95 de la moyenne = ŷ0 ± t(n−2;0,975) se √[1/n + (x0−x̄)²/Sxx]. Pour une future observation, ajouter 1 sous la racine. Ici Sxx = Σ(xi−x̄)² et se² = Σrésidu²/(n−2). L’intervalle de prévision conserve donc la dispersion individuelle ; 1,96 n’est qu’une approximation asymptotique du quantile." ] ;
schema:name "Quelle différence entre intervalle de confiance et de prévision ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Non : avec 1000 couples, r = 0,1 peut être significatif tout en n’expliquant que 1 % de la variation dans une régression simple avec constante. Rejeter ρ = 0 sous un modèle ne démontre ni causalité, ni utilité prédictive ; celle-ci se mesure aussi sur des données non utilisées pour ajuster le modèle." ] ;
schema:name "Un r significatif suffit-il à rendre une prévision utile ?" ] .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Avec Se = Sp = 99 % et une prévalence de 1/1000, sur 1000 personnes on attend 0,99 vrai positif et 9,99 faux positifs, soit une VPP proche de 9 %. C’est une illustration de Bayes ; la conduite clinique dépend du contexte et du protocole." ] ;
schema:name "Pourquoi la prévalence modifie-t-elle la valeur prédictive ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Non. Youden et la distance au coin idéal optimisent des critères différents ; ils ne codent pas automatiquement le coût clinique des erreurs. Une décision demande notamment la prévalence et les conséquences respectives des faux positifs et faux négatifs." ] ;
schema:name "Le meilleur seuil maximise-t-il toujours Se + Sp ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Elle combine la connaissance de la population (distribution a priori des paramètres pharmacocinétiques) et les dosages du patient : quelques prélèvements suffisent pour une estimation individuelle, que l'on affine à chaque nouvelle mesure." ] ;
schema:name "Pourquoi l'approche bayésienne sert-elle à ajuster une posologie ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Avec un score orienté vers la présence de la maladie, AUC = P(score malade > score non-malade) + 0,5 P(égalité). Une AUC de 0,8 décrit ce classement, pas la probabilité individuelle d’être malade ni la qualité à un seuil précis." ] ;
schema:name "Que signifie une AUC de 0,8 ?" ] .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Non : un grand échantillon détecte de faibles écarts et un petit échantillon manque de puissance. Il faut examiner les graphiques, les valeurs extrêmes, l’indépendance et la question d’inférence ; le théorème central limite ne répare pas une collecte biaisée ou toute dépendance." ] ;
schema:name "Un test de normalité suffit-il à choisir une méthode ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Les écarts sont mesurés à la moyenne de l'échantillon, qui leur est la plus proche possible : diviser par n sous-estime en moyenne la variance de population. n − 1 corrige ce biais, car un degré de liberté a servi à estimer la moyenne." ] ;
schema:name "Pourquoi diviser par n − 1 et non par n ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Pour des observations indépendantes normales avec variance inconnue, (x̄ − μ0)/(s/√n) suit exactement une Student à n − 1 ddl, même à grand n. Sans normalité, l’approximation dépend de la taille et de la distribution ; les tests à deux groupes ou appariés ont leurs propres conditions." ] ;
schema:name "Quand utilise-t-on la loi de Student pour une moyenne ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Non. Sous H0 et les hypothèses du modèle, c’est la probabilité d’une statistique au moins aussi extrême que celle observée, selon le test choisi. Ce n’est ni P(H0 | données), ni une mesure de l’importance pratique de l’effet." ] ;
schema:name "Une p-value de 0,03 donne-t-elle la probabilité que H0 soit vraie ?" ] .
a schema:Course ;
schema:author ;
schema:courseCode "UE14" ;
schema:description "Un cours de 59 diapositives sur la prévision de l'éclairement solaire à une heure, donné dans le projet de recherche appliquée UE14 du cursus ingénieur civil de Mines Paris – PSL, sur dix ans de mesures horaires d'Ajaccio (Corse). Il va du signal solaire et de la différence à la tendance de ciel clair (notée CSI dans le support) aux modèles autorégressifs estimés par moindres carrés, puis aux Extreme Learning Machines, à l'apprentissage en ligne et à la frugalité, chaque modèle étant jugé contre la persistance ; sur l'année de test 2007, la nRMSE de jour vaut 22,0 % pour la persistance intelligente, 21,3 % pour l'AR(2) et 20,5 % pour un ELM." ;
schema:educationalLevel "Engineering curriculum (Mines Paris – PSL)" ;
schema:hasPart [ a schema:MediaObject ;
schema:contentUrl "https://www.cyrilvoyant.com/assets/course/Prevision-de-la-Ressource-Solaire-Intermittente_FR.pdf" ;
schema:encodingFormat "application/pdf" ;
schema:name "Cours de prévision solaire : prévoir la ressource solaire intermittente (PDF)" ],
[ a schema:MediaObject ;
schema:contentUrl "https://www.cyrilvoyant.com/assets/course/Prevision-de-la-Ressource-Solaire-Intermittente_FR.pptx" ;
schema:encodingFormat "application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation" ;
schema:name "Cours de prévision solaire : prévoir la ressource solaire intermittente (PowerPoint)" ] ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isBasedOn "https://cyrilvoyant.github.io/teaching/solar-forecasting-basics.html" ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Cours de prévision solaire : prévoir la ressource solaire intermittente" ;
schema:provider [ a schema:CollegeOrUniversity ;
schema:name "Mines Paris – PSL" ;
schema:url "https://www.minesparis.psl.eu/" ] ;
schema:teaches "Extreme Learning Machine",
"apprentissage en ligne",
"différence à la tendance de ciel clair (notée CSI dans le support)",
"frugalité",
"modèle autorégressif",
"moindres carrés",
"persistance",
"évaluation des prévisions (nRMSE, score, NICE)" .
