Les systèmes d`informations élaborées

Les systèmes
d'informations
élaborées
ILE ROUSSE 1989
111111
3 1 Mai - 2 Juin 1989
Société Française de Bibliométrie appliquée
Boîte postale n01507 - 75327 Paris cedex 07 - France
Té1 : 91-02-90-94 ;V'idéotex 3616 CRRM.
Les systèmes d'informations élaborées
ILE ROUSSE 1989
Journées organisées
par la
S.F.B.A.
MERCREDI 31 MAI 1989
9 h 00
9 h
M
ACCUEIL DES PARTICIPANTS
OUVERTURE DES JOURNEES
Sous le haut p m m g e de :
Monsieur Hubert CURIEN
Ministre de la Recherche et de la Technologie
Mmsim P.PASQUINI Député Maire de file Rcusse
Mnrriuu P. PATRIARCHE Conseiller RCgiod
Momiuu P. CREYSSEL Conseiller d'Etat
10 h 15
PAUSE
SESSION METHODOLOCIE
Résident :H. DOU
Co-Rbident :C. LONGEViALLE
10 b 30
-D.Bibliometrie
et langage naturel
BRAMY - N. BENAMOU (SELISA - Wissous)
-J.C.LaDORE
bibiiomelrie multiparam~trique
- J. GILBERT (Museum d'Histoire Naairelle - Paris)
- Une
approche linguistique de la conception des systhmes d'information supportee
par un systbme expert
Ç ROLLAND (UNversitC Paris 1 - Paris)
Un modèle neuronal d'apprentissage de domees de commeniaires
A. LELU - A. GEORGEL (INIST -Paris)
-
12 h 15
FIN DE LA SESSION
DEJEUNER
SESSIONSTRUCTURATION DE L'INFORMATION
Rkidait :D. LAURENT
CuPrCsidcnt :W. TURNER
14 h 00
- Utilisation
de la spnergie des ressources d'analyse de l'information en ligne et hors
temps serveur
H. WIU - L QUONIAM - P. HASSANALY (CRRM - Maseille)
Formalisation des connaissances d'une base de d 0 ~ 6 e Sbibliographiques
V. LAVERGNE (INIST Paris)
Structuration des donnees et traitement bibliometrique de I'informntion en ligne
C. PAOLI - M.C. DIONNE P. BILLARD - H. FAUDUET - C. LONGEVIALLE (CEDOCAR - Paris)
Des corpus doeumeniaires A I'intecpr6taUon des r6sultah de l'analyse de donnees
C. DUTHEUIL (CNIC Paris)
-
-
-
15 h 45
-
PAUSE
SESSION:INTERFACES UTILISATEURS
R é s i h i :P. BANSARD
CuRésident : M. CALLON
16 h 15
-H.Comment
mediatiser les analyses bibliometriques
DOU - L QUONIAM - P. HASSANALY - J. PULLINO (CRW - Marseille)
- Lcs interfaces graphiques de visualisation des donnees
M. EBOUEYA (CRiSïEL - Li Rochelle)
- L'interface Lexltran
-
-
M. KALTENBACH M. HURAUT-PLANTET- F. LAVILLE W. TURNER (CNRS Paris)
Analyse de la representation spatiale des donnees Cvolutives
B. DOUSSET - A. HILAIRE (U.P.S. Toulouse)
-
-
18 h 00
FIN DE LA SESSION
19 h 30
RECEPTiON PAR LA MUNICIPALiïE DE L'ILE ROUSSE
JEUDI1JUIN 1989
9 h 00
- Un t n v a i i infom6trique sur les relations recherchdindustrle
- F. LAVILLE (INIST - Paris)
-PW..DeTURNER
l'utilisation strategique des technologies de I'informtion
JARDIN - S. BEIGNET (CERAM - Sophia-Antipolis)
du
- Modble de croissance et d16volution de la connaissance sclentiilque
J.M. TROUVE (LABCIS - Poitiers)
- Les limites des commandes d'analyse statistique en Ugne
J.P. LARDY (URFIST - Lym)
- L'analyse systCmique de "documents oraux"
-
-
M. KARSKY S.C. DORE - S.F. MIQUEL (ELF, CNRS Paris)
11 h 15 PAUSE
11 h
M
-
Analyse des correspondances entre texte et musique dans les chorales de Jean
Sebastien Bach
C DUTHEUIL - G. GORDON - J.C. DORE (CNIC P h )
-
12 h 00
RN DE LA SESSION
DEJEUNER
14 h 00 POURSUlTE DES TRAVAUX DES JOURNEES D'ETUDES ET DE LA REUNION SFBA-ADEST
18 h 00 ONCERT D'ORGUE
19 h 45 REPAS TYPIQUE DANS UN VILLAGE DE HAUTE CORSE (excursion et rcpas en option)
VENDREDI 2 JUIN 1989
E
-S
APPLICATIONS SCIENTIFIQUES
Rksident :J.F. MIQUEL
CbPrtsidcni :M. ROUX
9 h 00
-
Un systbme d'informations arch6ologiques e t pal6ontologiques.
