Attribut:A pour condition
Cette propriété est de type Texte.
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Le Labex DRIIHM lance chaque année un appel à propositions de recherche des Observatoires Hommes-Milieux (OHMs) +
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Le Labex DRIIHM lance chaque année un appel à propositions de recherche des Observatoires Hommes-Milieux (OHMs) +
R
Le RAP diffuse en accès libre les données collectées par le réseau. Les utilisateurs des données, que ça soit dans le cadre de travaux scientifiques, techniques ou pédagogiques, doivent mentionner a minima l’origine des données en citant Epos-France et le Réseau Accélérométrique Permanent. En complément, les utilisateurs peuvent citer les rapports ou articles scientifiques qui sont à l’origine d’informations disponibles sur ce site et dont ils se seraient servis.
Les données du RAP sont distribuées sous licence CC BY 4.0, elles peuvent être librement utilisées, réutilisées et redistribuées, à condition que les producteurs de données soient dûment cités. Aucune restriction supplémentaire ne peut être appliquée aux ensembles de données lors de leur redistribution. +
O
Le SNO Observil s'appuie sur l'Infrastructure de Données Spatiales GéOSUNA de l’OSU Nantes Atlantique pour la mise à disposition et la diffusion des données collectées. +
C
Le chercheur doit soumettre une version PDF de son article de recherche ainsi que les ressources numériques nécessaires pour reproduire les résultats +
G
Le code ainsi que toutes les données de Geovistory sont sous licence Creative Commons BY-SA 4.0 et peuvent être librement réutilisées. +
N
R
Le code de l'outil est entièrement libre (licence CeCILL, compatible GNU GPL) et disponible en ligne sur GitHub. L'ensemble des données, métadonnées et géométries peut-être exporté pour d'autres usages. La fonction de "rapport personnalisé" permet de télécharger les représentations graphiques et cartographiques, accompagnées de textes d'aide à la lecture. +
S
Le code de l'outil est sous licence CC BY-NC-SA 4.0 et disponible en ligne sur GitHub https://github.com/Lazel102/SciTok +
P
Le code de l'outil est sous licence MPL-2.0 et disponible en ligne sur PyPI https://pypi.org/project/pellipop/. Pellipop s’appuie sur le langage de programmation Python, qu’il faut avoir déjà téléchargé pour pouvoir l’utiliser. +
Le code est en libre accès https://github.com/CERES-Sorbonne/Panoptic sous la Mozilla public license 2.0. Ayant besoin de librairies de deep learning, il est recommandé de l'utiliser avec un ordinateur ayant des capacités minimales en terme de calcul. +
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Le code est open source et disponible sur Github : https://github.com/deepinv/deepinv +