Quels sont les choix de bagues en diamant solitaire et baguette? | RayHaber | RaillyNews\nAccueilLettre d'introductionComment sont les choix de bagues en diamant solitaire et baguette?\nLes diamants sont les pierres qui ont été traitées sous certaines formes appartenant à la mine de diamants, qui ont été obtenues pendant des siècles, car elles sont enregistrées comme les pierres les plus précieuses que l'on puisse trouver dans ce monde. Les diamants sont l'une des pierres précieuses issues de la nature, connues parmi les anciens modèles de pierre et sont à l'avant-garde dans les périodes de mariage ainsi que parmi les modèles de pierres précieuses.\nEn dehors des solitaires, il y a aussi des diamants baguette. Étant donné que les bagues solitaires sont aussi importantes que leur choix de diamants dans ces produits, il faut prendre soin d'utiliser de la baguette. Bague diamant baguette les modèles sont préférés comme la pierre de ceux qui recherchent des différences physiques et de ceux qui veulent entrer dans une production plus spéciale. À ce stade, la taille du diamant est faite plus spécifiquement dans les produits baguettes et il existe des modèles de coupe à grande échelle et de formes rectangulaires.\nEn tant que l'un des modèles taillés en diamant les plus préférés, les bagues baguette sont très préférées car elles correspondent à l'élégance et à l'élégance. Il existe de nombreux diamants taille baguette. Il est important de faire le bon choix entre eux. Ces bagues solitaires, également appelées une sorte de bague de demande en mariage, où le doigt qui va au cœur est celui de l'annulaire de la main gauche de la femme, se porte sur l'annulaire de la main gauche.\nLa plupart des problèmes auxquels vous ferez attention lors de l'achat de diamants sont généralement des détails tels que le certificat et la qualité de la pierre. À cet égard, ces certificats, que vous pouvez qualifier de carte ou de document, sont le type, la valeur, la caractéristique, la lettre de luminosité, le type de coupe de votre diamant. Il vous donne des informations sur les sujets. En tant que tel, vous devez faire attention à l'obtention d'un certificat correct tout en choisissant les meilleures pierres de qualité pour une petite pierre, le diamant.\nY a-t-il un diamant mal coloré? Cela n'existe jamais. Au lieu de cela, les lettres dites ordonnées dans les valeurs que vous pouvez acheter en fonction de votre budget, font ressortir la coupe et la clarté les plus spéciales que vous puissiez obtenir pour votre amoureux. La considérant comme une représentation portée sur les doigts afin de procurer un bonheur à vie aux solitaires, qui ont traversé de nombreuses étapes et ont un travail intensif, bague diamant solitaire vous pouvez l'acheter. Bien que les prix dépendent directement des qualités telles que la couleur, le carat, la taille et la pureté, il est également important de faire les choix concernant ces diamants, qui apparaissent incolores dans la bonne proportion mais présentent des différences distinctes, sur les bonnes marques.\nVous pouvez faire une demande en mariage avec une bague en diamant, et pour cette raison, vous pouvez également agir en concertation avec la femme que vous aimez sur les modèles que vous achèterez. Par exemple, il peut ne pas être nécessaire de faire une proposition en mariage avec une bague solitaire dans une demande en mariage. Dans de tels moments, vous pouvez le choisir dans des bagues baguette et voir l'élégance dans les doigts de la femme que vous aimez.\nIl y a des problèmes auxquels il faut prêter attention au fait que le diamant est réel ainsi qu'aux choix de diamants. Diamant artisanal Parallèlement, de nombreux facteurs sont importants, du reflet de la couleur extérieure au style de taille de la pierre. Vous pouvez le considérer comme votre marque d'assistant dans des sélections adaptées à de nombreux styles de mains, avec des modèles qui répondent à la plupart d'entre eux. Vous pouvez faire les bons choix sur les diamants, qu'ils soient grands ou petits, et vous pouvez choisir la meilleure qualité et les meilleures bagues en diamant solitaire ou baguette avec la meilleure marque.\nLa ligne YHT Ankara-Afyonkarahisar-Izmir sera terminée avant les élections de 2019\nComment Marmaray déraille-t-il\nSélection préliminaire du projet de tunnel du Grand Istanbul sur trois étages\nOuvrir le pays du zonage est un massacre\nProjet de téléphérique de Kocaeli?\nHaremlik-selamlik est un métrobus?\nExiste-t-il un traitement curatif pour la cogénération avec l’aide d’un bus privé?


Quel "super-entrepreneur" êtes-vous ? - Esam\nEntrepreneuriat Esam Inside\n1. Deadpool, l’auto-entrepreneur\nDeadpool est un personnage évoluant dans l’univers Marvel. Il incarne un véritable anti- héros, c’est le cas des auto-entrepreneurs (ou micro-entrepreneurs aujourd’hui), qui servent au quotidien, pour obtenir le plus souvent un complément de salaire. Deadpool peut guérir instantanément ses blessures comme le micro-entrepreneur qui progresse dans un environnement sécurisé, aux risques très limités. Tout comme Deadpool, l’auto-entrepreneur est motivé, il ne compte pas ses heures pour améliorer sa qualité de vie.\n2. Iron Man, l’entrepreneur bâtisseur\nQui ne connaît pas le célèbre Iron Man, alias Tony Stark, l’inventeur de génie chez Marvel ? Il prend d’énormes risques tant pour sa vie avec son armure qu’il n’a de cesse d’améliorer, qu’avec ses finances, en créant des entreprises valant plusieurs millions de dollars à partir de simples visions. Il est toujours dans l’optique du développement, de l’innovation, de la création de valeurs et d’emplois.\n3. Bruce Wayne, l’entrepreneur investisseur\nBruce Wayne le jour, Batman la nuit. A la tête de de Bruce Wayne entreprises, c’est un homme d’affaires prospère qui n’hésite pas à investir dans d’autres entreprises. Cela lui permet de faire coup double en réinvestissant l’argent gagné dans le développement de Gotham City. Si les entrepreneurs investisseurs ne souhaitent plus se rendre sur le terrain, Bruce Wayne choisit de le faire de manière masquée, en fonçant combattre le crime dans sa Batmobile.\n4. Professeur Xavier, l’entrepreneur mentor\nLe célèbre Professeur Xavier, Fondateur de l’Institut Xavier, aide et forme bénévolement les mutants et X-Men à maitriser leurs dons, afin qu’ils puissent s’intégrer dans la société humaine. Que ce soit sur une question précise ou plus globale, à l’instar des entrepreneurs mentors, il ne s’appuie pas sur sa richesse pour aiguiller ses apprentis mais sur son vécu.\n5. Nick Fury, l’operating partner\nVous vous souvenez sûrement de Nick Fury, l’indéchiffrable directeur du S.H.I.E.L.D, avec un bandeau de pirate noir sur un œil. Même le plus téméraire ou excentrique des Avengers éprouve du respect envers ce simple humain. Son charisme et son expérience représentent son seul superpouvoir. Nick Fury, comme l’operating partners, accompagne les chefs d’entreprises à mener à bien leurs missions. Il est présent à chaque virage stratégique, que ce soit une acquisition ou une levée de fonds. Tout comme Nick Fury, il n’hésite pas à se rendre sur le terrain, se retrousser les manches pour obtenir les meilleurs résultats possibles. Les operating partners sont rémunérés en fonction des objectifs atteints. Comment est-indemnisé Nick Fury me direz-vous? Voir les Avengers coopérer avec le S.H.I.E.L.D. et travailler en complète synergie représente sa véritable récompense.\nVous vous retrouvez dans ces super-entrepreneurs ? Que vous soyez plutôt Iron Man ou Professeur Xavier, vous êtes l’incarnation de votre réussite. Et n’oubliez pas, « Un grand pouvoir implique de grandes responsabilités.» (Spiderman) Qui êtes-vous ? Un super- entrepreneur !\nDécouvrez les métiers de l’Entrepreneuriat dans le GUIDE DES METIERS 2019 de l’ESAM.\nThe Why Not Factory, la base des super-entrepreneurs !\nThe Why Not Factory, est le QG des super-entrepreneurs parisiens et de France ! Au coeur de la Why Not Factory, des super-étudiants-entrepreneurs, des pépites, des coachs toujours prêt à accompagner nos super-héros !\nVous pouvez rejoindre le programme Why Not Factory pour devenir un futur héro de l’entrepreneuriat!\nPrécédent Article précédent : Diana, étudiante vénézuélienne, en 2ème année à l’ESAM Lyon, vous raconte son semestre académique à Prague… !\nSuivant Article suivant : ESAM Paris à Harvard pour le Globale Finance Case


Heures non payées et charges trop lourdes - Le blog de l'Inspection du Travail (France)\n<< AT et non règlement de la... Salaire minimum de la convention... >>\n17 avril 2011 7 17 /04 /avril /2011 21:40\nHeures non payées et charges trop lourdes\nBonjour je travail à brico dépôt à ******. Toutes les semaines voir tout les jours mes horaires changent tout les salariés pointes, mais les heures pointées sont vérifiées par les chefs et corrigées sur le logiciel sirh. Je fais souvent 15 voir 30 minutes de plus lorsque je dois terminer une vente, et la plupart du temps au lieu de 7h15 ou plus le chef valide 7 heures. J'ai donc le sentiment de travailler des heures gratuites car 15 et 15 et 30 ... Ca monte vite.De plus nous soulevons des charges de 72kg alors que 55kg sont autorisé maximum pour un homme et 35 pour une femme (vu lors d'une formation sécurité). De plus lors des pauses quand je suis tout seul dans le rayon comme beaucoup de collègues je dois la faire avec le téléphone qui sonne tout le temps client, accueil, caisse... Du coup je profite pas vraiment de mes pauses et je ne les considères pas comme tel. Je voulais donc savoir si tout cela était légal ou pas en attendant rapidement une réponse merci de votre écoute.\nPlusieurs sujets, comme souvent dans la vraie vie.\nLe fait d'enregistrer une durée du travail différente, et bien évidemment inférieure, à celle travaillée, est bien évidemment interdit. Un salarié pourrait agir sur le plan civil, mais il ne sera pas simple de prouver que l'enregistrement est bidon. Sur le plan pénal, l'inspection du travail pourrait réaliser un contrôle qui pourrait, si le manquement est constaté, aboutir à un procès-verbal pour obstacle à fonctions (article L.8114-1 du Code du travail), l'objet du bidonnage étant, notamment, d'empêcher tout contrôle réel. Mais avec, là encore, la difficulté de la preuve par le constat du manquement.\nLe mieux, puisque vous semblez plusieurs à être concernés, serait d'en parler à vos élus (délégués du personnel ou membres du comité d'entreprise) ou à un délégué syndical pour qu'une action collective soit menée et/ou que les bonnes informations puissent être données à l'inspection du travail pour faciliter un contrôle.\nS'agissant du port de charges, l'article R.4541-9 du Code du travail nous dit :\n" Lorsque le recours à la manutention manuelle est inévitable et que les aides mécaniques prévues au 2° de l'article R. 4541-5 ne peuvent pas être mises en œuvre, un travailleur ne peut être admis à porter d'une façon habituelle des charges supérieures à 55 kilogrammes qu'à condition d'y avoir été reconnu apte par le médecin du travail, sans que ces charges puissent être supérieures à 105 kilogrammes.\nToutefois, les femmes ne sont pas autorisées à porter des charges supérieures à 25 kilogrammes ou à transporter des charges à l'aide d'une brouette supérieures à 40 kilogrammes, brouette comprise. "\nLes 55 kg maxi pour un homme ne sont donc pas un poids autorisé, c'est un maximum qui ne peut être dépassé qu'après une décision du médecin du travail en ce sens. Ce qui ne veut pas dire que jusqu'à 55 kg pour un homme et 25/40 pour une femme il n'y a aucun problème.\nEn effet, l'article R.4541-5, auquel renvoie d'ailleurs l'article reproduit ci-dessus, dispose que :\n" Lorsque la manutention manuelle ne peut pas être évitée, l'employeur :\n1° Evalue les risques que font encourir les opérations de manutention pour la santé et la sécurité des travailleurs ;\n2° Organise les postes de travail de façon à éviter ou à réduire les risques, notamment dorso-lombaires, en mettant en particulier à la disposition des travailleurs des aides mécaniques ou, à défaut de pouvoir les mettre en œuvre, les accessoires de préhension propres à rendre leur tâche plus sûre et moins pénible. "\nAutrement dit et sans attendre 55 ou 25 kg, il faut prévoir de porter à deux plutôt que seul, et mettre à disposition diables, brouettes, transpalettes mécaniques voire électriques, etc.\nParlez en à vos élus/syndicats (ou aux membres du CHSCT) et au médecin du travail.\nEt la pause qui n'en est pas est en fait du temps de travail, qui doit être enregistré et payé comme tel. C'est ce que nous dit la Cour de cassation ; Pour un exemple à propos de pauses non prises, dans un arrêt où la Cour d'appel a condamné l'employeur a payer ces pauses :\nN° de pourvoi: 08-42716\n" Et attendu qu'ayant constaté que l'organisation du travail de la station-service, au sein de laquelle le salarié travaillait seul la nuit, ne lui permettait pas de prendre effectivement ses temps de pause mais l'obligeait à rester à la disposition de l'employeur pour recevoir les clients, de sorte qu'il ne pouvait vaquer librement à des occupations personnelles, la cour d'appel a légalement justifié sa décision ; "\nMais, là encore, vous aurez le problème de la preuve. Une action collective (mettez vous tous d'accords, avec vos collègues, pour tous prendre vos pauses pour de vrai, sans clients, chefs ou téléphones du boulot) serait probablement efficace.\nnini 08/07/2011 22:49\nJe me permets de réagir concernant votre message.\nVous dites pointer sur le logiciel SIRH édité par Cegid. Je travaille moi-même chez un éditeur concurrent; un logiciel de gestion des temps des salariés se doit d'être "infalsifiable" pour pouvoir\nCeci signifie qu'un pointage même modifié reste conservé dans le logiciel et le pointage réel peut être demandé par l'inspection du travail. A plus forte raison si vous pouvez indiquer avec\nprécision les badgeages modifiés et que vous avez des témoins...