service de la decouverte des ancêtres de l'homme
-
-
L1inforJnatique au
-
J. FRUITET L KALLOUFI - D. LAURENT H. de L U W Y C. BOURRET (ITODYS - Pans)
- L e s informations nuancees dans les systbmes d'informations. Applications P une base
de connaissances en sciences naturelles
N. MOUADDIB (CRIN.CNRS - Nancy)
L'analyse bibliom4irique comme aide aux etudiants chercheurs. Applications P 517
references bibliographiques d'un etnt de l'art sur l'image e t son environnement
technologique
B. DULOU - P. HASSANALY - L. QUONIAM (CERB, CRRM - Toulon. Marseille)
Evaluation des periodiques français P travers une enquête de perception aupres des
scientifiques
P. PETRlNKO (CNIC) M. CHEREST (SFC)
EvaluaUon de la politique scientifique de la reglon Nord Pas de Calais
M. CALLON - YA. ROCHER - F. ROJOUAN (CSI, INIST - France)
-
-
-
-
11 h 00 PAUSE
SESSION:LES APPLICATIONS INDUSTRIELLES
M i d e n t :M. CANTACUîENE
GA'résidenr :B. DOUSSET
11 h 15
-
Utilisation des informations d'une banque de donnees geographiques en vue
d'applications urbanistique
T. COUESNON - D. LAURENT (Universid Paris VIi)
StratQgies comparees de recherche, de publications et de depots de brevets pour un
grand laboratolre de recherche universitaire et une grande socibte industrielle
J.P. COURTIAL (Ecole des Mines - Paris)
M6lhodologie pour I'Ctude de I'evolution scientüique et technique
J. DIMO
Evaluatlon de la recherche et du developpement p u I'anaiyse des brevets
F. NARIN (COMPUTER HORIZON - USA)
-
-
-
-
13 h 00 FIN DE LA SESSION
DEJEUNER
PrCsidmt : M. RICALENS
15 h 00 TABLE RONDE : Quelle clientele pour la bibliométrie ?
-
-
-
-
M. BAYEN M. CALLON H. DOU C. DUTHEUIL M.G. SCHWEIGOFFER
16 h
M FW DES JOURNEES
UTILISATION
DE LA SYNERGIE DES RESSOURCES D'ANALYSE DE
L'INFORMATION EN LIGNE ET HORS TEMPS SERVEUR,
Henri Dou, Luc Quoniam, Parina Hassanaly
C.R.R.M.
CENTRE DE RECHERCHE RETROSPECTIVE
Université Aix Marseille III 13397 Marseille cédex 13
36.16 CRRM te1.3391029094 fax 3391288030 telex 402876 F
Résumé: un certain nombre de commandes statistiques sont utilisables en
ligne sur les serveurs d'Information Scientifique et Technique. Ces
commandes permettent un certain nombre d'analyses, mais sont limitées par
le coût des transmissions et de l'accès aux bases de données.
