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| Autori principali: | , , , , , , , |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2412.10576 |
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| _version_ | 1866912157947396096 |
|---|---|
| author | Maxim, Laura Rabatel, Julien Douguet, Jean-Marc Grabar, Natalia Interdonato, Roberto Loustau, Sébastien Roche, Mathieu Teisseire, Maguelonne |
| author_facet | Maxim, Laura Rabatel, Julien Douguet, Jean-Marc Grabar, Natalia Interdonato, Roberto Loustau, Sébastien Roche, Mathieu Teisseire, Maguelonne |
| contents | To address the current crises (climatic, social, economic), the self-sufficiency -- a set of practices that combine energy sobriety, self-production of food and energy, and self-construction - arouses an increasing interest. The CNRS STAY project (Savoirs Techniques pour l'Auto-suffisance, sur YouTube) explores this topic by analyzing techniques shared on YouTube. We present Agro-STAY, a platform designed for the collection, processing, and visualization of data from YouTube videos and their comments. We use Natural Language Processing (NLP) techniques and language models, which enable a fine-grained analysis of alternative agricultural practice described online.
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Face aux crises actuelles (climatiques, sociales, économiques), l'auto-suffisance -- ensemble de pratiques combinant sobriété énergétique, autoproduction alimentaire et énergétique et autoconstruction - suscite un intérêt croissant. Le projet CNRS STAY (Savoirs Techniques pour l'Auto-suffisance, sur YouTube) s'inscrit dans ce domaine en analysant les savoirs techniques diffusés sur YouTube. Nous présentons Agro-STAY, une plateforme dédiée à la collecte, au traitement et à la visualisation de données issues de vidéos YouTube et de leurs commentaires. En mobilisant des techniques de traitement automatique des langues (TAL) et des modèles de langues, ce travail permet une analyse fine des pratiques agricoles alternatives décrites en ligne. |
| format | Preprint |
| id |
arxiv_https___arxiv_org_abs_2412_10576 |
| institution | arXiv |
| publishDate | 2024 |
| record_format | arxiv |
| spellingShingle | Agro-STAY : Collecte de données et analyse des informations en agriculture alternative issues de YouTube Maxim, Laura Rabatel, Julien Douguet, Jean-Marc Grabar, Natalia Interdonato, Roberto Loustau, Sébastien Roche, Mathieu Teisseire, Maguelonne Information Retrieval To address the current crises (climatic, social, economic), the self-sufficiency -- a set of practices that combine energy sobriety, self-production of food and energy, and self-construction - arouses an increasing interest. The CNRS STAY project (Savoirs Techniques pour l'Auto-suffisance, sur YouTube) explores this topic by analyzing techniques shared on YouTube. We present Agro-STAY, a platform designed for the collection, processing, and visualization of data from YouTube videos and their comments. We use Natural Language Processing (NLP) techniques and language models, which enable a fine-grained analysis of alternative agricultural practice described online. -- Face aux crises actuelles (climatiques, sociales, économiques), l'auto-suffisance -- ensemble de pratiques combinant sobriété énergétique, autoproduction alimentaire et énergétique et autoconstruction - suscite un intérêt croissant. Le projet CNRS STAY (Savoirs Techniques pour l'Auto-suffisance, sur YouTube) s'inscrit dans ce domaine en analysant les savoirs techniques diffusés sur YouTube. Nous présentons Agro-STAY, une plateforme dédiée à la collecte, au traitement et à la visualisation de données issues de vidéos YouTube et de leurs commentaires. En mobilisant des techniques de traitement automatique des langues (TAL) et des modèles de langues, ce travail permet une analyse fine des pratiques agricoles alternatives décrites en ligne. |
| title | Agro-STAY : Collecte de données et analyse des informations en agriculture alternative issues de YouTube |
| topic | Information Retrieval |
| url | https://arxiv.org/abs/2412.10576 |