Béjaïa: Les prix des légumes dans la courbe descendante – Le Jeune Indépendant\nBéjaïa: Les prix des légumes dans la courbe descendante\nPublié le 05 mai 2020 à 21:00\nLes prix des légumes ont connu une baisse très sensible vers la fin de la semaine écoulée et en ce début de la deuxième semaine du mois sacré du Ramadhan. Cette tendance à la baisse est intervenue quelques jours après le début du Ramadhan avant de s’accélérer et toucher la majorité des produits.\nElle est sans doute la conséquence de la baisse de la demande et la forte disponibilité de certains produits dont les prix sont habituellement élevés pour les petites et moyennes bourses. Ainsi, certains produits comme la pomme de terre ont connus une baisse considérable variant entre 35 et 45 DA. Les prix de plusieurs autres produits agricoles frais ont chuté de manière très sensible ces derniers jours à la grande satisfaction du consommateur. C’est ce qui est observé chez les marchands de la vallée de la Soummam ces derniers jours.\nC’est le cas pour la carotte, la courgette, la tomate, la betterave, la courge, le fenouil, cédé respectivement à 50DA et parfois moins. Même les produit de qualité sont très en baisse après avoir connu, notamment une hausse quelques jours avant l’entame du jeûne. Pareil pour d’autres produits comme les piments doux et fort le chou-fleur, les fèves, le concombre, affichés à 50 DA. Les oignons sont cédés à 80 DA alors que l’échalote est cotée entre à 35 et 40 DA.\nCeci en ce qui concerne les marchands exposants leurs marchandises dans divers espaces à l’aire libre, notamment au long du bord de la RN 26. Dans les magasins des fruits et légumes situés dans les grands centre urbains de la wilaya et au chef-lieu, les prix ont, remarquablement, chuté aussi. Ils sont pratiquement les mêmes que ceux exposés dehors parfois légèrement en hausse, soit de 10 à 15 ou 20 % seulement. Ce qui est normal avec les diverses charges auxquelles sont confrontés les propriétaires. Concernant les fruits, une baisse est remarquée aussi sur certains produits ces derniers jours notamment la fraise.