a schema:CollectionPage ;
schema:author ;
schema:description "Physique industrielle : un cours en 5 chapitres et 139 diapositives, B.U.T. Génie biologique, Sciences de l'aliment et biotechnologie (SAB), 2ᵉ année." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Physique industrielle : thermodynamique, vapeur d'eau et production de froid" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/physique-industrielle/" .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Le détendeur lamine le fluide sans échange de travail ni de chaleur : h se conserve, mais la détente est irréversible ; le travail qu'une turbine de détente aurait récupéré est perdu, ce qui justifie les éjecteurs ou les détendeurs à récupération sur les grandes installations, notamment au CO₂." ] ;
schema:name "Pourquoi la détente est-elle isenthalpe et que perd-on ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "La borne de Carnot T_f/(T_c − T_f) diminue quand l'écart grandit : congeler à −30 °C en été coûte bien plus de travail par kilojoule extrait que conserver à +4 °C ; d'où l'intérêt de condenser le plus froid possible et des cycles étagés pour les grands écarts." ] ;
schema:name "Pourquoi le COP chute-t-il quand l'écart entre chambre froide et extérieur augmente ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "À pressions et état d’aspiration inchangés, il diminue l’enthalpie à l’entrée du détendeur et augmente q0 sans changer le travail massique du compresseur. Le bilan réel doit aussi compter les auxiliaires et les éventuels changements du fonctionnement." ] ;
schema:name "Dans quelles conditions le sous-refroidissement augmente-t-il le COP ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Elle protège le compresseur contre une arrivée de liquide. Elle augmente la chaleur utile seulement si elle se produit dans la zone à refroidir ; dans la conduite extérieure, elle ajoute une charge parasite. Son effet sur le COP dépend du fluide et du cycle." ] ;
schema:name "La surchauffe à l’aspiration est-elle toujours utile ?" ] .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Le cycle en quatre étapes, les états du fluide, le cycle sur le diagramme de Mollier, COP et efficacité, froid industriel…" ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Chapitre 5 : les cycles frigorifiques" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/physique-industrielle/cycles-frigorifiques/" .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Elle est abondante, non toxique, stable, et sa chaleur latente de vaporisation est élevée : on transporte beaucoup d'énergie par kilogramme, et la pompe, qui comprime un liquide, consomme très peu de travail." ] ;
schema:name "Pourquoi l'eau est-elle le fluide de travail des grandes centrales ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Le cycle de Carnot suppose des échanges de chaleur réversibles, donc à écart de température nul et infiniment lents ; un moteur réel échange sous des écarts finis, avec frottements et détentes irréversibles, qui créent de l'entropie et dégradent le travail récupérable." ] ;
schema:name "Pourquoi aucun moteur réel n'atteint-il le rendement de Carnot ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Préchauffer l'eau d'alimentation avec de la vapeur soutirée élève la température moyenne à laquelle la chaudière apporte la chaleur ; le cycle se rapproche d'un cycle de Carnot entre des températures plus élevées." ] ;
schema:name "Pourquoi la régénération améliore-t-elle le rendement d'un cycle à vapeur ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "La compression chauffe l’air avant l’injection, afin de permettre l’auto-inflammation du carburant injecté. Dans un moteur à allumage commandé, l’auto-inflammation du mélange non brûlé peut provoquer du cliquetis ; il ne s’agit pas de classer simplement les carburants par facilité d’inflammation." ] ;
schema:name "Pourquoi comprimer fortement l’air dans un moteur Diesel ?" ] .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Premier et second principes, machines thermiques, équipements, cycles thermodynamiques, cycles des machines à vapeur et cycles complexes." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Chapitre 4 : les cycles thermodynamiques moteurs" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/physique-industrielle/cycles-moteurs/" .
