From 8a73d02600b0b446ff979651ba12eb8b2f962352 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Bonvallot <35224723+Bonvallot@users.noreply.github.com> Date: Thu, 21 Nov 2024 15:57:26 +0100 Subject: [PATCH] Update translations.tsv Add new precalculs and enrichments (variants) --- src/app/custom/translations.tsv | 54 +++++++++++++++++++++++++++------ 1 file changed, 45 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/src/app/custom/translations.tsv b/src/app/custom/translations.tsv index c60d58252..9d874dfb2 100644 --- a/src/app/custom/translations.tsv +++ b/src/app/custom/translations.tsv @@ -726,20 +726,30 @@ "ws_post-v1-addresses-parse_description" "Split a text address into several fields." "Découpe une adresse au format texte en plusieurs champs." "ws_post-v1-rnsr-json_title" "rnsrRuleDetect - Assigning RNSR identifier(s) to an address (Alignments)" "rnsrRuleDetect - Attribution d’identifiant(s) RNSR à une adresse (Alignements)" "ws_post-v1-rnsr-json_description" "Assigns, using rules, one or more RNSR identifiers based on an author affiliation address and a year of publication." "Attribue, à l’aide de règles, un ou plusieurs identifiants RNSR à partir d’une adresse d’affiliation d’auteur et d’une année de publication." +"ws_post-v1-rnsr-info_title" "rnsrRuleDetect - Assigning RNSR identifier(s) to an address (Alignments) and add informations" "rnsrRuleDetect - Attribution d’identifiant(s) RNSR et d'informations liées à une adresse (Alignements)" +"ws_post-v1-rnsr-info_description" "Assigns, using rules, one or more RNSR identifiers and more informations, based on an author affiliation address and a year of publication." "Attribue, à l’aide de règles, un ou plusieurs identifiants RNSR et des informations liées à partir d’une adresse d’affiliation d’auteur et d’une année de publication." "ws_post-v2-crossref-prefixes-expand_title" "doiPublisherName - Verbalisation of DOI prefixes" "doiPublisherName - Verbalisation des préfixes de DOI " "ws_post-v2-crossref-prefixes-expand_description" "Queries the Crossref database and reads the prefix of a DOI from the identifier prefix or the full DOI identifier." "Interroge la base de données Crossref et verbalise le préfixe d’un DOI à partir du préfixe de l’identifiant ou de l’identifiant DOI complet." "ws_post-v1-teeft-en_title" "Teeft eng - Extraction of terms from an English text using Teeft" "Teeft eng - Extraction de termes d’un texte en anglais via Teeft" "ws_post-v1-teeft-en_description" "Extracts, by default, the 5 most specific terms from an English text." "Extrait, par défaut, les 5 termes les plus spécifiques d’un texte en anglais." +"ws_post-v1-teeft-en-nb_title" "Teeft eng - Extraction of 10 terms from an English text using Teeft" "Teeft eng - Extraction de 10 termes d’un texte en anglais via Teeft" +"ws_post-v1-teeft-en-nb_description" "Extracts the 10 most specific terms from an English text." "Extrait les 10 termes les plus spécifiques d’un texte en anglais." "ws_post-v1-teeft-fr_title" "Teeft fra - Extraction of terms from a French text using Teeft" "Teeft fra - Extraction de termes d’un texte en français via Teeft" "ws_post-v1-teeft-fr_description" "Extracts, by default, the 5 most specific terms from an French text." "Extrait, par défaut, les 5 termes les plus spécifiques d’un texte en français." +"ws_post-v1-teeft-fr-nb_title" "Teeft fra - Extraction of 10 terms from a French text using Teeft" "Teeft fra - Extraction de 10 termes d’un texte en français via Teeft" +"ws_post-v1-teeft-fr-nb_description" "Extracts the 10 most specific terms from a French text." "Extrait les 10 termes les plus spécifiques d’un texte en français." "ws_post-v1-teeft-with-numbers-en_title" "Teeft number - Extraction of terms from an English text using Teeft (including numbers)" "Teeft number - Extraction de termes d’un texte en anglais via Teeft (nombres compris)" "ws_post-v1-teeft-with-numbers-en_description" "Extracts the most relevant terms from a text in English or French, retaining the numbers: it provides terms containing numbers (important when dealing with chemical formulae, physical quantities, etc.)