Le deep learning est-il le futur du text [...] - a-brest\nDeep learning : le terme symbolise la grande espérance technologique du moment (et, dans les milieux spécialisés, commence à reléguer le « big data » à l’arrière-plan, même si l’un se conçoit très souvent avec l’autre). Tout semble destiné à être révolutionné par les réseaux de neurone artificiels « profonds ». Depuis peu, les robots savent reconnaître les images, maîtrisent le jeu de go à la perfection, rédigent plus vite qu’un secrétaire… Ils commencent même à rêver. L’application Deep Dream a fait fureur l’année dernière avec ses étranges compositions oniriques.\nUne création des « rêves profonds » : des oiseaux-arbres…\nSons, images, règles de jeu : rien n’échappe à la déferlante. Et quid du texte ?\nAlors que la pratique du text mining prend de l’ampleur, notamment grâce la disponibilité d’immenses corpus numérisés et un contexte légal un peu plus arrangeant, l’apprentissage profond n’a pas encore intégré la boîte à outil des lecteurs distants. Les techniques courantes utilisés pour classer et arpenter les textes recourent pour l’essentiel à des modèles élaborés dans les années 1970-1990 : analyse de correspondance, analyse sémantique latente, SVM… Dans le champ des humanités numériques, l’innovation est plutôt d’ordre « documentaire » : comment appliquer des algorithmes éprouvés à de grands ensembles de textes ? Et comment en tirer des enseignements pertinents pour l’étude stylistique, littéraire, sociologique… des textes ?\nPar exemple, l’étude remarquable de Ted Underwood et Jordan Sellers sur les « standards littéraires » dans les revues anglaises du XIXe siècle repose sur un détournement : le classement automatisé ne permet pas seulement de déléguer à la machine un travail d’étiquetage ; il contribue à reconstituer ce qui « fait genre » en identifiant des marqueurs lexicaux porteurs d’une intention de discours.\nUne nouvelle application introduite en 2013 par Tomas Mikolov et al. augure peut-être de l’arrivée prochaine du deep learning dans les études textuelles et littéraires : Word2Vec. Word2Vec est très loin d’être parfait (et ne constitue pas, à strictement parler du « deep » learning). Tout en ouvrant manifestement des perspectives inédites et prometteuses, il reste encore très difficile d’en tirer un usage concret. Plusieurs projets de recherches en humanité numériques ont commencé à élaborer des implémentations (par exemple, en traçant l’usage des termes spécialisés de matériaux textiles dans le magazine féminin Vogue).\nPour cette petite présentation, je vais tenter d’aller au-delà (je ne serai pas le premier : Ben Schmidt ou Ryan Heuser ont déjà publié de bons essais en ce sens…). Je précise d’emblée que j’apporterai plus d’interrogations que de solutions — mais bon, c’est le lot de l’expérimentation à l’état brut…\nMes tests porteront exclusivement sur un corpus contenant la totalité des chroniques du compositeur Hector Berlioz dans le Journal des débats entre 1834 et 1861 (au total près de 400 articles, un peu plus d’un millions de mots). Ce n’est pas un choix au hasard : c’est en faisant un peu d’exploration libre autour de ce corpus que j’ai été amené à prendre conscience d’une propriété très intéressante de Word2Vec. Toutes les manipulations ont été effectuées à partir de l’extension de Word2Vec pour le langage python, Gensim (qui contient également de nombreuses autres fonctions très intéressantes pour la pratique du text mining). Contrairement à d’autres essais similaires publiés sur Sciences communes, je n’ai pas publié le code même si on en retrouvera des bouts qui traînent de-ci de-là : je suis encore loin d’être parvenu à un programme un tantinet cohérent et structuré… Pour ceux qui souhaiteraient quand même jouer un peu avec les données d’origine, j’ai déposé le fichier généré par Word2Vec sur Github.\nL’art de traduire les mots en vecteurs…\nComme son nom l’indique, Word2Vec transforme les mots en vecteurs (ou, en français courant, en listes de nombres). Dans mon corpus, « Beethoven » est devenu :\n-0.073912 -0.077942 0.244746 -0.235633 -0.052089 -0.228696 -0.294700 0.224995 -0.220984 0.009802 0.113246 0.172214 0.116851 -0.014701 0.272866 0.256256 -0.181295 0.167663 0.384452 -0.357031 -0.232429 -0.185704 0.063136 -0.235764 -0.394459 -0.024006 0.294152 -0.244346 -0.175500 -0.030211 0.102827 -0.067870 -0.329649 -0.267827 -0.239693 0.300108 -0.242601 -0.005308 0.234772 0.148167 0.041641 0.205686 -0.006405 -0.153118 0.245944 -0.101422 -0.204146 -0.215763 0.219858 -0.365411 -0.269319 -0.161473 -0.270557 -0.066371 -0.090772 0.207627 -0.064222 0.384351 -0.049304 -0.003502 0.046460 -0.241773 0.252691 0.135745 0.183757 0.064836 0.234710 0.246344 0.049769 -0.353813 0.024466 0.359923 0.254209 0.256462 0.199013 -0.058624 -0.214481 -0.117650 -0.043015 -0.347653 -0.029410 0.026260 -0.309258 -0.162839 -0.114093 0.382022 0.356538 0.352163 0.031176 0.186652 0.002508 -0.074699 -0.424376 -0.240450 0.065470 0.064408 -0.104289 -0.097309 0.265224 -0.248547\nEn apparence cette liste ne veut rien dire. Il s’agit d’une « réduction » des relations contextuelles qui relie ce mot entre eux. À mon avis le meilleur analogue se trouve du côté des techniques de réduction de la taille des fichiers1 . Lorsqu’on convertit un texte en fichier ZIP on parvient à le rendre beaucoup moins volumineux. Par contre, le contenu ne veut plus rien dire (tout en étant manifestement bien là : il suffit de « dézipper » le fichier pour le retrouver).\nLes vecteurs constituent en quelque sorte des fichiers super-ZIP : la situation initiale du terme a disparu (ce qui fait qu’on ne peut pas reconstituer le texte) ; par contre, elle porte potentiellement de nombreuses informations sur les relations que ce terme entretient avec d’autre terme. On parle alors de word embedding. Il n’y a pas vraiment de traduction officiel de cette expression apparue en 2003 (on peut à la rigueur parler d’intégration de mot). La principale distinction avec les méthodes usuelles de text mining et de traitement automatisé sur langage naturel se joue en effet sur la connexion entre le mot et l’ensemble du texte : par contraste avec les tableaux classiques mots vs. documents, le mot se trouve « relocalisé » et inscrit dans le prolongement immédiat de ses « voisins », et non dans le continuum d’un document entier. Aux dernières nouvelles, ces words embedding font fureur dans les conférences américaines de linguistique computationnelle — et ont complètement relégué les techniques plus classiques à l’arrière-plan.\nIl est ainsi possible de retrouver les termes les plus proches de Beethoven :\nlistBeethoven = model.most_similar(positive=[’beethoven’])\n>>>>>> [(’mozart’, 0.7579751014709473), (’weber’, 0.7569864988327026), (’haydn’, 0.7024569511413574)]\nIl n’y a que des noms de compositeurs. Nous entrons ici de plain-pied dans une spécificité de Word2Vec : les liens ne sont pas entre des éléments de discours proches (ce qui amènerait par exemple à rapprocher Beethoven de « Fidelio » ou de « symphonie ») mais entre des éléments qui sont employés de la même manière. Il y a une certaine manière de présenter Beethoven dans les chroniques de Berlioz qui fait écho plus généralement à une certaine manière de présenter des noms de musiciens, voir des noms tout court, dans la langue française du XIXe siècle. Les words embedding conservent, sous une forme opaque, une sorte de contexte idéel, de moyenne des interactions locales entre un mot et les autres mots du corpus. Il faut se représenter l’action du réseau de neurone comme celle d’un sculpteur qui à partir d’un bloc de marbre indistinct (tous les vecteurs correspondent en effet à des séries de nombres aléatoires) parviendrait à modeler la morphologie relative de chaque terme, en les confrontant successivement avec tous ses voisins2 .\nWord2Vec permet d’aller plus loin : retrouver des relations d’analogie entre les différentes entités. Nous pouvons ainsi indiquer au programme que les termes « Beethoven » et « Fidelio » entretiennent une certaine relation (celle d’auteur à œuvre mais j’insiste sur le fait que nous ne précisons pas laquelle) et que nous souhaiterions avoir une liste de terme qui sont liés de la même manière à « Weber » :\nlistBeethoven = model.most_similar(positive=[’beethoven’, ’fidelio’], negative=[’weber’])\n>>>>> [’freyschütz’, 0.6202365159988403), (’symphonie’, 0.584333062171936)]\nCe que « Fidelio » est à « Beethoven », « Freischütz » l’est à « Weber » : leur opéra le plus connu3 . La combinaison que je présente ici est une variante personnalisée de l’exemple classique du roi et de la reine. Dans n’importe quel texte suffisamment étendu (généralement la totalité de la version anglophone de Wikipédia), Word2vec parviendra à résoudre l’équation suivante :\nMan – King = Woman – ?\n? = « Queen »\nJ’ai intentionnellement maintenu les termes en anglais car je ne suis pas certain que la même combinaison marcherait en français, où « homme » reste encore parfois employé dans un sens générique (et, au fond, assez sexiste) comprenant les deux sexes.\nL’équation est plus « facile » à comprendre si on se rappelle que chaque mot constitue un « contexte d’apparition ». « Beethoven – Fidelio » représente en quelque sorte la situation du terme « Beethoven » une fois qu’on lui a retiré son affinité (ou ses relations) avec « Fidelio » :4. Par conséquent, lorsqu’on retire du contexte moyen d’apparition de « Beethoven » les configurations qui impliquent également l’apparition de l’opéra Fidelio (ce qui nous limiterait plutôt, par exemple, aux phrases où l’on discuterait des sonates de Beethoven) on effectue une opération analogue au retrait des phrases ayant trait à Freyschütz dans le contexte moyen d’apparition de « Weber ». Dans les deux cas, le retrait se traduit apparemment par l’occultation de cooccurrences prédites liées à l’évocation d’un opéra.\nIl est aussi possible de se la représenter dans un graphique (en réduisant les nombreuses dimensions de la liste de nombre à deux dimensions permettant d’établir des coordonnées). L’image ci-dessous représente plusieurs projections « géographiques » dans l’article original de Mikolov et al. : les capitales sont reliées à leurs pays.\nVers une exploration de l’espace sémantique du texte ?\nPour produire un tel résultat, Word2Vec emploie une machinerie compliquée, qui repose notamment sur un réseau de neurone artificiel en partie aménagé pour traiter du texte. À chaque mot est associé une série de mots voisins (généralement de 5 à 10) qui forment le « contexte ». Dès qu’un mot apparaît, le réseau tente de prédire les mots voisins ; selon l’étendue de l’erreur, il met à jour la représentation condensée du mot (la liste de nombres) et les réglages internes (les « biais » propres à chaque neurone et les « poids » propres à chaque relation entre neurone)5 .\nWord2Vec n’utilise qu’une version légère (ou « shallow ») des réseaux de neurone artificiel : concrètement il utilise peu de couches successives de neurones se transmettant l’information. Cette limitation technique lui permet de fonctionner très rapidement (l’entraînement sur le corpus Berlioz a pris à peine dix secondes). Par contre, la montée en abstraction est bridée : Word2Vec ne cherche pas vraiment à dégager de grands principes ou de grandes notions structurant ce qu’il lit (comme le ferait spontanément un lecteur humain). L’objectif principal reste d’aboutir à une représentation des contextes d’apparition des mots aussi correcte que possible sans vraiment s’attacher à faire émerger des méta-relations abstraites (même si, comme nous le verrons après, elles émergent quand même un peu).\nDepuis 2013, Word2Vec a suscité un grand nombre de publications (l’article d’origine a été cité plus de 2000 fois…). Certaines ont démontré qu’il n’était pas nécessaire d’utiliser des réseaux de neurones artificiels au fonctionnement opaque pour trouver à peu près le même résultat. Le programme GLOVE développé par Stanford repose ainsi sur l’utilisation de cooccurrences entre les termes (le nombre de fois qu’un terme apparaît en concomitance avec un autre). En croisant les probabilités de cooccurrence, il devient possible de reproduire exactement le fonctionnement de Word2Vec — et ce manière bien plus lisible.\nPrésentant une approche similaire, un excellent article d’Omer Levy et Yoav Goldberg conclut que Word2Vec constitue avant tout « une excellente manière de préserver des motifs inhérents à une matrice de cooccurrence ». Sous l’effet de cette opacité ressentie, le champ de recherche des « words embedding » tend aujourd’hui à s’éloigner des réseaux de neurone. La dernière création du concepteur de Word2Vec pour Facebook, FastText (divulgué pas plus tard qu’il y a deux semaines) semble ainsi évacuer totalement cette piste6 .\nPour l’heure, à l’exception de FastText (que je n’ai pas encore testé : il faudrait que je mette à jour ma version de C++), les alternatives actuelles à Word2Vec présentent l’inconvénient d’être coûteuses en infrastructures et/ou en temps de traitement. Pour construire les matrices de cooccurrences géantes de GLOVE, il est nécessaire de disposer de beaucoup de mémoire vive. C’est jouable à l’échelle de grands projets disposant d’infrastructures distribuées — mais comme la plupart des digital humanists, je n’ai que mon petit portable.\nJe vais donc tenter une autre approche : tenter de faire la même chose pour Word2Vec que ce qu’Underwood ont fait pour les régressions logistiques. Alors que l’outil est explicitement conçu dans une optique « moteur de recherche », je vais essayer de lui soutirer autre chose : faire émerger les principaux groupes d’entités et les liens qui les caractérisent, soit les tensions sous-jacentes à l’espace « sémantique » du texte.\nJ’insiste ici sur cet aspect sémantique : l’enjeu n’est pas de tracer un certain régime de discours ou un certain ensemble stylistique mais des classements ou des ontologies sous-jacentes d’une certaine production textuelle. Ainsi, dans le cas du corpus des critiques de Berlioz, il y aurait de toute évidence une famille des compositeurs et peut-être une famille des dénominations musicales spécialisées (ou peut-être pas…) et ces différentes familles seraient liées ou non entre elles.\nBref, nous utilisons ici Word2Vec à l’envers : il ne s’agit pas de retrouver des termes en fournissant des analogies mais de dégager les principales séries d’analogies inhérentes au texte, sans les soupçonner à priori. Par ce biais, il deviendrait possible d’identifier les classements et les ordres jugés implicitement important par le texte lui-même. Alors que l’analyse des entités nommées reste focalisée sur les groupements qui intéressent directement les industries de l’information (personne, lieu, organisation), nous pouvons très bien imaginer de retrouver des groupements beaucoup plus précis et/ou exotiques (les idéologies, les émotions, les termes économiques ou médicaux spécialisés, les ingrédients de cuisine ou, pourquoi pas, les positions sexuelles…) sans émettre de préjugés a priori sur ce qu’ils peuvent bien être. Dans une synthèse détaillée de l’utilisation des Words Embeddings pour les humanités (qui présente également au passage une extension de Word2Vec pour R) Ben Schmidt parvient aux même conclusions :\nLess flexible data models like topic models lock you into one particular idea of what Catholicism, or food, or any other topic, might be. WEMs, on the other hand, explicitly enable searching for relations embedded in words. If there’s a binary, it’s open for exploration.\nEn ce qui me concerne, l’idée m’est venue par hasard. J’utilise depuis quelque temps Word2Vec pour reconstituer des « réseaux de discours » : je relie chaque couple de terme présentant une affinité positive supérieure à 0,7 (enfin, selon les cas, ça flotte entre 0,6 et 0,8). Au sens large, ils tendent à se regrouper par type de discours (ce qui est assez logique vu que le « contexte » ne s’étend pas au-delà de dix mots) et nous parvenons à générer des réseaux de termes qui correspondent assez bien à ce que trouvent par ailleurs les bons vieux algorithmes de topic modeling. Dans ma thèse, j’ai ainsi utilisé cette méthode pour présenter visuellement la distinction entre les deux principaux sous-genres de la chronique boursière française à ses débuts : une chronique d’économie politique fortement influencée par le saint-simonisme et une série d’énoncés très formalisés sur l’évolution des cours (les actions de X sont à Y, et ainsi de suite).\nRéseau de discours à partir du corpus de chroniques boursières du Journal des débats de 1838 (en vert, le discours « saint-simonien », en rouge le discours « procédural »)\nLorsque j’ai appliqué le même traitement au corpus Berlioz en janvier dernier, j’ai été soudainement frappé par un ensemble surprenant :\nÀ l’exception de l’anomalie « l’école » (mais qui est cependant instructive…) tous les compositeurs se retrouvent hébergés dans le même réseau qui est coupé du reste. J’ai ainsi pris conscience que mon réseau ne représentait des types de discours que par accident (au niveau méta où les familles de termes tendent elle-même à s’agréger dans des systèmes de discours où elles s’illustrent préférentiellement). Le véritable échelon est sémantique : celui des groupements d’entités qui fait pour un texte comme une critique musicale, l’ensemble « compositeur » forme une distinction pertinente (alors que ce ne serait clairement pas le cas pour la chronique boursière formée à la même époque).