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schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Par la règle des moments : h = h_l + x (h_v − h_l), où h_l et h_v sont les enthalpies des liquide et vapeur saturés à la même pression ; le titre x se lit sur les isotitres ou se déduit d'un bilan." ] ;
schema:name "Comment calculer l'enthalpie d'un mélange liquide-vapeur ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Seulement loin de la saturation et à basse pression ; dans un cycle frigorifique le fluide travaille justement au voisinage de la saturation, ce qui impose les diagrammes." ] ;
schema:name "Peut-on traiter la vapeur d'un fluide frigorigène comme un gaz parfait ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Près de la courbe de saturation et surtout du point critique, où les propriétés varient fortement et de façon non linéaire : il faut alors resserrer les pas de la table ou utiliser une équation d'état, plutôt que d'interpoler sur un grand intervalle." ] ;
schema:name "Quand l'interpolation linéaire dans une table devient-elle risquée ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Les échanges au condenseur et à l'évaporateur y sont des horizontales (isobares), la détente un trait vertical (isenthalpe), et les énergies échangées se lisent directement comme des longueurs sur l'axe des enthalpies : le bilan du cycle se fait à la règle." ] ;
schema:name "Pourquoi les frigoristes préfèrent-ils le diagramme (ln p, h) ?" ] .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Le gaz parfait et ses limites, enthalpie et entropie, diagrammes de Clapeyron, entropique et de Mollier, lecture du diagramme P-h (pression-enthalpie)…" ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Chapitre 2 : gaz parfaits, gaz réels et diagrammes" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/physique-industrielle/gaz-parfaits-et-reels/" .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Geler 1 kg d’eau pure demande d’extraire 334 kJ, sans que la température change (palier à 0 °C). C’est autant d’énergie que pour refroidir ce même kilo d’eau liquide d’environ 80 °C (334 ÷ 4,18 ≈ 80) : le changement d’état pèse donc lourd dans le bilan. Dans un aliment, il faut multiplier par la masse d’eau effectivement congelée et ajouter les autres échanges ; la durée dépend aussi des résistances thermiques et de la géométrie." ] ;
schema:name "Pourquoi la chaleur latente compte-t-elle dans une congélation ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Les relations d'état (gaz parfaits, tables de vapeur, relation pression-température de saturation) portent sur la pression absolue ; oublier la pression atmosphérique fausse d'environ 1 bar tous les points du cycle, ce qui est énorme côté basse pression." ] ;
schema:name "Pourquoi raisonner en pression absolue alors que les manomètres affichent une pression relative ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Elle doit être inférieure à celle du milieu à refroidir. La pression de saturation correspondante, la sécurité, l’impact environnemental et le cycle guident le choix ; bouillir sous 0 °C à pression atmosphérique n’est pas une condition universelle." ] ;
schema:name "Quelle température d’évaporation faut-il choisir pour un fluide frigorigène ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Oui : un produit peut rester liquide sous sa température de congélation puis cristalliser brusquement ; la température mesurée remonte alors au palier, ce qui fausse une lecture naïve des courbes de congélation et influe sur la taille des cristaux." ] ;
schema:name "La surfusion a-t-elle une conséquence pratique pour les aliments ?" ] .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Pression, température, travail et chaleur, chaleur sensible et latente, évaporation, ébullition, point triple et condensation." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Chapitre 1 : notions générales de thermodynamique" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/physique-industrielle/notions-de-thermodynamique/" .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Elle permet de transporter beaucoup d'énergie à température constante : condenser de la vapeur chauffe fortement une paroi sans la surchauffer, ce qui explique l'usage de la vapeur en cuisson et en stérilisation, et des fluides diphasiques en froid." ] ;
schema:name "Pourquoi la chaleur latente intéresse-t-elle autant les procédés ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "À pression et rapport de mélange approximativement constants, la baisse de température réduit la pression de saturation : HR = 100 e/es augmente. À saturation, de l’eau peut se condenser ; sous zéro, une déposition de glace est également possible." ] ;
schema:name "Pourquoi l’humidité relative peut-elle monter la nuit sans apport d’eau ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Sur une surface froide sous 0 °C, de la vapeur peut se déposer en glace ou des gouttelettes se condenser puis geler. Le dépôt ajoute une résistance thermique et perturbe l’écoulement de l’air ; l’humidité entrante joue donc sur le besoin de dégivrage." ] ;
schema:name "Pourquoi un évaporateur peut-il givrer ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "C'est le rapport des masses molaires de l'eau et de l'air sec, 18,0/28,96 : il convertit un rapport de pressions partielles en rapport de masses." ] ;
schema:name "D'où vient le coefficient 0,622 ?" ] .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Détente et compression, température et altitude, condensation, pression de vapeur saturante, humidité relative et chaleur latente." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Chapitre 3 : la vapeur d'eau" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/physique-industrielle/vapeur-d-eau/" .
