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Academic literature on the topic 'Indice de Priorité'

Author: Grafiati

Published: 23 November 2024

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Journal articles on the topic "Indice de Priorité"

1

Gomis, Daniel, Agnès Daba Thiaw Benga, Babacar Faye, Aliou Guisse, and Aminata Ndiaye. "Caractérisation du peuplement ligneux des zones de culture dans l’Arrondissement de Djilor (Fatick, Sénégal)." International Journal of Biological and Chemical Sciences 16, no. 2 (2022): 824–41. http://dx.doi.org/10.4314/ijbcs.v16i2.25.

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Abstract:

L’amélioration durable des rendements agricoles est devenue une priorité face à l’accentuation de la pauvreté en matière organique des sols et des risques et limites des fertilisants chimiques. Dans ce contexte, la conservation des arbres et arbustes des champs a connu un regain d’intérêt. C’est dans cette optique que cette étude visait à contribuer à une meilleure connaissance des caractéristiques de leur peuplement dans l’Arrondissement de Djilor. Pour y parvenir, des données ont été collectées dans des placettes carrées de 1600 m² (40 m x 40 m) installées de manière aléatoire dans les champs. Le nombre de ces placettes a été au préalable défini sur la base d’un préinventaire. Au total 22 espèces réparties en 22 genres et 14 familles dominées par des Mimosaceae, Combretaceae et Anacardiaceae (13,8% chacune), ont été recensées. La prédominance des mésophanérophytes (50%) soulignait le caractère arboré du peuplement. La chorologie de la flore était caractérisée par la prédominance d’espèces soudaniennes et soudano-zambéziennes (31,8 chacune) mais avec une prépondérance des individus de ces dernières (45,1%). La richesse spécifique de Shannon-weaver était moyenne (3,95 bits) avec une équitabilté de 0,88 bits et d’un indice de Simpson de 0,92 bits. Les paramètres dendrométriques obtenus du peuplement étaient : 7,6 ind/ha de densité réelle, 1,6 m2/ha de surface terrière, 5,8% de recouvrement, 48,4 cm de diamètre et 10,9 m de hauteur. Le taux de régénération y était très important (76,9%). La structure en diamètre et en hauteur montrait une prédominance des individus adultes. Ces résultats obtenus pourraient servir de base à la connaissance et au suivi de cet écosystème pour une amélioration de sa gestion.

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2

PIEL, S., J. PEROT, C. RODIQ, and F. NAULEAU. "Modélisation cinétique de l’évolution des trihalométhanes à partir de l’absorbance UV 254 nm après chloration sur un réseau d’eau potable." Techniques Sciences Méthodes, no. 4 (April 20, 2020): 21–30. http://dx.doi.org/10.36904/tsm/202004021.

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Abstract:

La formation des trihalométhanes (THM) est associée à la réaction du chlore avec la matière organique résiduelle contenue dans les eaux traitées avant distribution. Elle se poursuit dans le temps sur le réseau de distribution jusqu’au robinet du consommateur. Le respect de la norme des 100 μg/L sur les points les plus éloignés peut être critique sur des unités de production où la matière organique résiduelle en fin de traitement peut se montrer très réactive, en lien à sa composition et à des facteurs aggravants comme la température, le temps de séjour hydraulique et la présence de bromures. Dans ce contexte et en visant en priorité les eaux superficielles à pollution moyenne à forte en matière organique, la R&D Saur a développé un modèle prédictif de formation des THM en basant la construction sur trois objectifs principaux : une quantification en unité de masse de THM totaux, la prévision la plus juste sur les fins de réseau pour des temps de séjour dépassant les 72 h et, enfin, que le modèle puisse être employé sur les installations industrielles comme outil de diagnostic et d’aide aux réglages d’exploitation des traitements unitaires. Le modèle a été bâti à partir d’essais de laboratoire menés sur des eaux traitées de deux unités de production avant chloration. Les protocoles mis en oeuvre ont permis de développer une modélisation à partir de l’absorbance UV à 254 nm. L’équation cinétique de production permet d’évaluer précisément les concentrations en THM totaux à moyen et long termes sur une gamme étendue de températures : 7 à 25°C. Le modèle intègre le « bromide incorporation factor », indice de caractérisation de l’état bromé, qui permet d’exprimer les résultats en unité de masse de THM totaux. L’applicabilité du modèle à d’autres groupes d’eaux est également présentée.