\nEssai de dégagement des ensembles sémantiques\nDepuis lors, j’ai été en partie obsédé par l’idée de dégager spontanément ces ensembles sémantiques. La principale difficulté vient de la multiplicité des relations « encodées » par Word2Vec. Le terme « roi » peut ainsi correspondre au versant masculin de reine, mais aussi au supérieur du duc ou du comte… Il est difficile d’être certain de dégager a priori les ensembles sémantiques les plus pertinents — soit reflètent le mieux les classifications/ontologies sous-jacentes du texte.\nJ’ai utilisé ici plusieurs « trucs » :\n(1) Un contexte suffisamment élevé (de l’ordre de 10 mots). Plus le contexte est faible, plus le réseau de neurone va se focaliser sur des relations syntaxiques (singulier/pluriel, masculin/féminin, passé/présent) qui se concentrent généralement dans le voisinage immédiat du mot (articles, verbe, préposition) ; plus il est élevé, plus les relations sémantiques vont prendre le dessus. Pour notre workflow, les relations syntaxiques présentent assez peu d’intérêt : Word2Vec n’est pas très bon à ce jeu là et nous utilisons déjà un outil plus efficace en (2).\n(2) Un étiquetage syntaxique en amont. À chaque terme nous associons un type grammatical (nom commun, adjectif, verbe, nom propre). Pour ce faire, nous avons employé l’application Talismane développée par Assaf Urielli qui obtient de bon résultats pour le français. Nous obtenons un très long tableau répertoriant pour chaque occurrence du mot, son lemme, son type grammatical et tout un tas d’information (personne, genre, temps, etc.).\n(3) Découper Word2Vec. L’étiquetage syntaxique permet déjà d’opérer une meilleur lemmatisation que celle présente par défaut dans les extensions de R ou de python : au lieu d’avoir des bouts de mots parfois mal coupés qui génèrent des ambiguïtés, nous obtenons directement les formes « de référence » (verbes à l’infinitif par exemple). Surtout, une fois que nous avons fait tourné Word2Vec sur le corpus lemmatisés, nous pouvons sélectionner les termes en amont afin de limiter les croisements non désirés. Nous avons ainsi exclusivement travaillé sur les noms communs et les noms propres en excluant d’emblée tout le reste.\n(4) Élaborer une matrice des « affinités » sur l’ensemble des termes sélectionnés. Pour pouvoir calculer les affinités entre deux listes de nombres correspondant à chaque mot, Word2Vec fait appel à la mesure de la « distance cosine » (en gros à 1, les listes sont totalement identiques et à -1 elles sont totalement différentes). Comme je voulais faire les calculs en masse sur l’ensemble des noms communs, j’ai préféré faire appel à R plutôt que Gensim : il y a une charmante fonction « cosine » dans l’extension « lsa » qui établit d’un coup la matrice des affinités croisées entre chaque mot. Pour les noms propres, nous obtenons à terme, un gros tableau réciproque avec 1805 entrées et autant de colonnes. Afin de diminuer la taille de cette grosse matrice, nous nous sommes limités aux termes apparaissant plus de cinq fois (de toute manière, en-deçà de cette limite, Word2Vec commence à peiner à raccrocher le terme à un contexte pérenne).\nMatrice des affinités croisées\n(5) Projeter les principales relations dans un réseau. Nous utilisons un autre truc de R : la fonction « melt » de l’extension « reshape2 » qui permet de faire « fondre » une matrice. Toutes les colonnes deviennent des noms de variable ; toutes les valeurs migrent dans une colonne unique. Bref, nous avons l’architecture de base d’un graphe de réseau avec une source, une cible et une valeur indicative de la relation.\nIl suffit de rouvrir le document dans Gephi pour obtenir rapidement un réseau de bonne taille. Nous activons la reconnaissance des « clusters » et procédons au rapprochement des ensembles de nœuds liés… et voilà :\nLe graphe des noms communs comprend au total une petite dizaine de grands ensembles sémantiques. Nous allons successivement zoomer sur les principaux. Le gros ensemble du haut correspond clairement aux compte-rendu d’opéra (ce qui corrobore mon intuition que les ensembles sémantiques tendent à se recouper en ensembles stylistiques). Il se découpe en deux sous-ensembles : les personnages (en orange) et un magma plus indistinct comprenant les lieux les objets et, plus vaguement, des éléments d’intrigues (en rose). Même si on peut considérer que cette classification recoupe en partie les subdivisions classiques des analyses des entités nommées entre personnes et lieux, la tournure qu’elle prend est définitivement spécifique au corpus étudié : la nature des intrigues d’opéra est déterminante dans l’articulation entre les entités.\nUn peu plus loin, nous glissons sur un groupement plus inhabituel (que je qualifierai de « sentiments »). À nouveau il ne s’agit pas de sentiments en général, mais bien de « sentiments dans la perspective d’une description de la réception musicale vers le milieu du XIXe siècle ». D’où le primat accordé à des qualificatifs ayant une connotation musicale intrinsèque (même si elle peut dériver vers le « sentimental ») : « harmonique », « accentuation », « lenteur », « intonation », « hardiesse »…\nUn dernier ensemble intéressant a trait à la description musicale. Il se subdivise à son tour en des sous-ensembles plus nettement sémantiques : l’un, en bleu, est axé sur la description musicale formelle (d’où les notes et les qualificatifs spécialisés), l’autre (en gris) s’oriente vers la performance musicale. Il tend d’ailleurs à s’éfiler vers un autre mini-réseau (non représenté ici) où se concentrent les formes d’institutions (philharmonies, etc.).\nIl est également possible de faire des « zooms » (même si ma méthode est pour l’instant un peu tortueuse : j’extrais la liste des mots intégrés dans les clusters de Gephi qui m’intéressent ; puis histoire d’approfondir un peu le réseau je reviens chercher des termes proches via Gensim). Pour les sentiments cela donne ceci :\nOn voit que le groupe peut être à son tour subdivisé en plusieurs sous-groupe selon que le sentiment vise à rendre directement compte d’une idée musicale (c’est très net en violet, en haut) ou qu’il s’inscrit dans la cadre d’une phraséologie romantique plus générale (le groupe en bleu plus foncé autour de « mélancolie » viendrait bien dans ce cadre).\nAu terme de cette petite exploration, je suis assez convaincu que les vecteurs de mots vont s’imposer parmi l’une des mesures privilégiées pour qualifier et documenter les textes. Même s’ils apparaissent opaques, ces réductions présentent les mêmes avantages que les fichiers ZIP : ils permettent de transmettre en prenant une place très réduite un grand nombre d’informations sur un corpus. Certains digital humanists ont déjà commencé à envisager ce tournant : Ryan Heuser (du Literary Lab de Stanford) vient de publier un fichier référençant les vecteurs correspondant à 150 000 ouvrages anglais du XVIIIe siècle ; il pèse 40 mo (alors que l’étalon du corpus d’origine doit être de l’ordre de la centaine de gigaoctet).\nJe serai prêt à parier que dans les dix prochaines années, les langages de références d’éditorialisation scientifique des textes (comme TEI) intègreront des balises spécialisés pour relier des termes aux vecteurs de mots correspondants.\nD’ici là, plusieurs problèmes (qui sont autant de défis) restent à résoudre :\n1) Pouvoir comparer des vecteurs de mots distincts. C’est évidemment sympathique de pouvoir distribuer des représentations légères de corpus volumineux mais ce serait bien mieux d’arriver à les croiser. Si jamais je déportais mon attention sur la presse anglaise du XVIIIe siècle (cela m’est déjà arrivé ponctuellement par le passé…) je serai sans doute très heureux de confronter mes résultats avec ceux obtenus par Ryan Heuser sur la littérature de la même époque (ce qui permettrait notamment de différencier les ensembles sémantiques privilégiés par des productions textuelles différentes). Et c’est envisageable… depuis un mois (quand on vous dit que la recherche sur le sujet avance vite). Depuis le 8 août, un nouvelle recherche sur l’évolution du vocabulaire dans les corpus de Google Books présente une méthode pour recroiser des word embeddings issues de corpus distinct (apparemment ça marche même lorsque la méthode est différente). La manipulation porte le doux nom de Procruste Orthogonal et n’a pas l’air très compliquée à implémenter. Les programmes du projet ont été publiés sur Github (et incluent notamment une version en Python à destination de corpus de plus petite taille).\nExemples de dérives sémantiques avec des word embeddings.\nIl y a un corollaire à cette difficulté : résoudre l’ambiguïté des termes. Comme les applications utilisées travaillent à partir de mots bruts, il n’y a pas de ressources externes pour résoudre les homonymies et, plus largement, les polysémies. L’information est néanmoins vraisemblablement présente dans les word embeddings : l’extension de Ben Schmidt pour R inclut ainsi une fonction pour effectuer un « rejet du vecteur » ; ainsi pour le mot anglais « bank » qui indique aussi bien une rive qu’une banque, il est possible de corriger les données du vecteurs qui s’oriente vers la finance, et vice versa, pour aboutir à terme à deux vecteurs distincts. Schmidt présente une application très intéressante de cette fonction : évaluer l’influence du genre sur la signification de qualificatifs. L’image ci-dessous, un ensemble d’adjectifs similaires à bossy selon que les contextes « féminins » (marqués par l’utilisation de « her » ou « she ») sont conservés ou non. 2) Automatiser autant que possible l’ensemble du processus. L’essai de méthode que j’ai tenté de développer est problématique à cet égard : on passe par plusieurs couches d’évaluation probabiliste avec le risque de détériorer à chaque fois davantage les résultats (soit sucessivement : Word2Vec —> Talismane (pour la sélection, pas toujours parfaite des catégories grammaticales) —> Gephi (pour la détection des clusters de mots). Et le jugement humain est toujours nécessaire en sortie pour identifier à quelle « famille » les groupes d’entités correspondent. Pour cette dernière étape, je réfléchis actuellement à deux pistes :\nS’agissant des noms communs : confronter les termes à des ontologies comme Wordnet. Il devrait être possible d’indiquer a minima le champ lexical global des termes même si l’on perdra sans doute de l’information au passage (peu de chance de la dimension opéraique des clusters de lieu et de personne chez Berlioz soit réellement conservée).\nPour les noms de personne, sous réserve qu’ils soient suffisamment connus, Wikidata pourrait faire l’affaire. Avec suffisamment de termes, il devrait être possible de contourner les homonymies (s’il existe clairement plusieurs Weber, le Weber entouré de Beethoven, Liszt et Haydn est très probablement le musicien).\nSi j’insiste autant sur l’automatisation, c’est que je pressens que les words embeddings vont surtout trouver leur utilité dans les corpus peu étudiés. Leur apport pour comprendre l’écriture musicale de Berlioz (déjà bien connue) reste assez limitée. Par contre, ils peuvent constituer des outils d’exploration déterminants pour des collections méconnues. Or, c’est ce type de texte qui va graduellement irriguer le web à grande échelle : les journaux et les périodiques commencent tout juste à rentrer en masse ; dès que la reconnaissance des caractères sera au point (et, à nouveau, on attend les réseaux de neurones au tournant) on pourra s’attaquer peut-être aux archives manuscrites.\nPour approfondir la question, j’ai entrepris de sélectionner les mots qui avaient le plus haut coefficient au sein de certaines dimensions. Sans trop de surprise, on retrouve des thèmes cohérents (mais pas systématiquement). La dimension 8 stocke ainsi (en positif), une bonne partie du vocabulaire lié au champ lexical de « l’intrigue d’opéra » : main, amour, cœur, esprit, mort, ami, père, âme, fils, bruit, tour, côté, mariage, génie, frère… Par contre, l’axe positif/négatif de chaque dimension ne semble pas renvoyer à des sens concrets ou alors à la rigueur, selon une méthode parfois employée dans le topic modeling il fait allusion à des termes « repoussoirs » qui exclut l’activation de cette dimension. Au revers de la dimension 8, nous trouvons ainsi : mais, an, personne, en_outre, mois, dix, neuf, extrêmement, admirablement, rubini…\nSi le réseau pouvait également nous envoyer directement des signaux de bas niveau, l’automatisation du processus deviendrait sans doute plus fiable : au lieu de reconstituer des « clusters » a posteriori sur Gephi on pourrait simplement récupérer ceux qui étaient déjà là a priori.\n4) Et le deep learning ? Comme je le précisais déjà plus haut, Word2Vec ne représente que du shallow learning (de l’apprentissage léger avec peu d’étapes intermédiaires). Le deep learning appliqué au texte reste pour l’instant de l’ordre de la perspective inaboutie. le véritable défi consisterait à développer des interfaces adaptés. Pour les images, l’architecture actuellement utilisée (et initialement développée par Yann Le Cun) est très spécifique : l’unité de départ est un carré de x sur y pixels, soit littéralement un morceau d’image.\nWord2Vec ne pioche pas véritablement de morceau de textes : s’il y a des bouts de contexte (les séries de 5 à 10 mots), l’ordre dans lequel les mots apparaissent n’a aucune importance. Une partie des recherches actuellement en cours visent à intégrer au moins la dimension du « paragraphe » comme entité signifiante ; FastText intègre de son côté un système parallèle de reconnaissance syntaxique (en conservant des subdivisions du mot de plus bas niveau, de 3 à 6 lettres).\nIl serait sans doute souhaitable d’intégrer encore d’autres dimensions du texte, telles que la syntaxe (vu que les réseaux de neurone ne brillent pas spécialement dans ce domaine), les entités nommées (lorsqu’elles sont correctement étiquetées, comme le permet le langage TEI), les structures éditoriales (titre, page, chapitre, section…), le voisinages des images (avec, pourquoi pas, des systèmes de reconnaissance d’image et de texte fonctionnant en synergie), voire le vaste monde des métadonnées (ce qui prendrait tout son sens pour étudier des corpus composites comme la presse où cohabitent auteurs, sociabilités et régimes de discours éminemment distincts…).\nÉvidemment l’intégration de tous ces éléments requerrait des architectures bien plus complexes reposant par exemple sur l’articulation de plusieurs couches distinctes de neurones en entrer,. Et pour de ce texte « riche » des enseignements suffisamment cohérent, nous n’avons sans doute pas trop le choix que de gagner en « profondeur », de faire circuler l’information au travers d’un grand nombre de couches de neurones et, par généralisations successives, aboutir à des vecteurs de mots sans doute beaucoup plus riches et pertinents que ceux dont nous disposons aujourd’hui.\nEn fait il s’agit d’un peu plus qu’un analogue : l’une des techniques fondamentales de réduction, le codage de Huffman, se retrouve dans Word2Vec afin de diminuer les temps de traitement pour les termes les plus courants\nJe ne vais pas rentrer dans ces détails, mais il convient de signaler que pour mener à bien ce processus de sculpture, Word2Vec peut utiliser deux modèles différents : le « sac de mots » (où un mot est prédit à partir de ses voisins) et le skip-gram (qui marche à l’inverse : un mot doit prédire ses voisins).\nEn toute honnêteté, la liaison ne marche à tous les coups : ici j’ai utilisé un modèle avec un « contexte » de 5 mots (sur cette histoire de contexte, voir plus loin…) ; avec 10 mots, cela ne marchait plus. Cette variabilité des résultats est l’une des principales faiblesses de Word2Vec\nJe simplifie volontairement : il ne s’agit pas d’une soustraction simple\nPour une description très détaillée du fonctionnement des réseaux de neurones artificiels je recommande l’excellent Neural Network and Deep Learning de Michael Nielsen. À noter que, le ratio de mot activés/mots passifs étant très faible pour chaque série contextuelle, Word2Vec emploie un modèle probabiliste : les 5 à 10 mots vont être confrontés à une série de mots prise au hasard. Comme l’opération est renouvelée à plusieurs reprises (on parle alors d’epochs), cette sélection aléatoire en vient à constituer une représentation valable du corpus en général…\nCe n’est pas dit clairement mais dans le corps de l’article la nouvelle méthode est contrastée avec les réseaux de neurones\nVia un article de Pierre-Carl Langlais, publié le 6 septembre 2016