La généralisation de ces commandes a conduit à une baisse importante du
coût de ces fonctions en ligne, puisque beaucoup de serveurs ne font plus
payer le nombre de termes utilisés. De ce fait les résultats obtenus lors
de ces tris peuvent être enregistrés et analysés ultérieurement par des
logiciels spécialisés. Nous présenterons dans ce mémoire l'utilisation des
informations fournies par la commande GET (serveur Orbit Information
Technologies), et leur traitement hors temps serveur pour effectuer des
comparaisons, des tracés en histogrammes, des reformatages pour d'autres
logiciels tels lotus 123. Des exemples mettront en évidence le& résultats
nouveaux qui peuvent être atteints facilement avec une telle approche.
1
$
...
Les commandes statistiques en ligne telles que MEM, GET, ZOOM,
ont été
décrites par différents auteurs (1,2,3). Elles permettent, del trie^, puis
de classer les différents éléments d'un champ donné, daans un ordre
croissant ou décroissant, et pour une étape de recherche précise. Elles
constituent de ce fait un outil de visualisation différent des systèmes
classiques qui permettaient seulement l'édition des références, ou
l'édition du nombre total de réponses pour une question données. Au mieux,
l'utilisation des commandes de voisinages permettaient de connaître la
présence et la fréquence de certains termes dans un environnement
alphabétique donné et pour un champ précis.
Il était donc tentant, de passer au delà du simple tri en ligne des
éléments constitutifs d'un champ, pour aller vers une comparaison de ces
mêmes éléments, pour des GET réalisés à des époques différentes, ou sur des
thèmes différents, ou sur des auteurs ou sociétés différentes, etc...
1
- La présentation des résultats de commandes de type GET:
La présentation des commandes de type GET, en ligne, est particulièrement
austère, c'est simplement une liste de fréquences et de mots, qui peut être
fort longue (jusqu'à 4000 environ). La consultation de la liste, ne donne
pas la possibilité de visualiser rapidement le profil des premiers termes,
d'une façon comparative. Une des manière d'atteindre ce but, est de stocker
les informations obtenues, puis que les visualiser automatiquement, sur
écran ou imprimante, en introduisant un contraste à 25, 50% de la fréquence
maximale, par exemple.
Revue Française de Biblioaétrie
SFBA
numéro 6, Fbvrier 1990
La figure suivante montre la visualisation des informations obtenues par
GET, avec la "sortie classique" d'une part, et en regard l'histogramme qui
la décrit.
figure 1
2
-
.....
La comparaison de deux GET entre eux:
Cette comparaison va introduire un élément important dans l'utilisation de
ces commandes. En effet on obtient ainsi une synergie entre la puissance
des serveurs et de leurs outils, et le traitement en local par des
programmes dédiés.
Les tables 1 et 2 mettent en évidence la puissance de la méthode, pour
traiter le sujet suivant:
quels sont les points de convergence entre les travaux effectués à
Marseille et ceux effectués à Québec, dans le domaine couvert par les
Chemical Abstracts. On constate que l'utilisation d'une clé de tri de
longueur variable permet de moduler les éléments comparés, et que d'autre
part on peut soit comparer l'ensemble des éléments d'un GET par rapport à
l'ensemble des éléments d'un autre GET, soit fixer le nombre d'éléménts à
comparer.
La présentation est effectuée sous deux formes: ligne à ligne en .regard, ou
ligne à ligne superposées. La conservation des niveaux de 'fréquences permet
à l'utilisateur d'avoir outre la comparaison, son niveau d'intensité.
On constate en outre, que le fichier utilisé en premier apparait par ordre
chronologique ici Marseille. Pour les Québécois, le fait de nbmmer,Québec
en premier permettrait de comparer les données concernant cette ville par
ordre chronologique.
tables 1 et 2
3
-
Les comparaisons possibles:
Pour aller plus loin dans la comparaison, on peut agir suivant deux
méthodes: re-enregistrer le fichier résultant de la comparaison entre deux
GET, afin de réaliser des comparaisons de comparaisons dans le temps ou
suivant d'autres critères, soit créer un fichier de base, test, qui sera
comparé à différents GET. Par exemple un fichier de produits chimiques qui
seront décrits par leur RN (Numéro de Registre), puis comparés aux GET
obtenus sur les Index Terms du Fichier Chemical Abstracts, pour différentes
sociétés par exemple.