a schema:CollectionPage ;
schema:author ;
schema:description "Physique PASS : un cours de 110 diapositives et 2 séances d'exercices corrigées (49 diapositives), Première année des études de santé (PASS)…" ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Physique pour les études de santé : ondes électromagnétiques, rayons X et imagerie" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/physique-pass/" .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Pour une onde plane sinusoïdale isolée, moyennée sur de nombreuses périodes, ⟨E²⟩ = E0²/2 ne dépend pas de la phase initiale et I = ε0 c E0²/2 dans le vide. En superposition, les phases relatives interviennent dans les interférences." ] ;
schema:name "L’intensité d’une onde dépend-elle de sa phase ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Parce que les traversées successives se composent par multiplication : 2 CDA de tumeur puis 3 CDA de tissu sain transmettent 1/2⁵ = 1/32, sans calculatrice ; l'exponentielle n'est nécessaire que pour une épaisseur qui n'est pas un multiple simple de la CDA." ] ;
schema:name "Pourquoi raisonner en nombre de CDA plutôt qu'avec l'exponentielle ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "L’exposant μx doit être sans dimension. Si μ est en cm⁻¹, exprimer x en cm ; une épaisseur en millimètres non convertie introduit un facteur dix dans l’exposant." ] ;
schema:name "Pourquoi préciser les unités avant un calcul d’atténuation ?" ] .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Neuf exercices corrigés pas à pas sur les ondes électromagnétiques : énergie et longueur d'onde du photon, électron-volt, fréquence et période…" ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Exercices dirigés 1 : les ondes électromagnétiques, corrigé" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/physique-pass/ed1-corrige/" .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "La loi −13,6 Z²/n² eV décrit un système à un électron. He⁺ en possède un ; He neutre en possède deux et les interactions électroniques empêchent d’utiliser directement cette formule pour sa première ionisation." ] ;
schema:name "Pourquoi distinguer He et He⁺ dans un modèle hydrogénoïde ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Non : l'énergie est une condition nécessaire, pas suffisante ; l'interaction a une probabilité (section efficace) qui dépend de l'énergie et de la couche, d'où une lecture statistique de l'atténuation." ] ;
schema:name "Un photon d'énergie supérieure à l'énergie d'ionisation ionise-t-il forcément l'atome ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "La création de paires, nulle sous 1,022 MeV, croît avec l'énergie et avec Z² ; dans le plomb (Z = 82) elle devient dominante et rend un faisceau de 100 MeV moins pénétrant qu'un faisceau de quelques MeV." ] ;
schema:name "Pourquoi le coefficient d'atténuation massique du plomb remonte-t-il au-delà de quelques MeV ?" ] .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Neuf exercices corrigés pas à pas : niveaux d'énergie, absorption et émission, rayons X, atténuation et couche de demi-atténuation, avec l'énoncé en PDF." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Exercices dirigés 2 : les ondes électromagnétiques, corrigé" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/physique-pass/ed2-corrige/" .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "La conservation de l'énergie et de la quantité de mouvement impose un photon diffusé ; l'énergie transférée est maximale en rétrodiffusion, E_c,max = E₀ · 2α/(1 + 2α) avec α = E₀/(m_e c²), toujours inférieure à E₀." ] ;
schema:name "Pourquoi l'électron Compton n'emporte-t-il jamais toute l'énergie du photon ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "À basse énergie l'effet photoélectrique domine, en Z³/E³ : le calcium de l'os absorbe beaucoup plus que les tissus mous. À haute énergie l'effet Compton domine, qui dépend surtout de la densité électronique, presque identique d'un tissu à l'autre." ] ;
schema:name "Pourquoi l'os est-il si contrasté à basse tension et beaucoup moins à haute tension ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Les photons de basse énergie sont absorbés dans les premiers centimètres de tissu : ils irradient le patient sans contribuer à l'image. La filtration les retire et durcit le faisceau, au prix d'une légère perte de contraste." ] ;
schema:name "Pourquoi filtrer le faisceau à la sortie du tube ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Dans l’approximation F = KiZU², à matériau et coefficient K inchangés, doubler U et diviser i par quatre conserve F. L’énergie maximale double ; le spectre et le rendement changent aussi. La proportionnalité du nombre de photons au courant vaut à tension et durée fixées." ] ;
schema:name "Comment doubler l’énergie maximale sans changer la puissance rayonnée du tube ?" ] .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "De l'onde au photon (le grain élémentaire de lumière), du spectre aux niveaux d'énergie, de la spectroscopie aux rayons X, de l'atténuation au scanner." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Cours : les ondes électromagnétiques et les bases physiques de l'imagerie" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/enseignement/physique-pass/ondes-electromagnetiques/" .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Consigner la finalité, les responsables, l'origine des données, les versions du modèle et du code, les tests et les limites. Préparer des fiches de données et de modèle, une déclaration d'usage de l'IA et un registre des projets. Avant un transfert, revoir les rôles et le dossier avec le service juridique. Ce sont des recommandations pratiques, pas une certification de conformité." ] ;
schema:name "Que documenter en premier au laboratoire ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Au 23 octobre 2026, le calendrier révisé prévoit le 2 décembre 2027 pour les usages à haut risque de l'annexe III et le 2 août 2028 pour l'IA à haut risque intégrée aux produits réglementés de l'annexe I. D'autres obligations ont leur propre calendrier. Il faut identifier le système et la disposition concernés avant de retenir une échéance." ] ;
schema:name "Quelles échéances pour l'IA à haut risque faut-il suivre au laboratoire ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Il faut identifier le fournisseur, le déployeur et les autres acteurs du système réel. Pour les systèmes à haut risque, l'article 25 précise les circonstances dans lesquelles un changement de marque, une modification substantielle ou un changement de finalité peut faire d'un autre acteur le fournisseur. Le contrat documente les rôles sans remplacer les obligations légales applicables." ] ;
schema:name "Qui est responsable quand un code de laboratoire est transféré ?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Les exclusions dépendent de la finalité du système et de son stade, pas seulement du statut de chercheur. L'article 2 vise les systèmes développés et mis en service à la seule fin de recherche scientifique, ainsi que certaines activités de recherche avant commercialisation. Les essais en conditions réelles sont exclus de cette seconde exemption. Le périmètre doit être réévalué avant un transfert ou un déploiement." ] ;
schema:name "La recherche scientifique est-elle exemptée de l'AI Act ?" ] .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "ARTU prévoit avec trois poids lus dans une table à partir de deux autocorrélations. Bougez la mémoire et le bruit de mesure, voyez les poids changer." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isBasedOn ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Explorer les coefficients et la table ARTU" ;