VI. LE "DRIVE"\nPour vendre leur b�tail, les �leveurs prenaient g�n�rale�ment contact avec les acheteurs du nord et �tablissaient parfois un con�trat. Ils choisissaient ensuite un �drover� ou "trail boss" (c�est-�-dire celui qui �tait charg� de conduire les animaux sur la piste) et d�cidaient entre eux du nombre de b�tes � mettre dans le grand troupeau. Le drover engageait alors une �quipe de cowboys et les �leveurs lui amenaient les b�tes choisies pour le grand d�part. Si les vaches appartenaient � diff�rents propri�taires, le premier travail �tait de toutes les marquer d�une �marque de route�. C��tait ensuite le d�part. Suivant la destination, il fallait de trois � six mois de voyage. L�allure �tait rapide dans les deux ou trois pre�miers jours, avec des �tapes de quarante � quarante-cinq kilom�tres. Ce�la �loignait d�un seul coup les b�tes de leur r�sidence habituelle et en facilitait la surveillance. De plus, les b�tes se fatiguant se mettaient plus facilement an convoi et cherchaient � se reposer la nuit. L�allure de croisi�re �tait ensuite de douze � dix-huit kilom�tres par jour.\nLa plupart des. troupeaux comptaient 2 000 � 3 000 t�tes, rare�ment plus, vu la difficult� de manier un si grand nombre de longhorns sur la piste. On comptait en moyenne un cowboy pour 300 � 350 b�tes, avec six � huit chevaux pour chacun. Ce qui nous donne pour un troupeau moyen de 2 500 t�tes six � huit cowboys et une �remuda� (remonte) d�une soi�xantaine de chevaux. Si l�on ajoute le �trail boss� (chef de convoi), le cuisinier et le �horse wrangler� (l�homme charg� des chevaux), cela fait une �quipe d�une dizaine d�hommes. Le trail-boss �tait d�un rang social plus �lev�, parfois contrema�tre de ranch ou bien alors sp�cia�liste des drives. Il savait lire et �crire et portait les responsabili�t�s financi�res et commerciales de l�op�ration. Dans la mesure du possible il envoyait aux propri�taires des nouvelles de la progression du troupeau. Il se devait d'�tre un professionnel du b�tail exp�riment�, mais aussi un chef d'�quipe et un meneur d'homme.\nLe personnage le plus important �tait ensuite le cuisinier. Il se devait de fournir aux hommes fatigu�s un repas chaud et nourrissant, app�tissant si possible, et des litres de caf�, et cela quelles que soient les circonstances: temp�te, tornade, stampede, indiens, outlaws, d�serts etc. G�n�ralement ancien cowhand lui-m�me, il sait ce qu'attendent les hommes et essaie de les satisfaire. Il est en charge de la cuisine roulante, le fameux "chuck wagon", invent� par Goodnight lors de ses premiers drives. Le chuck wagon a radicalement am�lior� le confort sur la piste : il transporte le n�cessaire pour dix personnes pour quatre � cinq mois. Il y a les effets personnels des cavaliers: v�tements de rechange, sac de couchages, tapis de sol, carabines etc. On y trouve tout l'�quipement du camp: four, casseroles, po�les, cafeti�res, assiettes, bols, et bien s�r les provisions pour un tel voyage: caf�, farine, bacon, sucre, huile, sel etc. On y accroche un baril d'eau potable d'un cot�, et de l'autre le moulin � caf� et la caisse � outil. En dessous, dans une b�che tendue de rawhide, le cuisinier met sa provision de bois sec pour le prochain camp.\nLe cuisinier sert en m�me temps d'infirmier et soigne les nombreuses blessures quotidiennes des cavaliers: br�lures de cordes, ecchymoses diverses, ampoules, furoncles etc. Il fait office de barbier, de confident, de m�diateur. Tous les anciens cowboys sont unanimes � d�clarer qu'un bon cook entrait pour beaucoup dans la r�ussite de l'entreprise.\nEn dehors du traditionnel "beef and beans", le cuisinier se devait d'avoir en permanence du caf� chaud et des biscuits. Les oeufs et les poulets �taient un luxe appr�ci�, mais qui ne pouvait s'obtenir qu'au contact de la civilisation. La viande de gibier apportait un changement, mais lors d'un drive les hommes avaient peu de loisir pour la chasse.\nLe "horse wrangler" �tait le responsable des chevaux. Suivant l'importance du drive il avait entre cinquante et quatre-vingt chevaux de remonte. Les chevaux avaient un � deux jour de repos pour chaque jour de travail. Le wrangler devait les abreuver, leur trouver la meilleure p�ture et veiller � leur bon �tat g�n�ral.\nLes vaches avan�aient suivant un long ruban, flanqu�es par les cavaliers, ceux-ci se relayant parfois afin que ce ne soit pas toujours les m�mes qui avalent les tonnes de poussi�re en queue du troupeau. A l��tape at�tendait le �chuck-wagon� o� se pr�parait la tambouille pour les hommes. Les veilleurs de nuit se relayaient tandis que chaque homme attachait aupr�s de lui un cheval choisi pour le travail de nuit, � port�e de main en cas de panique nocturne du troupeau. Les cowboys faisaient leur lit de couvertures sur des toiles cir�es transport�es par le chariot. Les pluies, de plus en plus nombreuses en remontant vers le nord, les for�aient � se recouvrir de leurs grands imperm�ables jaunes et � passer une nuit inconfortable. Il fallait, � l�aube, repartir tout hu�mide pour encore dix � douze heures de selle, parfois plus.\nEt les kilom�tres et les difficult�s s'�tiraient au fil des jours. Les vaches maigrissaient. Il fallait s�occuper des nouveau-n�s, abattre les plus faibles qui retardaient la marche. La s�cheresse d�cimait les troupeaux qui parfois ne trouvaient pas d�eau sur 100 ou 150 km. Ensuite c��tait les orages qui grossissaient brutalement les rivi�res. Puis des indiens ou des voleurs de b�tail dispersaient le troupeau pour voler quelques b�tes. Le pire �tait la panique, le �stampede� tant redout�, surtout de nuit. Les longhorns s�affolaient au moindre bruit : un li�vre qui passe, un caillou qui roule ou un orage qui gronde et tout le troupeau se l�ve d�un seul coup et galope affol� dans la nuit. Si dans une effrayante course nocturne � travers les collines les hommes de garde n�arrivaient pas � les mettre en cercle assez vite, les b�tes couraient alors toute la nuit aux quatre coins de la prairie et il fallait perdre plusieurs jours pour les rassembler � nouveau. Et le troupeau reprenait la piste derri�re quelques vieux b�ufs portant clochette, plusieurs fois v�t�rans du voya�ge. "Old blue", qui appartenait � C. Goodnight, a ainsi men� des drives pendant huit ann�es, guidant plus de 10 000 vaches du Texas � Dodge City.\nLes dangers et les accidents �taient innombrables sur la piste, ce qui explique en partie la mauvaise r�putation des cowboys � l�arriv�e. les accidents mortels n��taient pas rares, et les survivants d�une telle �preuve se �d�foulaient� au maximum � la fin du voyage. Apr�s un passage chez le barbier, c'�tait le bain et l'achat de v�tements neufs. Parfois un arr�t chez le photographe. Puis, apr�s quatre mois de piste et le salaire en poche, le cowboy voulait go�ter de la civilisation. Et la civilisation dans ces villes-l� n��tait que pros�titu�es, whisky bon march� et jeux de hasard. Lorsqu�on lit de nos jours dans les journaux le r�sultat des bagarres du samedi soir, l�on peut imaginer ce que pouvaient donner quelques dizaines de joyeux gar�ons � la recherche de plaisirs forts apr�s quatre mois de drive. L�alcool et les armes faisant un m�lange pour le moins explosif, il ne faut plus s��ton�ner de la r�putation de villes �chaudes� que poss�daient Abilene, Dodge ou Denver. Ces villes, de surcro�t, n��taient pas fr�quent�es par les plus sages et plus honn�tes citoyens de l��poque.\nLes longhorns n�en continuaient pas moins � se r�pandre dans les �cowtowns� par dizaines de milliers. Une �re de prosp�rit� s�ouvrait pour les �leveurs.\nLe coffre aux vivres s'ouvre en rabattant la partie arri�re du wagon. appuy�e sur une b�quille, celle-ci sert alors de plan de travail. Le coffre contient des tiroirs et des casiers o� le cuisinier range les pansements, les m�dicaments, le secr�tariat du drive, le sel, le sucre, la farine, les condiments de cuisine etc. Une bouteille de whisky �tait parfois cach� dans un placard pour servir � titre m�dical en cas d'urgence. Le caf� �tait transport� en grains verts, torr�fi� sur place, puis moulu � l'aide du moulin fix� sur le cot� gauche, au dessus de la caisse � outils. En dessous du coffre aux vivres se trouvait la batterie de casseroles, po�les � frire, four de plein air, etc..