Dans ce cas, le fichier test créé, aura une fréquence arbitraire de 1 pour
tous les termes utilisés. Ce fichier est réalisable facilement, le format
obtenu étant analogue à celui des informations obtenues par une commande
GET
.
1
Exaiple of a GRAPH froi a 6ET file using a dot iatrix printer.
Epson LXPBB - Contrast 252 of the highest frequency -
HIGH
TEHPERATURE
LUBRICATING
OILS
OIL
LUBRICANT
LUBRICRNTS
A
GZEASEÇ
LUSRICATION
ADDITIVES
P.1
ON
OXIDATICiN
BASE
ÇYNTHETIC
CO?iPOSITIOHS
EFiiCT
BEARINGS
PROPERTIES
STUDY
AHTIOXIDANT
APPLICATION
BASED
EHGINE
HATERIALS
SELF
USE
ANTIWEAR
APPARATUS
CAPABILITIES
CHARACTERISTIFS
COHDITIONS
DEPOSITS
DETERHINATION
99
99
23
?l
17
14
14
11
11
18
9
9
9
9
7
7
6
6
5
5
5
4
4
4
4
4
4
4
3
3
3
3
3
3
3
.............................................................................
Orhit In! ornation Technolo~ies, date: 11-29-1566
.............................................................................
Representation of a GET FILE on Printer
i--i<--~-;---J-.---ii------------------------------
C o i r p a r r i s o n d i ~ 1 . hh; s i l l l e ( I O 1 1 a o l u i d t Q u i b t c ( 1 9 9 I
D a t a frw f i l e i a . q t t ' i r r p r i n t r d f i r s t .
l u r b i r o f characttrs coiparid: 5
k t : 12-11-1988
..
--------------------------------------------teris
KCU~.
occur.
6ENE AND 6ENETlC ELENENTI
6ENE M D SEWETIC ELEHENT
6EHE AH0 SENETIC E L M E H T
6EHE AND SENETIC ELEHEWT
SEXE AND 6EHETIC ELEHENT
RECEPTORS
PROTEIWS
PROTEINS, B I O L STUDY
PROTEIN SEOUENCES
AiiT16EWS
CELL HEHBRAHE
CELL IiVCLEUS
BRAIN
A n I n n ACIDS
AHlHO RCIDS, B I O L STUDY,
6EHE AH0 6EHETIC ELEHENT
SENE AH0 6EYETlC ELEIEHT
6EHE AND 6ENETIC ELEHENT
6ENE AHD SENETIC ELEHiNT
LIVER
LIVER, COHP051TION
PROTEIHS
PROTEINS, B I O L SIUDY
PROTEIN SEOUEHCES
ANINO ACIDS
A n l n o cio os, BIOL STUDY,
7449-2:-S
7148-23-5, B l O L STUDY
7448-23-5
7448-25-5, B I O L STUDY
B I O L 0 6 I C A L TRAHSPORi
RLOOD PLASHA
BLOOD SUBAR
BLOOD
,
BLOOD SERUR
BLOOD VESSEL
FATTY ACIDS
7~a-21-5
7441-23-5, B l G L STUDY
7448-21-3
7448-23-5, B l O L STUDY
7441-21-5
7448-21-5, B l G L STUDY
ANDROSEHS
RNTIBODIES
DEOIYRIBCYUCLEIC AC10 SE
DEOIYRIBOBUCLEIC AClDS
HEA 1
HEAT OF FUSICN AND HEAT
RIBOHUCLEIC ACIDS
7448-23-5
7448-23-5, B l O L STUDY
744a-25-5
714s-23-3,
BIOL STUOY
9881-92-7
CHRO3ATOSRAPHY
FATTY ACIDS
SLYCERIOES
LlVER
LIVER, CONPOSITICH
WUCLEPR HA6HETIC RESCHAN