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schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/artu/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Avec une CDA de 2 cm et 6 cm de matériau, il reste 1/8 du faisceau, soit 12,5 %. Doublez l’épaisseur : 1/64, et non zéro." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Atténuation et demi-atténuation : simulateur interactif" ;
schema:publisher ;
schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/attenuation-demi-epaisseur/" .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "BLEND combine persistance et persistance cyclique, un poids par moment du cycle. Réglez le poids vous-même et voyez l’erreur réagir." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isBasedOn ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Calculer les poids de BLEND" ;
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schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/blend/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Énergie sensible et chaleur latente : doublez la durée, l’énergie ne change pas et la puissance moyenne est divisée par deux." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Congélation : chaleur latente, énergie et puissance" ;
schema:publisher ;
schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/congelation-energie-puissance/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Entre −10 °C et +40 °C, COP maximal de 5,26 ; entre −40 °C et +20 °C, 3,89. Voyez ce que coûte l’écart de température." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "COP d’une machine frigorifique et limite de Carnot" ;
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schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/cop-carnot-machine-frigorifique/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Avec r = 0,10, R² reste à 1 % alors que p passe de 0,599 (n = 30) à 0,0015 (n = 1000). Distinguez significativité et variation décrite." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Corrélation, significativité et R² : à ne pas confondre" ;
schema:publisher ;
schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/correlation-significativite-r2/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Le seuil déplace le point sur la courbe ROC ; la prévalence ne change, elle, que les valeurs prédictives. Manipulez les deux." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Courbe ROC : seuil, sensibilité, spécificité, prévalence" ;
schema:publisher ;
schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/courbe-roc/" .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Pour 1 × 15 Gy, LQ donne une BED supérieure de 22 % à celle de LQL. Comparez les deux modèles selon la dose par fraction. Recherche et enseignement." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isBasedOn ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Comparer les doses biologiques LQ et LQL" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/doses-lq-lql/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "À 255,5 keV et 180°, photon et électron se partagent l’énergie à parts égales (127,75 keV). Réglez l’angle et l’énergie incidente." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Effet Compton : angle, photon diffusé et électron" ;
schema:publisher ;
schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/effet-compton/" .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Un nuage en retard de 30 min coûte plus en RMSE qu’un biais de 80 W/m², mais γ accepte l’un et rejette l’autre. Réglez erreurs et tolérances." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isBasedOn ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Déplacer une prévision et observer l’indice γ" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/indice-gamma/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Pour n = 20 et se = 1 : ±0,47 pour la moyenne, ±2,15 pour une nouvelle observation. Déplacez x₀ et comparez les deux intervalles." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Régression : intervalle de confiance et de prévision" ;
schema:publisher ;
schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/intervalles-regression/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "À z = 1,96, l’aire à gauche est d’environ 0,975 ; entre −1,96 et +1,96, environ 95 %. Passez de la valeur à la probabilité, et inversement." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Loi normale : aire, probabilité et score z" ;
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schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/loi-normale/" .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Même protocole, deux profils : 167 ng/mL de thyroglobuline simulée après 80 mois pour l’un, 1,6 pour l’autre. Un modèle de recherche à explorer." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isBasedOn ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Explorer les profils du modèle thyroïde" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/modele-thyroide/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Entre 400 °C et 20 °C, un moteur transforme au plus 56,5 % de la chaleur en travail : 564,5 J sur 1000 J. Explorez le cycle et le bilan." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Moteur thermique et limite de Carnot : cycle et bilan" ;
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schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/moteur-carnot/" .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "NICE dit si une prévision fait mieux que la persistance : 0 parfaite, 1 persistance, > 1 moins bonne. Testez sur un exemple ou sur vos données." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isBasedOn ;
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schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Comparer une prévision à la persistance : NICE" ;
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schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/nice/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "À 50 MHz dans le vide : longueur d’onde d’environ 6 m, période de 20 ns. Animez les champs E et B d’une onde plane et suivez sa propagation." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Onde électromagnétique : champs E et B animés" ;
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schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/onde-electromagnetique/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Déplacez le point orange puis désactivez-le : pente, r et p-value changent. Éloigné mais aligné, ou hors de l’alignement ? Comparez." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Régression : l’effet d’un point influent sur la droite" ;
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schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/point-influent-regression/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Avec h = 25 W/m²/K, Lc = 0,02 m et λ = 0,5 W/m/K, Bi = 1 : surface et cœur diffèrent. Quand une seule température suffit-elle ?" ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Nombre de Biot : refroidir un aliment, surface et cœur" ;
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schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/refroidissement-biot/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Le 21 juin 2026, le jour dure 16 h 11 à Paris et 9 h 54 à Sydney. Saisons, jour et nuit, et pourquoi dater les mesures solaires en UTC." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Soleil, saisons et heure UTC : dater les mesures" ;
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schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/soleil-saisons-utc/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "120 lancers d’un dé équilibré : 20 attendus par face. Modifiez une face, lisez sa contribution au χ², puis testez le tableau 2×2 du cours." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Test du χ² : observés, attendus et contributions" ;
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schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/test-khi-deux/" .