SANTE & BIEN-ETRE PAR LES HUILES ESSENTIELLES (BONNABEL-BLAIZE)\nDans chaque recette présentée, l'auteur : détaille les propriétés et les bienfaits des huiles essentielles citées ; propose des posologies adaptées ; souligne les erreurs à éviter ; apporte à ses lecteurs des recommandations d'hygiène de vie et de diététique. Cette nouvelle édition revue et corrigée est un guide précieux et pratique pour prévenir, soulager, soigner, mais aussi pour se sentir bien dans son corps et en forme grâce à tout un univers de senteurs. Facile d'utilisation et richement illustré, ce livre s'adresse à tous amateurs de médecine douce et naturelle.


Possession de pornographie juvénile : un Granbyen repéré sur internet | Actualités | La Voix de l’Est - Granby\nLe domicile de Serge Chouinard a été perquisitionné hier par les enquêteurs de la SQ qui étaient assistés des agents du Service de police de Granby.\nUn Granbyen de 58 ans, repéré sur internet, est accusé de possession de pornographie juvénile. Les crimes qui sont reprochés à Serge Chouinard se seraient échelonnés sur une période de 10 ans.\nL'homme de 58 ans a été arrêté à son domicile de Granby, hier, par les policiers des Services d'enquêtes régionales de la Sûreté du Québec qui soutiennent l'équipe d'enquêtes sur l'exploitation sexuelle des enfants sur internet. L'individu a été repéré sur internet, explique la sergente Éloïse Cossette, porte-parole de la SQ en Estrie.\nSerge Chouinard aurait sévi entre 2005 et 2015 à Granby, Farnham et Rigaud. Il devait comparaître hier après-midi au palais de justice de Granby pour être notamment accusé de possession et d'avoir accédé à de la pornographie juvénile.\nLe domicile de Serge Chouinard a été perquisitionné hier par les enquêteurs qui étaient assistés des agents du Service de police de Granby. Du matériel informatique a été saisi chez le quinquagénaire pour des fins d'analyse.\nLes policiers rappellent que toute information sur ce type de crime peut être communiquée à la Centrale de l'information criminelle de la SQ au 1-800-659-4264.


Musée proche Franqueville 02 liste des Musées.\nMusée à Franqueville 02140. et à proximité. Expositions et collections. Horaires, adresse et plan. Les avis des visiteurs. Préparer votre visite.\nMusées proche de Franqueville présentation des Musées et des collections, infos pratiques, horaire, plan et les avis.\nMusée proche Franqueville 02 liste des Musées. : Musée à Franqueville. Carte et présentation des Musées et de leurs collections, les horaires et les avis.\nVille-Data.com musee Franqueville\nMusées sur la commune de Franqueville ou à proximité.\n16,9km de Franqueville\n17,0km de Franqueville\nCarte des musées de Franqueville.\nMusée pour les plus grandes villes à proximité de Franqueville\nVilles à proximité de Franqueville par nombre d'habitants pour la rubrique Musée\nL'ensemble des données concernant Musée proche Franqueville 02 liste des Musées. présentées sur ville data sont librement reproductibles et réutilisables que ce soit pour une utilisation privée ou professionnelle, nous vous remercions cependant de faire un lien vers notre site ou d'être cité (source : Ville-data.com).\nLes données de la page Musée proche Franqueville 02 liste des Musées. proviennent de ville-data.com croisement de plusieurs jeux de données, nous les avons vérifiées et mise à jour le dimanche 01 avril 2018. Le producteur des données émet les notes suivantes :


Théâtre musical avec marionnettes et pop up !\nEn prémisse : des chants d’oiseaux et 2 ombrelles qui s’ouvrent et se ferment comme des battements d’aile, cachettes éphémères\npour les comédiens entrés en scène, supports de jeu pour faire\napparaitre en transparence et ombre des silhouettes d’animaux.\nUne mélodie nait de la flute en bambou bientôt rejointe par le hang... place à l'histoire.\nUne maison sur pilotis, des arbres, la jungle au loin derrière… Maman berce son bébé mais un bruit va venir perturber cet\ninstant fragile. La maman chasse l’animal, en arrive un autre, et un autre, du tout petit (moustique) au très gros (éléphant), du très proche au lointain… Quand tous les animaux sont enfin endormis ainsi que la maman, qui a les yeux grands ouverts dans la nuit ?\nRitournelle des mots qui reviennent, qui rassurent, qu’on peut reprendre, comme une formule magique… et donne envie de savoir quel sera le nouveau bruit, le nouvel animal qui viendra s’immiscer dans le calme de la nuit…\nChut, chut, pas si fort,\ntu sais bien que bébé dort,\nchut, chut, moins de bruit,\nmon bébé s’est endormi…\nUne histoire toute simple pleine de tendresse, de poésie et d’humour, racontée avec des marionnettes de papier, un théâtre d’ombre, des sons et des chansons,\npour entrainer le tout petit dans l’émotion d’être spectateur.\nAu centre le décor. Les personnages articulés et animés par la comédienne apparaissent et disparaissent tour à tour en différents endroits de la scène.\nSur un côté, le musicien au milieu de ses instruments. Gongs, hang , flute traversière, sanza , tambours, guimbardes, pour accompagner en direct les chansons plus tout un ensemble de petits instruments et objets sonores pour évoquer chacun des animaux.\nLes musiques adaptées de mélodies d’Asie du sud est (VietNam, Thaïlande, Chine)\nD'après l'abum jeunesse de Minfong Ho, "Chuuut !"\nLivre d’or : " 20 mn de pur bonheur, bébés, enfants et parents tous embarqués par la magie de la musique et la beauté des images, un petit moment suspendu hors du temps ! " Une bibliothécaire\nPublic visé : Tout public, dès 1 an idéal de 2 à 6 ans\nJauge : 100 maximum au sol et sur petit gradinage, 60 pour les crèches\nEspace scénique : 5m d’ouverture sur 4 de profondeur\nDurée : +ou- 25 mn suivie, si on le souhaite par la présentation des instruments\nMontage : 2h – démontage : 45 minutes\nRoseline Dauban : réalisation des décors, des marionnettes, écriture des chansons et arrangement de mélodies d'Asie du Sud est\nJean-Noël Rodriguez : scénographies, arrangements musicaux, création lumière\nLa caresse du papillonLes 3 brigandsMystèreQui a peur du loup ?Dans mon jardin, il y a...


Fournisseur d'électricité » Qui sommes nous ?\nMeilleur fournisseur électricité est composé d'une équipe de spécialistes de l'électricité.\nL'objectif de notre équipe est d'analyser les offres et les tarifs des fournisseurs d'énergie afin de vous présenter les formules les plus compétitives.\nLe site est régulièrement mis à jour en fonction des évolutions de tarifs de l'électricité, qui surviennent deux fois par an, et de nouveaux articles sont écrits chaque semaine. Nous suivons l'actualité de l'énergie de très près.\nConcrètement, le site Meilleur fournisseur électricité vous propose :\ndes comparatifs des fournisseurs d'électricité\nde l'actualité liée à l'énergie\ndes articles sur les offres d'électricité\nMeilleur fournisseur électricité appartient à la société LaTaupe. Elle est basée dans le nord de la France, à Villeneuve d'Ascq.\nL'équipe de meilleur-fournisseur-electricite.com\nJuline Martinez, rédactrice spécialisée\nJuline écrit sur Meilleur Fournisseur Electricité depuis un peu plus d’un an. Spécialiste du marché de l’énergie, les tarifs du gaz et de l’électricité n’ont pas de secret pour elle.\nNoémie est spécialisée en crédit et en énergie. Romancière primée à ses heures, elle rédige du contenu qualitatif et expert pour notre site depuis 2018.\nJulien, cofondateur, est un expert dans la comparaison et le garant de la bonne analyse des offres sur banque en ligne info. Durant sa carrière, il a exercé de nombreuses responsabilités chez Crédit Agricole Consumer Finance mais aussi été développeur chez BNP Paribas.\nModifié le 04/04/2022


La loi sur les ondes électromagnétiques en 5 questions, par Audrey Garric et Pierre Le Hir (Le Monde) - Regards citoyens\n<< Clash entre Commission et... La France doit retrouver le... >>\n27 janvier 2014 1 27 /01 /janvier /2014 09:29\nLa loi sur les ondes électromagnétiques en 5 questions, par Audrey Garric et Pierre Le Hir (Le Monde)\nPour les téléphones portables, les fabricants devront préconiser l'usage d'un kit mains libres. Toute publicité ciblant les moins de 14 ans sera également interdite. S'agissant des enfants, la proposition de loi initiale des écologistes visait à interdire les équipements Wi-Fi dans tous les établissements d'accueil des moins de 6 ans. Mais le gouvernement a fait voter un amendement qui restreint cette mesure aux moins de 3 ans, c'est-à-dire aux crèches et aux garderies. Elle ne concernera donc pas les écoles maternelles. (NDLR Regards-citoyens.com : On peut et on doit se demander pourquoi le risque ne porterait que sur les enfants de moins de trois ans ...)\nLes ondes sont extrêmement présentes dans notre environnement quotidien. Tous les appareils électriques sous tension créent en effet un champ électromagnétique. La principale source d'exposition est de « très loin » le téléphone portable, selon l'Agence nationale de sécurité sanitaire, de l'alimentation, de l'environnement et du travail (Anses). Les antennes-relais pour la téléphonie mobile, qui se développent très rapidement avec le déploiement de la 4G, génèrent également des ondes, bien que l'exposition moyenne soit bien inférieure aux téléphones. A l'extérieur, les lignes électriques, transformateurs ou voies ferrées sont aussi des sources de rayonnements électromagnétiques.\nDeux ans plus tard, dans une analyse publiée en octobre 2013, évaluant plus de 300 études internationales, l'Anses pointe, avec des niveaux de preuve limités, des effets biologiques chez l'homme ou chez l'animal, concernant le sommeil, la fertilité mâle ou encore les performances cognitives. Malgré tout, « les conclusions de l'évaluation des risques ne mettent pas en évidence d'effets sanitaires avérés », estime-t-elle. (Sic !)\nLes écologistes et les associations considèrent pourtant qu'une réduction des seuils est possible. Huit pays membres de l'Union européenne (Belgique, Bulgarie, Grèce, Italie, Lithuanie, Luxembourg, Pologne, Slovénie) ont adopté des limites plus restrictives que la France, notamment dans les « lieux de vie » et les « lieux sensibles ». C'est aussi le cas de la Suisse et du Liechtenstein.\nSource : http://www.lemonde.fr/planete/article/2014/01/24/tout-comprendre-sur-la-loi-sur-les-ondes-electromagnetiques_4353906_3244.html#xtor=AL-32280397


3 choses à savoir sur Mounir Mahjoubi, le Marocain du gouvernement Macron | H24info\n3 choses à savoir sur Mounir Mahjoubi, le Marocain du gouvernement Macron\nMaroc 3 choses à savoir sur Mounir Mahjoubi, le Marocain du gouvernement Macron\n17 mai, 2017 16:54\nMounir Mahjoubi, un jeune entrepreneur franco-marocain hérite du portefeuille du numérique dans le premier gouvernement du quinquennat Macron. Voici 3 choses que vous ne saviez peut-être pas sur lui.\nÂgé à peine de 33 ans, le jeune entrepreneur franco-marocain Mounir Mahjoubi fait son entrée au gouvernement français, dirigé par Edouard Philippe, en héritant du portefeuille du numérique. Un domaine qu’il maîtrise parfaitement puisqu’il avait dirigé le conseil national du numérique. Voici 3 choses que vous ne saviez pas sur Mounir Mahjoubi.\n1) Originaire de la région de Beni Mellal:\nNé au sein d’une famille ouvrière originaire d’Afourar, dans la région de Beni-Mellal de père peintre en bâtiment et de mère femme de ménage, Mahjoubi s’est engagé dès son tendre âge dans l’action syndicale avant de se tourner vers la politique, en rejoignant le parti socialiste.\nTitulaire d’un master en finance et stratégie à l’Institut d’études politiques de Paris, le nouveau secrétaire d’Etat chargé du numérique a réussi à se frayer un chemin dans le domaine de l’entreprise puisqu’il est le cofondateur d’une société qui développe et met à la disposition des agriculteurs-producteurs et des artisans une plate-forme Internet dévolue à la vente en circuit court de leur production agricole alimentaire et agroalimentaire.\n2) Il a participé à la campagne présidentielle de Hollande en 2012\nEn 2016, il a été nommé par François Hollande président du Conseil national du numérique, qui a pour principales missions la transformation numérique des PME, la transformation des universités et l’inclusion des plus faibles.\n3) Il a été directeur général adjoint d’une société digitale\nMahjoubi a été aussi directeur général adjoint de la société BETC Digital avant de créer en 2016 une start-up studio dédié aux grands groupes qui vise à les accompagner dans leur démarche d’innovation.\nArticle précédentOn connaît le constructeur de la Tour de Rabat\nArticle suivantVidéo. L’international Marocain Yacine Bamou raconte ses débuts dans le football professionnel