OPTICAL YOHLINEAR PROPER
OPTICAL HOHLlHEAR PROPER
ANTIBODIES
CELL CABRANE
CELL NUCLEUS
tHROHATOSRAPHY
HEAT
HEAT OF FUSIGN AWD HEllT
LASER RADIATIOW
LASERS
W AND GENETIC ELEHEWTI
6 E I E Ali0 6 D l E T I C ELEHENTI
M W E An0 6EHETIC ELEHENTI
RECEPTORS
1
PROTEIWS
1
PROTEIX
1
PROTEINS
1
A I T [SENS
1
CELL NllBRAVE
1
CELL H f ï l B W E
1
SRPIX
1
AIIN0 M I D S
1
AA11i0 AC105
1
6ENE AND 6DIETIC ELEREHTI
SEHE M D 6 U E T I C ELEHEHTI
6EHE M O 6ENETlC ELEHEHTl
6EHE AND 6ENETIC ELEHEHTI
LIVER
1
LIVER
1
PROTEIN SEOUEHCES
1
PROTEIN SEOUEHCES
1
PROTE18 SEOUENCES
1
M I N O N I D S , BIOL STUDY l
ABIO
ACIDS, am STUDY t
7448-44-1
1
7448-44-1
1
744s-5s-a
t
7448-51-8
1
BIOL061CAL TRANSPORT
l
BLOOD AYALYSIS
1
SLOOD ANALYSIS
1
BLOOD ANALYSIS
1
BLOOD AUALYSIS
1
BLOOD ANALYSIS
1
FATN NIDS
1
7448-21-3
1
7441-21-5
l
7448-22-4
1
7ua-22-4
I
7449-71-2
1
7 4 41-71-2
1
PWDROCTOWUS AUSTRALIS 1
AWTIB0I)IES
1
DEOITRIBONUCLEIC A C l D S E I
DEOIYRIBOiiUCLEIC ACID S E I
HEAT OF ALLOY I N 6
1
l P A T DF ALLOYIN6
1
RIBOHUCLEIC AClD FORHATII
7441-Ah-6
1
7448-66-h
1
744s-71-2, B I C I STUDY 1
7448-79-2, B I 0 1 SIUDY 1
9181-62-1
1
CHRMAT06RAPHY
1
FATTY ACIDS, B I O L STUDY 1
RYCERIDES
1
LIVER, RETABMISR
1
LIVER, i!lTAUOLISH
I
NUCLEAR I S H E T I C AESOHANI
OPTICAL WHLINEAR PROPERI
OPTIC& MNLINERR PROPERI
A~TIBODIES, n o n o c L o n A L t
C R L IWIBRANE, BASOLATERI
CELL IIEHMAWE, BASOLATERI
CHRM0501iE
t
K A T OF FORNRTIOY
1
K A T OF FORAATIOW
1
LASER RADIArION
1
LASER RRDlATlON
1
.
A
-
tirrr
------------
------__-_--.-.
--
P
occur
6EYE M D S M E T I C R M I I T
6D(E M D 6ENETIC E L ü i M T
6EYE AND SENETIC E L E N M
6 U E M D SENETIC E L ü i M T
RECEPTORS
PROTEIYS
WTISENS
CELL IfHBRANE
BRAIY
M I N O KIOS
A l l N O ACIDS; B l O L STUDY,
SEWE AND 6 E i E T I C E L E n M T
6EWE M D 6EHETlC ELENENT
S U E AND P N E T I C f L ü i E H T
SENE AND 6 D I E T I C ELLYEHT
LlVER
PROTEIN SEQCEWCES
A n I n n PCIDS
A n l n o ACIDS, BIOL STUDY,
BIOL061CAL TRANSPORT
FRTTY ACIDS
AWTIBODIES
DEOIYRIBOHUCLEIC AC10 SE
DEDIYRLSOHUCLEIC ACIDS
RIBONKLEIC A C l l S
CHRONATC6RAPHY
FATTY ACIDS
6LYCERIDES
WCLEAR NA6WETlC RESOHAN
W T l C A L N O N L I H U R PROPER
OPTICAL YOWLINEAR PRCPER
AWTIMDIES
CELL HOIBRAUE
LASER RADIATIO~
--------------- -----------_
_----------
C o i p a r a i r o n d i s 6ET d i H a r o i l 1 ( 1 8 1 1 t t de O u i b q c I1)II kq.21
Data f r a i f i l e ia.qit arc p r i n t r d l i r s t .