a schema:WebPage ;
schema:author ;
schema:description "Mêmes moyennes, mêmes écarts-types, plus de patients : la p-value change. Test de Student à variance commune, au seuil de 5 %, à manipuler." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Test de Student : comparer deux moyennes en ligne" ;
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schema:translationOfWork ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/test-student/" .
a schema:LearningResource ;
schema:author ;
schema:description "Même variabilité, prévisibilité opposée : sCV mesure l’écart au ciel clair, F dit s’il en reste une mémoire à l’horizon visé. Testez cinq ciels." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isBasedOn ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Mesurer variabilité et prévisibilité : sCV et F" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/fr/outils/variabilite-previsibilite/" .
a schema:Article ;
schema:about ;
schema:author ;
schema:description "Prévoir la puissance électrique directement à partir de son historique évite de reconstruire toute la chaîne rayonnement–panneaux–onduleur. Mais une journée de mesures n’est pas nécessairement une journée d’informations indépendantes." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:keywords "Apprendre frugalement",
"Énergie" ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Prévision PV : réduire la dimension" ;
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schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/prevision-pv-reduction-dimension/" .
a schema:Article ;
schema:about ;
schema:author ;
schema:description "Prévoir le solaire, c’est distinguer ce que l’on sait déjà — le mouvement du Soleil — de ce qu’il reste à anticiper : les nuages, la dynamique locale et l’état réel du système." ;
schema:inLanguage "fr" ;
schema:isPartOf ;
schema:keywords "Calculer directement",
"Énergie" ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Prévision solaire : faire simple" ;
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schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/prevision-solaire-faire-simple/" .
a schema:Article ;
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schema:description "Un modèle de prévision ne se juge pas uniquement sur son erreur. Il doit aussi tenir dans le dispositif, répondre à temps et rester maintenable. La frugalité consiste à rechercher la capacité utile, en démontrant ce que chaque supplément de complexité apporte." ;
schema:inLanguage "fr" ;
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schema:keywords "Apprendre frugalement",
"Énergie" ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Prévision solaire : modèles frugaux" ;
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a schema:Article ;
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schema:citation [ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act)" ;
schema:url "https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Aczel, Szaszi, Holcombe (2021). A billion-dollar donation: estimating the cost of researchers' time spent on peer review. Research Integrity and Peer Review 6" ;
schema:url "https://doi.org/10.1186/s41073-021-00118-2" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Nüst, Eglen (2021). CODECHECK: an open science initiative for the independent execution of computations. F1000Research 10" ;
schema:url "https://doi.org/10.12688/f1000research.51738.2" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "NIH (2023). NOT-OD-23-149: generative AI prohibited in NIH peer review" ;
schema:url "https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-23-149.html" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Science Europe, cOAlition S, OPERAS, ANR (2022). Action Plan for Diamond Open Access" ;
schema:url "https://doi.org/10.5281/zenodo.6282402" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "CoARA. Agreement on Reforming Research Assessment (2022)" ;
schema:url "https://coara.eu/agreement/the-agreement-full-text/" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Deuxième Plan national pour la science ouverte 2021-2024" ;
schema:url "https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/fr/une-politique-ambitieuse-pour-la-science-ouverte-50735" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Van Noorden (2023). More than 10,000 research papers were retracted in 2023, a new record. Nature 624" ;
schema:url "https://doi.org/10.1038/d41586-023-03974-8" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Council of the EU (2023). Conclusions on high-quality, transparent, open, trustworthy and equitable scholarly publishing (9616/23)" ;
schema:url "https://european-research-area.ec.europa.eu/documents/council-conclusions-high-quality-transparent-open-trustworthy-and-equitable-scholarly" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Journal of Open Source Software: open review on GitHub" ;
schema:url "https://joss.readthedocs.io/" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "RELX (2026). RELX 2025 results" ;
schema:url "https://www.relx.com/media/press-releases/year-2026/relx-2025-results" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "OSTP (2022). Ensuring free, immediate, and equitable access to federally funded research" ;
schema:url "https://bidenwhitehouse.archives.gov/wp-content/uploads/2022/08/08-2022-OSTP-Public-Access-Memo.pdf" ],
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schema:name "ReScience C: reproducible replications in computational science" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Hanson, Gómez Barreiro, Crosetto, Brockington (2024). The strain on scientific publishing. Quantitative Science Studies 5(4)" ;
schema:url "https://doi.org/10.1162/qss_a_00327" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Software Heritage, l'archive universelle du code source" ;
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[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "European Commission. Open Research Europe" ;
schema:url "https://open-research-europe.ec.europa.eu/" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Larivière, Haustein, Mongeon (2015). The oligopoly of academic publishers in the digital era. PLoS ONE 10(6)" ;
schema:url "https://doi.org/10.1371/journal.pone.0127502" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Loi n° 2016-1321 pour une République numérique, article 30 (art. L533-4 du code de la recherche)" ;
schema:url "https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000033202746" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "Wilkinson et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. Scientific Data 3" ;