Location courte durée réglementation : tout ce que vous devez savoir\nBy Arnaud 10 juin, 2020 23 views\nLa location de courte durée est soumise à une réglementation unique et diffère selon le type de résidences qui est en votre possession, que ce soit une résidence principale ou secondaire.\nEn effet, si vous décidez de louer votre résidence principale, la réglementation vous impose des lois peu contraignantes, en cas de location de résidence secondaire, vous aurez à respecter un bon nombre de lois et conditions. Dans cet article, nous vous donnerons des conseils concernant la location de courte durée pour vous éviter de vous exposer à des sanctions non négligeables.\nQuelle est la réglementation appliquée dans la location de courte durée ?\nLa location de courte durée ou la location saisonnière consiste à louer une résidence à des locataires pour une courte durée, qui sont généralement de passage pour quelques jours ou quelques semaines.\nEt comme nous l'avons évoqué, le réglementation appliquée dans ce type de démarches dépend du type de résidence à louer, il peut s'agir ainsi d'une résidence principale ou d'une résidence secondaire.\nSelon l'article 2 de la loi du 6 juillet 1989, la résidence principale est considérée comme une habitation qui est occupée au moins 8 mois par an, cette durée peut être moindre si le le propriétaire rencontre des soucis professionnels, de santé ou en cas de force majeure.\nSi vous détenez une résidence principale, vous avez tout le droit de la louer pour des touristes pour une durée qui ne doit pas dépasser les 120 jours. Cette durée est applicable une fois par an et le bailleur n'aura aucune démarche à effectuer dans le cadre de cette location.\nUne résidence secondaire est une habitation qui est occupée généralement moins de 8 mois par an et pour les propriétaires qui veulent la louer pour des touristes de passage à de courtes durées, ils doivent obtenir une autorisation de la mairie, c'est ce qu'indique le code de la construction et de l'habitation. En effet, cette autorisation demeure une obligatoire dans certaines villes :\nLes villes qui dépassent les 200 000 habitants ;\ndans certains départements de la petite couronne parisienne ;\nles villes aux zones tendues et qui dépassent les 50 000 habitants.\nRappelons qu'une fois que vous avez obtenu l'autorisation, votre résidence sera considérée comme étant un local commercial. Dans les grandes villes de France, cette autorisation est accompagnée d'une compensation.\nCette démarche consiste à faire l'acquisition d'un local commercial et le transformer en un local d'habitation, une décision prise par les autorités qui a pour objectif de compenser la perte d'un logement secondaire qui est destiné à la location de courte durée par la création d'un autre local d'habitation.\nCe qui signifie que dès qu'un propriétaire souhaite louer son appartement à des touristes pour de courtes durées, il doit obtenir une autorisation de changement d'usage accompagnée d'une procédure de compensation. Cependant, la procédure de compensation nécessite une démarche lente qui passe par plusieurs étapes :\nAcquérir un titre de compensation ;\nprocéder au dépôt de dossier ;\npasser par une phase d'instruction ;\nLa réglementation de la sous-location d'un logement\nPour un locataire qui souhaite sous-louer son logement, il doit au préalable, obtenir une autorisation du propriétaire comme le prévoit la loi du 6 juillet 1989. Si le locataire loue le logement sans obtenir l'accord du propriétaire, le bailleur pourra dans ce cas solliciter des dommages et intérêts ou procéder à une résiliation du contrat de location dans le cas où le locataire a enfreint gravement les conditions de celui-ci.\nLes sanctions du non respect de la réglementation de la location de courte durée\nD'après les chiffres de la police de Paris, on recense déjà la condamnation de plus de 80 propriétaires qui ont loué illégalement leurs appartements pour les touristes. En 2017, ces condamnations ont rapporté plus d'un million d'euro aux mairies de Paris, un chiffre qui augmente au fil des années.\nLes sanctions prononcées à l'encontre du bailleur\nLa bailleur peut écoper d'une amende de 450 euros s'il ne possède pas d'immatriculation. Pour une résidence principale, le propriétaire qui loue son logement pour une durée de plus de 120 jours peut écoper d'une amende allant jusqu'à 50 000 euros.\nNotez que ces montants sont versés directement à la commune où se situe l’appartement qui est loué illégalement. D'autres sanctions s'appliquent aussi aux propriétaires en cas de fausses déclarations, ou dissimulation des habitations principales destinées à la location, à savoir des amendes qui peuvent atteindre les 80 000 euros.\nLes sanctions des sites de location\nLes plateformes de location peuvent être sanctionnées si elles essayent de dissimuler des actes illégaux, comme le fait de permettre à un locataire de déposer une annonce pour sous-louer son logement sans obtenir au préalable, l'autorisation du bailleur.


Vous désirez réaliser l’entretien d’un radiateur, mais vous demandez comment vous y prendre ? Parcourez cet article pour trouver les réponses à vos questions, et n’hésitez pas à faire appel à un jobber Frizbiz pour effectuer vos travaux !\nPublié le 03.10.2017 à 17h11\nTous nos conseils pour entretenir un radiateur à gaz\nPourquoi entretenir un radiateur à gaz ?\nUn système de chauffage gaz se base sur une chaudière à gaz pour fonctionner. Il importe d’effectuer un entretien régulier non seulement du radiateur (qui est un radiateur à eau), mais également de la chaudière afin que l’ensemble du circuit de chauffage fonctionne correctement. La chaleur est ainsi convenablement distribuée dans la maison par les radiateurs. Vous éviterez ainsi les dépenses d’énergie trop importantes et réaliserez des économies, tout en améliorant votre confort thermique.\nNotez que l’entretien annuel d’une chaudière à gaz est une obligation légale. En cas d’accident avéré, si vous n’avez pas fait le nécessaire, vous ne serez pas couvert par votre assurance. Si vous disposez d’un chauffage d’appoint type poêle à gaz, vous devez également vous assurer que celui-ci bénéficie d’un entretien régulier. Dans le cas contraire, un certain nombre de risques pèsent sur vos effets personnels, ainsi que sur les occupants de votre domicile. En effet, une fuite, un manque d’entretien ou d’aération dans la maison peuvent être à l’origine d’intoxications au monoxyde de carbone, ou source d’explosions (le gaz étant un combustible sensible).\nQuelles sont les différentes méthodes pour entretenir un radiateur à gaz ?\nL’un des points les plus importants, pour entretenir un chauffage à gaz, est de procéder à la purge du radiateur. Purger un radiateur permet en effet d’évacuer l’air qui s’accumule dans chaque conduit du système de chauffage au fil de son utilisation. Il s’agit de dévisser la vis de purge. Après avoir dévissé la vis de purge, il suffit d’attendre que l’eau coule du conduit de purge et que l’air arrête de siffler. L’eau doit également être exempte de bulles d’air. Il convient ensuite de visser à nouveau la vis de purge.\nPurger un radiateur permet au corps de chauffe de la chaudière gaz d’être utilisé de manière optimale. La purge permet aussi aux radiateurs de distribuer l’air chaud avec efficacité à travers la maison. La sensation de chaleur est alors optimale. Les conduits sont libérés de l’air présents à l’intérieur (en particulier le dioxygène), et l’eau chaude comme l’eau froide peuvent circuler convenablement. L’air ne fait plus de bruit dans les conduits, et vous résolvez également certains problèmes de pression.\nMais purger un radiateur n’est pas la seule pratique d’entretien des radiateurs. Évoquons également le désembouage de votre radiateur. L’embouage provient du développement de micro organismes dans les conduits en manque d’entretien, de l’entartrage dû à l’eau circulant dans les tuyaux et les radiateurs, ainsi qu’à l’oxydation. Les radiateurs sont donc exposés à des agressions multiples, et purger un radiateur ne suffit pas toujours à résoudre d’autres problèmes. L’accumulation du tartre et des boues dans les radiateurs et les tuyaux est à la source de nombreux soucis, tels que le rétrécissement de conduits (donc un problème de pression), des nuisances sonores, des pannes des radiateurs, ou encore le blocage des vannes. Cela implique notamment de procéder au détartrage et à l’injection d’un inhibiteur de corrosion dans le système de chauffage. Il est préférable de faire appel à une personne expérimentée, afin d’éviter les complications dues à une telle intervention.\nPour vous faire une idée du prix de ce genre de prestation, vous pouvez suivre notre guide tarifaire sur le prix d’une purge de radiateur. Pour celles et ceux souhaitant démonter un radiateur à gaz pour le changer de place, il faut par ailleurs le vidanger au préalable. La vidange consiste à enlever toute l’eau encore présente dans ses tuyaux.\nEnfin, en ce qui concerne le poêle à gaz¸ faire appel à un professionnel du gaz (plombier chauffagiste) ou à un jobber Frizbiz ne dispense pas d’un entretien régulier de la part du particulier. Nous reviendrons plus bas sur les quelques gestes à effectuer pour vérifier le bon fonctionnement de votre poêle à gaz.\nBesoin d'entretenir un radiateur ?\nQuel matériel faut-il pour entretenir un radiateur à gaz ?\nVoici ce dont vous aurez besoin pour entretenir un radiateur à gaz, et a fortiori l’ensemble de votre système de chauffage :\nClé de purge (éventuellement)\nPot de décantation magnétique\nQuels sont les conseils pour entretenir un radiateur à gaz ?\nConseil n°1 : prévention contre l’embouage\nVous avez la possibilité de mettre en place un pot de décantation à aimant magnétique pour prévenir le développement de boues dans votre circuit de chauffage. Il faut l’installer sur un tuyau allant dans le sens du retour d’eau à la chaudière. Grâce à ce dispositif, les oxydations métalliques vont se fixer dans le réservoir du pot de décantation, et il est très facile de les évacuer du système. Pour effectuer l’intervention en elle-même et injecter un traitement inhibiteur dans votre circuit de chauffage, préférez faire appel à un jobber Frizbiz. Cela vous évitera des dégâts accidentels.\nConseil n°2 : procédez à la purge du radiateur\nDès lors que vous entendez du bruit dans la tuyauterie, vous pouvez réaliser une purge. Par ailleurs, il est conseillé de purger un radiateur au moins une fois par an. Consultez nos conseils pour savoir comment purger un radiateur en fonte. Vous en apprendrez davantage à propos de la purge d’un radiateur et sur les différents éléments intervenant dans cette opération (purgeur, clé de purge…). Purger vos radiateurs fait partie intégrante des bons gestes d’entretien.\nConseil n°3 : en ce qui concerne le chauffage d’appoint\nNettoyez régulièrement votre poêle à gaz à froid afin d’éviter l’accumulation de crasse. Vérifiez l’état de l’alimentation électrique, ainsi que du conduit de raccordement. Vous éviterez ainsi de faire tourner votre chauffage d’appoint avec des câbles anormalement défectueux. Si vous remarquez quelque chose d’anormal sur le tuyau de raccordement ou le câble d’alimentation, prévenez votre fournisseur pour qu’il vous procure de quoi les remplacer. En saison estivale, conservez votre poêle à gaz à l’abri de l’humidité et couvert, afin d’éviter l’accumulation de poussière à l’intérieur.\nQui peut entretenir un radiateur à gaz ?\nFaites appel à un jobber Frizbiz pour entretenir un radiateur à gaz\nEn naviguant sur notre site de jobbing dédié à l’aide entre particuliers pour travaux, vous trouverez de nombreux talents prêts à vous apporter leur aide. Ils pourront également vous fournir de précieux conseils pour entretenir et purger un radiateur, et ce avant même que vous n’ayez sélectionné l’un d’entre eux. Dans tous les cas, vous avez la possibilité de contacter dès à présent le jobber Frizbiz le plus proche de chez vous, qui se fera alors un véritable plaisir de vous venir en aide ! Il vous prêtera main forte pour purger vos radiateurs et les désembouer.\nL’assurance Jobbing couvre-t-elle l’entretien d’un radiateur à gaz ?\nL’assurance Jobbing est issue du partenariat unissant Frizbiz à Axa. Elle garantit aux particuliers passant par notre plateforme des travaux de qualités. En effet, si une première réalisation ne vous donne pas entière satisfaction, nous nous engageons à ce que vous receviez la visite d’un second jobber dans les plus brefs délais. Pour en savoir plus, jetez un œil aux conditions d’éligibilité à l’assurance Jobbing. Mais rassurez-vous ! Les membres de notre communauté de bricoleurs sont habitués à effectuer de petits travaux chez un particulier et à purger des radiateurs, vous pouvez donc leur faire confiance pour entretenir votre radiateur à gaz.\nEntretenir un radiateur à gaz est-il éligible à un crédit d’impôt ?\nL’entretien d’un radiateur à gaz (purger les radiateurs et les désembouer) n’est pas en soi éligible à un crédit d’impôt. Néanmoins, l’installation d’une chaudière visant à améliorer votre performance énergétique peut vous faire bénéficier du CITE. Le Crédit d’Impôt Transition Energétique représente 30% des dépenses engagées annuellement à ce titre, étant plafonné à 8 000 euros si vous êtes seul, et à 16 000 euros si vous êtes en couple. Ce plafond peut par ailleurs être majoré de 400 euros par personne à charge supplémentaire (enfant ou personne âgée de plus de 65 ans).\nL’installation d’une chaudière fait cependant partie des prestations interdites sur Frizbiz. Vous ne pouvez donc pas bénéficier de ce crédit d’impôt en passant par notre plateforme. Mais pour l’entretien d’un radiateur à gaz, vous n’êtes pas exempt de déclarer le passage de votre jobber aux organismes compétents. En effet, en passant par notre site de bricolage, vous devenez un particulier employeur avec des obligations légales. Pour déclarer très simplement votre jobber, vous pouvez vous appuyer sur le CESU, ou Chèque Emploi Service Universel. Pour en apprendre davantage à ce sujet, n’hésitez pas à consulter les conditions d’usage du CESU.\nCrédit photo : soak.com