N u i b i r o f c h r r a c t i r s conparid: 28
Date: 12-11-1989
--29
29
29
29
22
28
13
15
14
IS
1s
13
15
15
13
13
II
9
9
7
7
7
-------------
-----
~ECU~.
b
3
P e r i o d : p a r t of 1977 and 1988
ttrrs
6EHE AYD SEMETIC ELEHDTI
SENE M D 6 N E T I C ELEitENTl
6ENE A l 0 BENETIC E L E i i E i T I
MiE AND S M T I C E L f R E n T t
RECEPTORS
1
PROTE16
1
AYT16UIS
1
CELL HEIiBRAHf
1
MAIN
1
A l l M PCIDS
1
nnrno KIOS
1
6EWE AND 6 ü i E T I C E L ü i W T t
6EHE f f l D S E X T I C ElfHOlTt
M N E AND 6ENETIC E L R i U T 1
6 W E AH0 BENETIC E L E i L Y T I
LIVER
I
PROTEIN SEIULUCES
1
ANINO AClDS, B I O L STUlY 1
nniwo a c l o s , BICL STUDY I
B10L061CAL TRAHSPOAT
1
FATTY AClDS
1
AHTIBODIES
1
DEOIYRIBOHUCLEIC AClD S E I
DEOIYRIBONUCLEIC AC15 S E I
RIUONUCLEIC AClD F O R M T I I
CHRûNAT06RAPHY
1
FATTY PCIDS, B l O L STUDY 1
6LYCERIDES
1
WUCLEAR M 6 N E T I C RESCNAWI
OPTICAL HOKINEAR PRCPEiII
OPTICAL NOLINERR PROPERI
AWTIBODIES, lOHMLOiiRL t
C E L L NIBRRWE, BPSOLATERI
U S E R RADIATICW
.
1
1
6
.
,
----------.
bris
----
occur.
6
6
Cornparison of 2 GET FILES u s i n g d i f f e r e n t
Keys: 5 , 10, 20
---------
C o r p a r a i s o n d t s 6 t t H a r s r i l l i ( 1 1 1 1 tt P u r b t c ( 1 8 1 ) t i y = l I
D a t a f r ~ fri l t .iqrt
arc printid first.
l u r b t r o f c h a r a c t i r s c o i p a r t d : II
Date: 12-(1-1988
-
tiris
6 M E AH0 SENETIC ELOIENTI
SEYE AND 6ENETIC E L E I E S T I
S M Ail0 6ENETlC ELEHEHTt
6EWE AND BENETIC E L W N T I
RECEPTORS
1
PROTEINS
1
ANTI6EHS
1
CELL M B R A H E
1
BPAIY
1
AHIYO ACIDS
1
6EYE AH0 6ENETlC ELESENTt
6EYE AHD 6 i N E T I C a E N H T 1
6 E K AHD S U E T I C ELL?EWTi
L
W
E AND 6 i Y E T I C E L L ï f N T I
LIVER
1
PROTEIW SEOUENCES
1
A R I ~ KIOS,BICI srum I
IIOLOGICAL IIIfflSi'ORT
1
FATTY ACIDS
I
AWTIBODIES
' 1
DEOIIRIlOMhLCIC AClD S E I
MOIYRl8OHUCLEIC AClD S E I
LHRMAINRAPHY
1
6LYCERIMS
1
YUQEAR U 6 W I C R E S D W l
OPTICAL IIONINEM m o P C n t
W T I U L W O B I N E A I PROPERI
LASER R A D I A T I M
1
.