schema:url "https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18" ],
[ a schema:CreativeWork ;
schema:name "SoftwareX: research software publications and reuse" ;
schema:url "https://www.sciencedirect.com/journal/softwarex" ] ;
schema:dateModified "2026-10-24" ;
schema:datePublished "2026-10-24" ;
schema:headline "Scientific publishing: no verification of data and code, no trust" ;
schema:inLanguage "en" ;
schema:keywords "AI Act",
"FAIR data",
"MLOps",
"code verification",
"generative AI",
"open science",
"peer review",
"reproducibility",
"scholarly publishing" ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:mainEntityOfPage .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "en" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "No: it should be declared. As with any other tool, authors state what was used and for what; what matters is that results are checked, data and code included." ] ;
schema:name "Should AI be banned from writing and reviewing?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "The number of indexed articles grew by about 47% between 2016 and 2022, faster than the number of researchers; unpaid peer review no longer keeps up, and more than 10,000 papers were retracted in 2023, a record." ] ;
schema:name "Is scientific publishing really in trouble?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Not necessarily. What is missing is verification and recognition of editorial work, not more titles." ] ;
schema:name "Do we need new journals?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Because it requires of high-risk AI systems what articles lack: data governance, technical documentation, record-keeping, a quality management system and post-market monitoring." ] ;
schema:name "Why bring the AI Act into a discussion of articles?" ] .
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schema:inLanguage "en" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "Least squares weigh the square of the deviations: a point far away in x can strongly change the fitted slope and correlation, increasing or decreasing the apparent relationship depending on its position. Always look at the scatter plot and the residuals before concluding." ] ;
schema:name "Why can a single outlier change everything?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "In simple linear regression with independent normal errors of constant variance: 95% CI of the mean = ŷ0 ± t(n−2; 0.975) se √[1/n + (x0−x̄)²/Sxx]. For a future observation, add 1 under the root. Here Sxx = Σ(xi−x̄)² and se² = Σresidual²/(n−2). The prediction interval therefore keeps the individual scatter; 1.96 is only an asymptotic approximation of the quantile." ] ;
schema:name "What is the difference between a confidence interval and a prediction interval?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "No: with 1000 pairs, r = 0.1 can be significant while explaining only 1% of the variation in a simple regression with an intercept. Rejecting ρ = 0 under a model proves neither causation nor predictive usefulness; the latter is also measured on data not used to fit the model." ] ;
schema:name "Is a significant r enough to make a prediction useful?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "The asymptotic approximation can be poor; examine the size and structure of the table. A justified grouping or an exact method may be suitable, notably Fisher's test for a 2×2 table in its setting. Yates' continuity correction does not guarantee to solve the small-count problem." ] ;
schema:name "What to do when the expected counts of a χ² are small?" ] .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "en" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "No. Under H0 and the assumptions of the model, it is the probability of a statistic at least as extreme as the one observed, for the chosen test. It is neither P(H0 | data) nor a measure of the practical importance of the effect." ] ;
schema:name "Does a p-value of 0.03 give the probability that H0 is true?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "The deviations are measured from the sample mean, which is as close to them as possible: dividing by n underestimates the population variance in expectation. Dividing by n − 1 corrects this bias, because one degree of freedom was used to estimate the mean." ] ;
schema:name "Why divide by n − 1 and not by n?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "No: a large sample detects small departures and a small sample lacks power. One must look at the graphs, the extreme values, the independence and the inference question; the central limit theorem does not repair biased data collection or any dependence." ] ;
schema:name "Is a normality test enough to choose a method?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "For independent normal observations with an unknown variance, (x̄ − μ0)/(s/√n) follows exactly a Student distribution with n − 1 df, even for large n. Without normality, the approximation depends on the size and on the distribution; two-group and paired tests have their own conditions." ] ;
schema:name "When is Student's distribution used for a mean?" ] .
a schema:FAQPage ;
schema:inLanguage "en" ;
schema:mainEntity [ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "No. Youden's index and the distance to the ideal corner optimize different criteria; neither automatically encodes the clinical cost of errors. A decision needs, among other things, the prevalence and the respective consequences of false positives and false negatives." ] ;
schema:name "Does the best threshold always maximize Se + Sp?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "For a score oriented toward the presence of disease, AUC = P(score of a sick person > score of a healthy person) + 0.5 P(tie). An AUC of 0.8 describes this ranking, not the individual probability of being sick, nor the quality at a given threshold." ] ;
schema:name "What does an AUC of 0.8 mean?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "With Se = Sp = 99% and a prevalence of 1/1000, among 1000 people one expects 0.99 true positives and 9.99 false positives, hence a PPV close to 9%. This illustrates Bayes' theorem; clinical management depends on context and protocol." ] ;
schema:name "Why does prevalence change the predictive value?" ],
[ a schema:Question ;
schema:acceptedAnswer [ a schema:Answer ;
schema:text "It combines knowledge of the population (a prior distribution of the pharmacokinetic parameters) with the patient's own measurements: a few blood samples are enough for an individual estimate, which is refined with each new measurement." ] ;
schema:name "Why is the Bayesian approach used to adjust a dose?" ] .