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3

Zaikova, Zoya A., A. V. Burdukovskaya, and A. I. Belykh. "Determination of priority unfavorable environmental factors." Hygiene and sanitation 95, no. 12 (2019): 1205–9. http://dx.doi.org/10.18821/0016-9900-2016-95-12-1205-1209.

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Abstract:

In the Irkutsk region there are recorded high indices of rates of morbidity, disability, mortality rate of the working-age population and low levels of life expectancy of the population, that is confirmed by ranking position levels among the all subjects of the Russian Federation. According to all mentioned indices of health the region is inside the top ten unfavorable regions of Russia. In relation to the problem in the state of health of the adult population the estimation of the causal relationships between environmental factors and certain health indices is actual. The list of studiedfactors included health indices that characterize the harmful working conditions of the working population and basic socioeconomic indices in the region. Estimation of causal-relationship relationships was performed with the use of methods of multivariate analysis - correlation and multiple linear regression. In the selection offactors for the construction of mathematical models of multiple regression there were used methods of the analysis of variables variability, pair correlation coefficients matrix and sequential switching covariates to eliminate the problems of multicollinearity, pre-standardization of indices for the elevation of the numerical stability of regression analysis algorithm. As a result of the execution of the analysis there were constructed statistical models for the dependence in the system variables “environment - public health”, which allowed to identify the most informative regression models for the adult population health according to indices of primary disability of the population, the mortality rate and life expectancy of the working age population. According to results of the analysis there were identified priority factors affecting on the health of the adult population of the Irkutsk region. To these factors there are referred the proportion of workplaces failing to meet sanitary standards for vibration and 8 socio-economic indices of living standards of the population.

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4

Salihu, Hamisu M., Abraham A. Salinas-Miranda, Arnut Paothong, Wei Wang, and Lindsey M. King. "Community-Based Decision Making and Priority Setting Using the R Software: The Community Priority Index." Computational and Mathematical Methods in Medicine 2015 (2015): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2015/347501.

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Abstract:

This paper outlines how to compute community priority indices in the context of multicriteria decision making in community settings. A simple R function was developed and validated with community needs assessment data. Particularly, the first part of this paper briefly overviews the existing methods for priority setting and reviews the utility of a multicriteria decision-making approach for community-based prioritization. The second part illustrates how community priority indices can be calculated using the freely available R program to handle community data by showing the computational and mathematical steps of CPI (Community Priority Index) with bootstrapped 95% confidence intervals.

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5

Jacobson, Alex. "A critical view of treatment priority indices in orthodontics." American Journal of Orthodontics and Dentofacial Orthopedics 124, no. 3 (2003): 344–45. http://dx.doi.org/10.1016/s0889-5406(03)00535-3.

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6

Niño-Mora, José. "Dynamic priority allocation via restless bandit marginal productivity indices." TOP 15, no. 2 (2007): 161–98. http://dx.doi.org/10.1007/s11750-007-0025-0.

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7

Cavallo, Bice. "Computing random consistency indices and assessing priority vectors reliability." Information Sciences 420 (December 2017): 532–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2017.08.082.

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8

M N, Pushpalatha, Mrunalini M, and Sulav Raj Bista. "PREDICTING THE PRIORITY OF BUG REPORTS USING CLASSIFICATION ALGORITHMS." Indian Journal of Computer Science and Engineering 11, no. 6 (2020): 811–18. http://dx.doi.org/10.21817/indjcse/2020/v11i6/201106076.

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9

Li, Y., G. Hui, H. Wang, G. Zhang, and S. Ye. "Selection priority for harvested trees according to stand structural indices." iForest - Biogeosciences and Forestry 10, no. 3 (2017): 561–66. http://dx.doi.org/10.3832/ifor2115-010.

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10

Rothblum, Uriel G., and Michael H. Rothkopf. "Dynamic Recomputation Cannot Extend the Optimality-Range of Priority Indices." Operations Research 42, no. 4 (1994): 669–76. http://dx.doi.org/10.1287/opre.42.4.669.

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