------
-------------- ---
P C C ~ ~ .
ttris
6 M E M D SEXETIC E L C H U T
6ENE M D 6ENETIC ELEilEWT
6EHE AYD 6LVETIC ELEHENT
6 E N i AND 6ENETIC E L E N N T
RECEPTORS
PROTEIYS
ANTIENS
CfLL r n B R A M
SRPIY
AAlNO ACIDS
6ENE AH0 6EHETIC E L E W l T
6EHE AND S E M T I C ELEHENT
6EHE PYD S M T I C E L E H U T
6 E I E AND 6 M T I C E L W T
LlVER
PROTEIY SEDUENCES
AHIllO ACIDS, B l O L S N D T ,
B I M O 6 l C A L TRANSPORT
FATTV AeIDS
AWTIBODIES
DEOIYRIBOWUCLCIC A C l D SE
DEOITRlBO#UaEIC AClDS
CHnO)IATOPAPHY
SLYfEPIDES
MlCLEAll Y G Y E T I C R E S W
OPTICAL M N I Y E A R PROPEl
OPVICAL XO#IlEM
PRûPER
LASER RADlATlDll
MARSEILLE (100) 3107 t e r m s 464 r e f .
QUEBEC (100) 1157 t e r m s 151 r e f .
B
A
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
C
D
F
E
99 HIGH
99 TEHPERATURE
23 LUBRICATING
28 OILS
17 OIL
14 LUBRICAHT
14 LUBRICANTS
11 A
11 6REASES
10 LUBRICATION
9 ADDITIVES
9 AT
9 ON
F OXIDATION
7 BASE
/
/
/
16
17
18
19
/
24
29/11/88 15h19n
6
/
,'
/
/
Export frorn a CET File
5 highrst frequencies
17 (6,6X)
/
4
EXPORT of a GET FILE t o LOTUS 123
and P i e Chart Graph £rom t h e s e d a t a .
Export from 3 CET File
5 h i g h ~ s tfrequencies
'GH (38,42)
,
y.,:..
i..
LOCOMOTION
PHASE (W) TRANSFER (W) CATALYSIS
SMALL ( W ) CAR#
(29)
SMALL ( W ) BOAT#
(191)
2 OR 3
(210)
2 AND 3 ( 0 )
SPIALL (W) PLANE#
(7)
?AND6
(0)
.5 AND 6
(0)
BII<E# OR B I C # C L E #
(4005)
?AND9
(0)
;AND?
(2)
AND 9
(CS)
(15)
SS 13 f C ?
USER:
.,
___________________-----------------------------------------------------c a m p a r i s o n GET s m a l l c a r a n d GET b i c y c l e (WPIL P A 1
Data from f i l e car a r e p r i n t e d fsirst.
Number o f c h a r a c t e r s compared:
5
D a t e : 12-01-1463
'
,
-__________________-----------------------------------------------------occur.
2
-7'
7
I
1
1
1
1
1
terms
occur
HONDA G1k:EI.i KOGYO K.
a
HONDG G I L E N I(OG'(0 K
d
HONDA GIKEN KOGYO K
BAYEF:ISCHE MOTGREPI biERKE*
€TA* ÇUF'ERVIS
ETAB SUPER'J 1S
HOPJDA G 1E:EPI KOGYO
'*
HCNDA SIKEI'I KOG'IÜ
HOPIDA GIXEN KOG'fC!
d
*
*
*
.
37
6
4
1:
7
4
S?
8
4
trrms
HOPIDA MOTUR I N D 1C.t::
HONDA GIKEN KOG'iO
HDPIDA G1I::EPI KCJGtL;
BA'(ER AG
ETAB SIMPLEX
ETaB L E SINF'LE.<
HOFIDA MOTCJli: I N D Kt::
HCPIDA GIKEN KOGYO
HGtJDi3 GIKEN KOGYÜ ii:
A
ï
.
.
h.
,>
.,
___________________------------------------------------------------------
.........................................................................
C o r n p a r i s o n o f GET f r o m b i c y c l e t o t h e GET o f s m a l l b o a t ( W P I L P A )
D a t a F r ~ r nF i l o b o a t a r e p r i n t o d F i r s t .
blcimbcr O+ c h a r a c t e r a c o m p a r e d :
5
D a t a : 17-01-1083
.........................................................................
occur .
t e r ms
t e r ms
OCCLI~.