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schema:author ;
schema:description "Four complete courses in French under CC BY 4.0: biostatistics and physics for health studies, industrial physics and refrigeration, heat transfer for foods; every slide with its text, decks and handouts as PDF." ;
schema:inLanguage "en" ;
schema:isPartOf ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Open courses in French: biostatistics, medical physics, industrial physics and food heat transfer" ;
schema:publisher ;
schema:url "https://www.cyrilvoyant.com/teaching/open-courses/" .
a schema:Course ;
schema:author ;
schema:courseCode "UE14" ;
schema:description "A 59-slide course on forecasting solar irradiance one hour ahead, taught in the UE14 applied research project of the Mines Paris – PSL engineering curriculum, built on ten years of hourly measurements from Ajaccio (Corsica). It goes from the solar signal and the difference from the clear-sky trend (denoted CSI in the course) to autoregressive models fitted by least squares, then to Extreme Learning Machines, online learning and frugality, every model judged against persistence; on the 2007 test year, the daytime nRMSE is 22.0 % for smart persistence, 21.3 % for AR(2) and 20.5 % for an ELM." ;
schema:educationalLevel "Engineering curriculum (Mines Paris – PSL)" ;
schema:hasPart [ a schema:MediaObject ;
schema:contentUrl "https://www.cyrilvoyant.com/assets/course/Forecasting-the-Intermittent-Solar-Resource_EN.pptx" ;
schema:encodingFormat "application/vnd.openxmlformats-officedocument.presentationml.presentation" ;
schema:name "Solar forecasting course: forecasting the intermittent solar resource (PowerPoint)" ],
[ a schema:MediaObject ;
schema:contentUrl "https://www.cyrilvoyant.com/assets/course/Forecasting-the-Intermittent-Solar-Resource_EN.pdf" ;
schema:encodingFormat "application/pdf" ;
schema:name "Solar forecasting course: forecasting the intermittent solar resource (PDF)" ] ;
schema:inLanguage "en" ;
schema:isBasedOn "https://cyrilvoyant.github.io/teaching/solar-forecasting-basics.html" ;
schema:license "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" ;
schema:name "Solar forecasting course: forecasting the intermittent solar resource" ;
schema:provider [ a schema:CollegeOrUniversity ;
schema:name "Mines Paris – PSL" ;
schema:url "https://www.minesparis.psl.eu/" ] ;
schema:teaches "Extreme Learning Machine",
"autoregressive model",
"difference from the clear-sky trend (denoted CSI in the course)",
"forecast evaluation (nRMSE, skill score, NICE)",
"frugality",
"least squares",
"online learning",
"persistence" .
a schema:ScholarlyArticle ;
schema:author [ a schema:Person ;
schema:name "S. Muraro" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "N. Bouaouina" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "M. Pinpin" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "G. Wided" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "M.-A. Acquaviva" ],
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schema:name "O. Gahbiche" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "V. Bodez" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "S. Prapant" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "D. Leschi" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "R. Oozeer" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "D. Julian" ],
;
schema:datePublished "2025" ;
schema:isPartOf [ a schema:Periodical ;
schema:name "Clinical Oncology" ] ;
schema:name "Improving clinical decision-making in radiotherapy: a comparative analysis of linear-quadratic (LQ) and linear-quadratic-linear (LQL) dose models" ;
schema:url "https://doi.org/10.1016/j.clon.2025.103893" .
a schema:ScholarlyArticle ;
schema:author [ a schema:Person ;
schema:name "Daniel Julian" ;
schema:sameAs "https://www.linkedin.com/in/daniel-julian-52442295/" ],
;
schema:datePublished "2026" ;
schema:isPartOf [ a schema:Periodical ;
schema:name "Medical Dosimetry" ] ;
schema:name "Dose equivalence calculation in radiotherapy: a call for standardization" .
a schema:ScholarlyArticle ;
schema:author [ a schema:Person ;
schema:name "Marie Fusella Giuntini" ;
schema:sameAs "https://orcid.org/0009-0002-2031-4077" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "David Taieb" ;
schema:sameAs "https://orcid.org/0000-0002-0400-7600" ],
[ a schema:Person ;
schema:name "Dominique Barbolosi" ;
schema:sameAs "https://www.idref.fr/033468540" ],
;
schema:datePublished "2025" ;
schema:isPartOf [ a schema:Periodical ;
schema:name "Biomedical Journal of Scientific & Technical Research" ] ;
schema:name "Computational Modeling and Trends in RAI Therapy for Thyroid Cancer: A Field with Clinical Promise" .
a schema:SoftwareSourceCode ;
schema:author