Cadre ZachmanLe cadre Zachman est un cadre d'architecture d'entreprise qui permet d'une manière formelle et hautement structurée de définir le système d'information d'une entreprise. Il utilise un modèle de classification à deux dimensions basé sur : six interrogations de base : Quoi, Comment, Où, Qui, Quand, et Pourquoi (What, How, Where, Who, When, Why), qui croisent six types de modèles distincts qui se rapportent à des groupes de parties prenantes : Visionnaire, Propriétaire, Concepteur, Réalisateur, Sous-traitant et Exécutant (visionary, owner, designer, builder, implementer, worker) pour présenter une vue holistique de l'entreprise qui est modélisée.
Cadre d'architectureUn cadre d'architecture est une spécification sur la façon d'organiser et de présenter une architecture de systèmes ou l'architecture informatique d'un organisme. Étant donné que les disciplines de l'architecture de systèmes et de l'architecture informatique sont très larges, et que la taille de ces systèmes peut être très grande, il peut en résulter des modèles très complexes. Afin de gérer cette complexité, il est avantageux de définir un cadre d'architecture par un ensemble standard de catégories de modèles (appelés “vues”) qui ont chacun un objectif spécifique.
Écologie des écosystèmesL’écologie des écosystèmes est l'étude intégrée des composants vivants (biotiques) et non-vivants (abiotiques) des écosystèmes et de leurs interactions dans un cadre écologique. Cette science examine le fonctionnement des écosystèmes et le relie à leurs composants tels que les produits chimiques, la roche-mère, le sol, les plantes et les animaux. L'écologie des écosystèmes examine les structures physiques et biologiques et étudie comment ces caractéristiques des écosystèmes interagissent entre elles.
Neurosciences computationnellesLes neurosciences computationnelles (NSC) sont un champ de recherche des neurosciences qui s'applique à découvrir les principes computationnels des fonctions cérébrales et de l'activité neuronale, c'est-à-dire des algorithmes génériques qui permettent de comprendre l'implémentation dans notre système nerveux central du traitement de l'information associé à nos fonctions cognitives. Ce but a été défini en premier lieu par David Marr dans une série d'articles fondateurs.
Spatial cognitionSpatial cognition is the acquisition, organization, utilization, and revision of knowledge about spatial environments. It is most about how animals including humans behave within space and the knowledge they built around it, rather than space itself. These capabilities enable individuals to manage basic and high-level cognitive tasks in everyday life. Numerous disciplines (such as cognitive psychology, neuroscience, artificial intelligence, geographic information science, cartography, etc.
Habileté de construction visuo-spatialeL'habileté de construction visuo-spatiale ou visuoconstruction désigne l’ensemble des processus du cerveau qui permettent d'analyser, de comprendre et de se représenter l’espace (l'environnement) en deux ou trois dimensions. Parmi les processus nécessaires pour y arriver, on note l'imagerie et la navigation mentale, l'évaluation des distances et de la profondeur ainsi que la construction visuo-spatiale. Plus spécifiquement, le processus de construction visuo-spatiale ou la visuo-construction réfère à la capacité à organiser des parties afin de produire une forme.
Computational anatomyComputational anatomy is an interdisciplinary field of biology focused on quantitative investigation and modelling of anatomical shapes variability. It involves the development and application of mathematical, statistical and data-analytical methods for modelling and simulation of biological structures. The field is broadly defined and includes foundations in anatomy, applied mathematics and pure mathematics, machine learning, computational mechanics, computational science, biological imaging, neuroscience, physics, probability, and statistics; it also has strong connections with fluid mechanics and geometric mechanics.
Modeling and simulationModeling and simulation (M&S) is the use of models (e.g., physical, mathematical, behavioral, or logical representation of a system, entity, phenomenon, or process) as a basis for simulations to develop data utilized for managerial or technical decision making. In the computer application of modeling and simulation a computer is used to build a mathematical model which contains key parameters of the physical model. The mathematical model represents the physical model in virtual form, and conditions are applied that set up the experiment of interest.
Réseau métallo-organiquevignette|Exemple de MOF avec différents ligands organiques. Les réseaux métallo-organiques (MOF, pour l'anglais metal–organic framework) sont des solides poreux hybrides cristallins constitués d'ions métalliques ou de clusters coordonnés à des ligands organiques pour former des structures en une, deux ou trois dimensions. Les MOF présentent notamment une surface spécifique très élevée du fait de leur structure nanoporeuse. Les MOF sont nommés selon leur lieu de découverte suivi d’un numéro d’incrémentation, par exemple MIL-101 pour Matériaux Institut Lavoisier , ou UiO-66.
Pédogenèse (géologie)alt=mécanismes de la pédogenèse|vignette|redresse=1.7|Illustration simplifiée des mécanismes de base de la pédogenèse. La vitesse moyenne de formation d'un sol va de 0,017 à 0,036 mm/an (la formation d'une couche arable de prenant ainsi de à ). Des taux d'érosion deux fois plus élevé (voire quarante fois dans les pays développés actuels dont l'agriculture productiviste se traduit par un labour ou un travail du sol intensif) explique l'espérance de vie des grandes civilisations antiques qui a souvent suivi un même cycle d'expansion et de récession (en moyenne de 800 à , donnée compatible avec l'érosion complète des couches arables et fertiles par leur culture intensive reposant sur environ un mètre de terre végétale).
Stochastic simulationA stochastic simulation is a simulation of a system that has variables that can change stochastically (randomly) with individual probabilities. Realizations of these random variables are generated and inserted into a model of the system. Outputs of the model are recorded, and then the process is repeated with a new set of random values. These steps are repeated until a sufficient amount of data is gathered. In the end, the distribution of the outputs shows the most probable estimates as well as a frame of expectations regarding what ranges of values the variables are more or less likely to fall in.
Hydrological transport modelAn hydrological transport model is a mathematical model used to simulate the flow of rivers, streams, groundwater movement or drainage front displacement, and calculate water quality parameters. These models generally came into use in the 1960s and 1970s when demand for numerical forecasting of water quality and drainage was driven by environmental legislation, and at a similar time widespread access to significant computer power became available.