2
YAMAHA MOTOR KK
WAILLET G
MITSUP 1SH 1 DEI'IK 1 KK
YARAHA HATSUDO#I KK
R
6
YAMAHA HATSUDOKI KK
*
7
MAILLARD ETABS SA
.w
MITSUBOSHI PELTING KK
*
6
YAMAHA HATSUDOKI KK
.........................................................................
1
1
1
l q j
4
-
La synergie avec des logiciels existants:
Pour aller plus loin dans le traitement statistique des GET ou des fichiers
obtenus par comparaison de GET entre eux, le reformatage des fichiers est
utilisé. Ce reformatage permet de passer au niveau LOTUS 123, et donc de
charger les résultats dans ce logiciel. On peut alors réaliser des calculs,
des graphiques, ou intégrer ces informations dans une
des sélections,
base de données de résultats.
..
Dans le cas du fichier résultant de la comparaison de GET entre eux, les
éléments communs du premier fichier sont introduits en premier, suivi des
éléments communs du second. Ceci permet la création sous LOTUS de bases de
données contenant les éléments communs d'un concurrent, etc... ou de
comparer les niveaux de fréquence des éléments communs de,plusieurs
concurrents, etc...
La figure 2 et la table 3 permettent de voir comment un fichier obtenu à
partir d'un GET a été transféré sous LOTUS 123, et ensuite le tracé en
camembert qui a été effectué.
5
-
Ce qui est uniquement réalisable par ces méthodes:
Les méthodes comparatives permettent d'atteindre des résultats,qu9il ne
serait pas possible d'atteindre autrement, si ce n'est par des compiraisons
manuelles très pénibles. Le but à atteindre est le suivant:
Déterminer dans un fichier de brevets (ici WPIL) les sociétés qui se
préoccupent de petits bateaux, ainsi que de bicyclettes.
Cette question ne peut pas être résolue par les opérateurs booléens
i:
classiques. On opère de la façon suivante:
-.A
l'interrogation sur petits bateaux est suivi d'un GET sur le champ PA
(patent assignees), de même pour l'interrogation sur bicyclettes. Une fois
les deux fichiers GET enregistrés, ces derniers sont comparés entre eux. On
note ici la puissance obtenue pour réaliser la comparaison avec une clé de
tri variable, qui permet de sélectionner YAMAHA VVVV et YAMAHA YYYY, ce qui
ne serait pas possible à partir d'une utilisation d'un GET TOSEL, du
transfert des réponses dans la base avec un croisement par un des sujets
précédents. En effet, dans ce cas, les noms des patents assignees seraient
comparés en totalité, ce qui ne permettrait pas la sélection de la firme
YAMAHA, si elle est associée à d'autres termes différents entre eux.
La table 4 permet de visualiser le résultat obtenu.
Conclusion:
On constate ainsi qu'il est possible, en utilisant la synergie entre
serveur et traitement spécialisé, de réaliser des outils de comparaison
performants. Ces outils, utilisables au niveau de la veille technologique
devraient être systématiquement utilisés. Ils permettent en effet,
moyennant un faible coût, d'obtenir des informations nouvelles, très
variables suivant les champs utilisés: RN, Patent Assignees, Inventeurs,
Auteurs, Classification Derwent, sections, Manual Codes, etc...
Les r é s u l t a t s permettent en outre de s é l e c t i o n n e r e n s u i t e des corpus de
références qui pourront s e l o n l e s d i f f é r e n c e s ê t r e analysés p l u s en d é t a i l .
Bibliographe:
-
JAKOBIAK F. ,
"Utilisation d'outils bibliométriques et
terminologique. Exemple d l u t i l i ~ a t i o n ~ ~
Actes dlINFODIAL-VIDEOTEX, p. 18-21 (1985).
-3 -
-
-
de
recherche
,
TERRAGNO J. ,
l'The GET cornrnand : a powerful new patent searching tool
from Perganon Infolinefl
WORLD PATENT INFORMATION, vol. 6, n o 2, p. 69-73 (19849.
1
GIRARD 'A., MOUREAU M. ,
"Utilisation des bases de données
études statistiques"
2ème colloque sur llinformztion en
novembre 1986.
f
I1Brevets"
iI
pour
des
a
chimie,; LYON
13-14