Les projets que nous avons aidé à réaliser\nL'Unité de Production Artisanale Misola (UPA Misola)\nLe Misola est une farine composée produits locaux: le mil, le soya et l'arachide ainsi que de sucre et de sel. Cette farine est utilisée pour la préparation d'une bouillie de renutrition et destinée aux enfants malnutris.\nBurkina Framtid a participé au financement des travaux de construction d'une UPA Misola à Guilongou.\nCoopérative Féminine pour la Promotion des Arts Ménagers (CFAM)\nBurkina Framtid a soutenu un projet d'alphabétisation concernant 30 membres de la CFAM pendant trois ans.\nAlors que le Burkina Faso souffrait de famine en janvier 2008 et que les réserves de l'orphelinat étaient épuisées, un don de Burkina Framtid a permis l'achat de 100 sacs de mil, pour la nourriture des enfants de l'orphelinat.\nBurkina Framtid a aidé à améliorer l'aire de jeux de l'école maternelle de l'orphelinat en financant la construction et l'installation d'un tobogan-avion, d'un tourniquet, d'une cage à grimper et de balancoires. Les travaux étaient terminés à la fin 2008.\nBurkina Framtid a financé l'achat de deux machines à laver et d'un congélateur en décembre 2008.\nBurkina Framtid a financé des cours de vacances pendant l'été 2009 pour les filles en difficulté scolaire.\nBurkina Framtid a participé au financement de la construction d'un nouveau dortoir pour les jeunes filles durant l'été 2009. Les travaux de finition ont été terminés en 2010. Le dortoir permet maintenant d'abriter 50 filles.


Le support d'Internet Explorer passe officiellement du portail MSDN de Microsoft à la plateforme de questions-réponses Stack Overflow.\n"Avec notre focus croissant sur les standards et leur adoption, notre implication dans les organes de standardisation et la coopération continue que nous entretenons avec les autres éditeurs de navigateur, il nous paraissait logique de consolider les discussions autour de ce développement Web au sein d'une telle communauté, unique", commente Jonathan Sampson, program manager Internet Explorer chez Microsoft.\nMais Microsoft avait-t-il le choix ? "Rien que ce mois-ci, 52 questions ont été posées sur MSDN à propos d'Internet Explorer. Dans le même temps, plus de 600 ont été postées sur Stack Overflow, et elles ont reçu 600 réponses", note Jonathan Sampson. Chez Microsoft, on ne peine pas à saluer "le process mature", "le moteur de recherche puissant", et l'"excellente communauté" du site. Lancé en 2008, Stack Overflow revendique aujourd'hui plus de 3 millions d'utilisateurs.\nBeaucoup d'autres applications de Microsoft utilisent cette plateforme comme canal de support. C'est le cas d'Azure ou OneDrive. Mais IE est la première à voir son support basculer à 100% Stack Overflow.\nSource sur le blog MSDN


Page:Revue des Deux Mondes - 1874 - tome 3.djvu/871 - Wikisource\nPage:Revue des Deux Mondes - 1874 - tome 3.djvu/871\nhyménoptères parasites est accomplie. Dans les conditions qu’offre la nature sauvage, l’ichneumon déposant un seul œuf dans le corps d’une chenille ne parviendra sans doute pas à rencontrer cinquante ou soixante chenilles pour assurer le dépôt de tous ses œufs, il périt alors, laissant une postérité bien restreinte ; au contraire dans les circonstances où les individus qu’il recherche se trouvent rassemblés sur un point, presque aucun de ses œufs ne sera perdu. Un ichneumon frappera mortellement une légion de chenilles.\nL’année suivante, les parasites seront si nombreux qu’on verra la destruction de l’espèce nuisible s’accomplir avec une étonnante rapidité. A présent, les insectes préjudiciables à la végétation sont rares, et les ichneumons abondent. Ceux-ci, n’ayant plus la possibilité d’assurer le dépôt de leurs œufs, périssent la plupart sans laisser de postérité, et les individus de l’espèce phytophage, désormais moins exposés aux atteintes d’ennemis redoutables, multiplient de nouveau. Ainsi se produisent dans une multitude de circonstances les apparitions et les disparitions successives de certains insectes. Au milieu de ces perpétuelles conflagrations où des milliers d’êtres succombent, est-il donc possible d’apercevoir une cause capable d’agir sur les formes des espèces qui tour à tour perdent l’avantage et le reprennent ? Les partisans des transformations indéfinies ne l’ont pas découverte.\nExaminant les résultats de la lutte pour la vie, M. Darwin rappelle que certaines plantes viennent tout à coup envahir un terrain sur lequel croissaient d’autres plantes ; l’ancienne végétation disparaît, une nouvelle la remplace. On en connaît certes plus d’un exemple. Notre chardon commun s’est prodigieusement répandu, assure-t-on, dans les plaines de la Plata et dans d’autres pays, il a fait périr une foule d’herbes. En France, une plante de la famille des scrofulaires est assez commune  ; depuis plusieurs années, remarquent les botanistes, une plante du même groupe, ayant un port presque semblable, mais originaire de l’Amérique septentrionale , s’est beaucoup multipliée dans le bassin de la Loire, et elle gagne le bassin de la Seine. Dans les lieux où elle prospère, l’espèce indigène cesse d’exister . Très fréquemment on nous informe que, dans un canton où vivait tel oiseau, un autre oiseau l’a chassé ; on affirme qu’en Australie une petite abeille inoffensive particulière à la région  a disparu des localités où l’abeille\n↑ Lindernia pyxidaria.\n↑ Illysanthes gracilioïdes.\n↑ Ces remarques nous ont été fournies par M. Bureau, professeur au Muséum d’histoire naturelle.\n↑ Une abeille sans aiguillon, c’est-à-dire une mélipone.\nRécupérée de « https://fr.wikisource.org/w/index.php?title=Page:Revue_des_Deux_Mondes_-_1874_-_tome_3.djvu/871&oldid=9468427 »\nLa dernière modification de cette page a été faite le 1 mars 2019 à 10:49.


La sélection du mois de JANVIER\tadminself\t2020-01-28T17:52:13+00:00\nSCPI historique du marché, anciennement Participation Foncière 1 puis PF1, dont la stratégie d’investissement a été revue lors de sa transformation en capital variable en 2017, pour devenir PF Grand Paris. La SCPI recentre donc ses investissements sur Paris et sa première couronne représentant à ce jour plus de 84% des actifs.\nCette stratégie a été confirmée par de bons indicateurs, en effet les actifs continuent de se valoriser tout en maintenant un taux de distribution stable et supérieur à la moyenne du marché.\nTaux de distribution sur Valeur de Marché (TDVM) 2019 : 4,40%.\nPrix de souscription 18/01/2020 : 510,00 €.\nTaux de Rendement Interne sur 5 ans : 5,32%.\nCapitalisation au 30/09/2019 761 M€.\nFaible ticket d’entrée, accessible dès 5 000 € avec la perception de loyers potentiels chaque trimestre.\nAccès au secteur de l’immobilier d’entreprise réservé habituellement aux investisseurs professionnels, internationaux ou institutionnels.\nMutualisation des risques grâce à une diversification géographique et à une bonne répartition du risque locatif (plusieurs centaines de locataires…).\nLa dynamique du projet du Grand Paris assure de nombreuses opportunités immobilières.\nL’investissement en parts de SCPI est un moyen de diversifier ses placements en contrepartie d’un risque de perte en capital, le montant du capital investi n’est pas garanti. Le rendement de la SCPI dépendra de l’évolution à la hausse comme à la baisse du marché immobilier.\nL’investissement en SCPI est un investissement immobilier, donc de long terme, dont la liquidité est limitée. Pour cette SCPI, l’horizon de placement recommandé est de 8 ans minimum.\nEPARGNE PIERRE est une SCPI de rendement à capital variable spécialisée dans les bureaux. Gérée par Voisin, la SCPI a pour objectif la constitution d’un patrimoine immobilier diversifié tant sur le plan géographique que locatif permettant d’assurer l’objectif de gestion, à savoir la distribution d’un revenu et la valorisation du prix de la part.\nCatégorie : immobilier d’entreprise diversifié.\nTaux de distribution sur Valeur de Marché (TDVM) 2019 : 5.85%.\nSouscription minimum (1ère souscription) : 2 050 €, soit 10 parts.\nCapitalisation au 30/09/2019 : 851 887 955 €.\nTaux d’occupation financier au 30/09/2019 : 96,96 %.\nDiversification géographique : 19% en Île de France et 81% en métropoles régionales.\nDiversifications sectorielle : bureaux (44%), commerces (50%), locaux d’activités (6%).\nUne forte mutualisation des risques : plus de 120 actifs et plus de 250 locataires.\nPossibilité de compléter sa retraite en percevant un potentiel complément de revenus, grâce à des revenus fonciers provenant de la location des biens.\nIl s’agit d’un investissement de long terme, il est recommandé de conserver ses parts pendant un minimum de 15 ans.