." "Extrait les termes les plus pertinents d’un texte en anglais ou en français, en conservant les chiffres : il fournit des termes contenant des chiffres (c’est important quand on a des formules chimiques, des grandeurs physiques, …)." "ws_post-v1-detect-lang_title" "langDetect - Detection of the language of a text" "langDetect - Détection de la langue d’un texte" "ws_post-v1-detect-lang_description" "Detects the language of a text document." "Détecte la langue d’un document texte." -"ws_post-v1-en-classify_title" "pascalFrancisClass - Classification into scientific fields Pascal-Francis" "pascalFrancisClass - Classification en domaines scientifiques Pascal-Francis " -"ws_post-v1-en-classify_description" "Automatically classifies scientific documents in English using the Pascal (Science, Technology and Medicine) or Francis (Humanities and Social Sciences) classification schemes." "Classe automatiquement des documents scientifiques en anglais dans le plan de classement Pascal (Sciences, Techniques et Médecine) ou Francis (Sciences Humaines et Sociales)." +"ws_post-v1-en-classify-3_title" "pascalFrancisClass - Classification into scientific fields Pascal-Francis" "pascalFrancisClass - Classification en domaines scientifiques Pascal-Francis " +"ws_post-v1-en-classify-3_description" "Automatically classifies scientific documents in English using the Pascal (Science, Technology and Medicine) or Francis (Humanities and Social Sciences) classification schemes on 3 levels." "Classe automatiquement des documents scientifiques en anglais dans le plan de classement Pascal (Sciences, Techniques et Médecine) ou Francis (Sciences Humaines et Sociales), sur 3 niveaux" +"ws_post-v1-en-classify-2_title" "pascalFrancisClass - Classification into scientific fields Pascal-Francis" "pascalFrancisClass - Classification en domaines scientifiques Pascal-Francis " +"ws_post-v1-en-classify-2_description" "Automatically classifies scientific documents in English using the Pascal (Science, Technology and Medicine) or Francis (Humanities and Social Sciences) classification schemes on 2 levels." "Classe automatiquement des documents scientifiques en anglais dans le plan de classement Pascal (Sciences, Techniques et Médecine) ou Francis (Sciences Humaines et Sociales) sur 2 niveaux." "ws_post-v1-en-classhalen_title" "halClass - Classification in HAL domains" "halClass - Classification dans les domaines HAL" -"ws_post-v1-en-classhalen_description" "Classification of documents in French or in English in the 13 major fields (in French) of the classification plan used by the HAL database." "Classe des documents en français ou en anglais dans les 13 grands domaines (en français) du plan de classement utilisé par la base HAL." +"ws_post-v1-en-classhalen_description" "Classification of documents in English in the 13 major fields (in French) of the classification plan used by the HAL database." "Classe des documents en anglais dans les 13 grands domaines (en français) du plan de classement utilisé par la base HAL." +"ws_post-v1-en-classhalfr_title" "halClass - Classification in HAL domains" "halClass - Classification dans les domaines HAL" +"ws_post-v1-en-classhalfr_description" "Classification of documents in French in the 13 major fields (in French) of the classification plan used by the HAL database." "Classe des documents en français dans les 13 grands domaines (en français) du plan de classement utilisé par la base HAL." "ws_post-v2-unpaywall-expand_title" "doiEnrich Unpaywall - DOI enrichment via Unpaywall" "doiEnrich Unpaywall - Enrichissement par DOI via Unpaywall" "ws_post-v2-unpaywall-expand_description" "Retrieves the metadata of a scientific article in the Unpaywall database from a DOI." "Récupère les métadonnées d’un article scientifique présent dans la base Unpaywall à partir d’un DOI." "ws_post-v2-conditor-expand_title" "doiEnrich Conditor - DOI enrichment via Conditor" "doiEnrich Conditor -Enrichissement par DOI via Conditor" @@ -756,10 +766,14 @@ "ws_post-v2-hal-expand_description" "Retrieves the metadata of a scientific article in the HAL database from a DOI." "Récupère les métadonnées d’un article scientifique présent dans la base HAL à partir d’un DOI." "pc_post-v1-graph-segment_title" "Graph-segment" "Graph-segment" "pc_post-v1-graph-segment_description" "Creates pairs of all elements in an array and aggregate these pairs to count them. The pairs represent all possible associations, and this process is used to create pairs that represent a network." "Crée des segments 2 à 2 avec tous les éléments d'un tableau et agrège ces segments pour les compter. Les segments représentent toutes les associations possibles. Ce traitement sert à créer des segments qui représentent un réseau." -"pc_post-v1-ldaClass_title" "ldaClass - Extracting themes from a dataset" "ldaClass - Extraction de thématiques d’un corpus" -"pc_post-v1-ldaClass_description" "Extracts themes from a corpus: a theme (or topic) is characterized by ten words. Once the themes have been extracted, each document is assigned one or more themes." "Extrait des thématiques d’un corpus : une thématique (ou topic) est caractérisée par dix mots. Une fois les thématiques extraites, chaque document se voit attribuer une ou plusieurs thématique(s)." +"pc_post-v1-ldaClass_title" "ldaClass - Extracting 15 themes from a dataset" "ldaClass - Extraction de thématiques d’un corpus" +"pc_post-v1-ldaClass_description" "Extracts 15 themes from a corpus: a theme (or topic) is characterized by ten words. Once the themes have been extracted, each document is assigned one or more themes." "Extrait 15 thématiques d’un corpus : une thématique (ou topic) est caractérisée par dix mots. Une fois les thématiques extraites, chaque document se voit attribuer une ou plusieurs thématique(s)." +"pc_post-v1-ldaClass-nb_title" "ldaClass - Extracting 8 themes from a dataset" "ldaClass - Extraction de 8 thématiques d’un corpus" +"pc_post-v1-ldaClass-nb_description" "Extracts 8 themes from a corpus: a theme (or topic) is characterized by ten words. Once the themes have been extracted, each document is assigned one or more themes." "Extrait 8 thématiques d’un corpus : une thématique (ou topic) est caractérisée par dix mots. Une fois les thématiques extraites, chaque document se voit attribuer une ou plusieurs thématique(s)." "pc_post-v1-lda-segment_title" "Lda-Segment" "Lda-Segment" -"pc_post-v1-lda-segment_description" "Creates a «lda» field consisting of 5 topics from the set of documents. Each topic contains a «word» field, which is composed of a list of 10 words that are most characteristic of the topic, as well as a «weight» field that corresponds to the weight associated with the topic in the document. The text must be in English." "Crée à partir de l'ensemble des documents un champ «lda» constitué de 5 topics. Chaque topic contient un champ «word», composé d'une liste de 10 mots les plus caractéristiques du topic, ainsi que d'un champ «weight» qui correspond au poids associé au sujet dans le document. Le texte doit être en anglais." +"pc_post-v1-lda-segment_description" "For a graph, creates a «lda» field consisting of 15 topics from the set of documents. Each topic contains a «word» field, which is composed of a list of 10 words that are most characteristic of the topic, as well as a «weight» field that corresponds to the weight associated with the topic in the document. The text must be in English." "Pour un graphe, crée à partir de l'ensemble des documents un champ «lda» constitué de 15 topics. Chaque topic contient un champ «word», composé d'une liste de 10 mots les plus caractéristiques du topic, ainsi que d'un champ «weight» qui correspond au poids associé au sujet dans le document. Le texte doit être en anglais." +"pc_post-v1-lda-segment-nb_title" "Lda-Segment" "Lda-Segment" +"pc_post-v1-lda-segment-nb_description" "For a graph, creates a «lda» field consisting of 8 topics from the set of documents. Each topic contains a «word» field, which is composed of a list of 10 words that are most characteristic of the topic, as well as a «weight» field that corresponds to the weight associated with the topic in the document. The text must be in English." "Pour un graphe, crée à partir de l'ensemble des documents un champ «lda» constitué de 8 topics. Chaque topic contient un champ «word», composé d'une liste de 10 mots les plus caractéristiques du topic, ainsi que d'un champ «weight» qui correspond au poids associé au sujet dans le document. Le texte doit être en anglais." "pc_post-v1-noise-lodex_title" "noiseDetect - Noise detection from a corpus" "noiseDetect - Détection de bruit d’un corpus" "pc_post-v1-noise-lodex_description" "Locates the list of identifiers of documents considered as noise in a corpus. These are documents considered irrelevant." "Repère la liste des identifiants des documents considérés comme du bruit dans un corpus. Il s’agit de documents considérés comme non pertinents. " "pc_post-v1-statistics_title" "Statistics" "Statistiques" @@ -770,6 +784,10 @@ "pc_post-v1-tag-cloud-fr_description" "Extracts the most frequent French terms from a corpus of documents" "Extrait, par défaut, les 500 termes français les plus fréquents à l'échelle d'un corpus de documents" "pc_post-v1-textClustering_title" "textClustering - Extracting clusters from a dataset" "textClustering - Extraction de clusters d’un corpus" "pc_post-v1-textClustering_description" "Extracts several groups (clusters) from a corpus in order to classify the different texts according to their similarity. A document is present in only one group" "Extrait plusieurs groupes (clusters) d’un corpus afin d’y classer les différents textes en fonction de leur similarité. Un document est présent dans un seul groupe" +"pc_post-v1-topCitation_title" "Identifies the 10 most cited publications in a data set" "Identifie les 10 publications les plus citées dans un corpus donné." +"pc_post-v1-topCitation_description" "From the cited publications of the all data set, shows the 10 most cited" "A partir des références citées de tout le corpus, il extrait les 10 plus citées" +"pc_post-v1-topCitation-nb_title" "Identifies the N most cited publications in a data set, here 4" "Identifie les N publications les plus citées dans un corpus donné, ici 4." +"pc_post-v1-topCitation-nb_description" "From the cited publications of the all data set, shows the 4 most cited" "A partir des références citées de tout le corpus, il extrait les 4 plus citées" "pc_post-v1-tree-segment_title" "Tree-segment" "Tree-segment" "pc_post-v1-tree-segment_description" "Creates sliding pairs of all elements in an array and aggregates these pairs to count them. Since the pairs are sliding, this process is used to create pairs that represent a hierarchical tree." "Crée des segments glissant 2 à 2 de tous les éléments d'un tableau et agrège ces segments pour les compter. Le segment étant glissant, ce traitement sert à créer des segments qui représentent un arbre hiérachique." "refresh_button" "Refresh" "Rafraîchir" @@ -1018,6 +1036,12 @@ "ws_post-v1-hospital-affiliations_description" "Homogenises hospital affiliation addresses by identifying the hospital or structure to which the affiliation is attached." "Homogénéise les adresses d’affiliations hospitalières en identifiant l’hôpital ou la structure à laquelle l’affiliation est rattachée." "ws_post-v1-orcid-disambiguation-orcidDisambiguation_title" "authorDistinct - ORCID author disambiguation" "authorDistinct - Désambiguïsation d’auteurs via ORCID" "ws_post-v1-orcid-disambiguation-orcidDisambiguation_description" "Finds an author based on a number of known details about him or her, such as first and last name, publication titles or co-authors." "Retrouve un auteur à partir d’un certain nombre d’éléments connus le concernant, comme les nom et prénom, des titres de publications, ou encore des co-auteurs." +"ws_post-v1-orcid-disambiguation-orcidDisambiguation?nameDepth=50_title" "authorDistinct - ORCID author disambiguation" "authorDistinct - Désambiguïsation d’auteurs via ORCID" +"ws_post-v1-orcid-disambiguation-orcidDisambiguation?nameDepth=50_description" "Finds an author based on a number of known details about him or her, such as first and last name, publication titles or co-authors. For 50 names" "Retrouve un auteur à partir d’un certain nombre d’éléments connus le concernant, comme les nom et prénom, des titres de publications, ou encore des co-auteurs. Pour 50 noms" +"ws_post-v1-orcid-disambiguation-orcidDisambiguation?worksDepth=50_title" "authorDistinct - ORCID author disambiguation" "authorDistinct - Désambiguïsation d’auteurs via ORCID" +"ws_post-v1-orcid-disambiguation-orcidDisambiguation?worksDepth=50_description" "Finds an author based on a number of known details about him or her, such as first and last name, publication titles or co-authors. For 50 works" "Retrouve un auteur à partir d’un certain nombre d’éléments connus le concernant, comme les nom et prénom, des titres de publications, ou encore des co-auteurs. Pour 50 publications" +"ws_post-v1-orcid-disambiguation-orcidDisambiguation?nameDepth=50&worksDepth=40_title" "authorDistinct - ORCID author disambiguation" "authorDistinct - Désambiguïsation d’auteurs via ORCID" +"ws_post-v1-orcid-disambiguation-orcidDisambiguation?nameDepth=50&worksDepth=40_description" "Finds an author based on a number of known details about him or her, such as first and last name, publication titles or co-authors. For 50 names and 40 works" "Retrouve un auteur à partir d’un certain nombre d’éléments connus le concernant, comme les nom et prénom, des titres de publications, ou encore des co-auteurs. Pour 50 noms et 40 publications" "ws_post-v2-affiliation-rnsr_title" "rnsrLearnDetect 2 - Assigning RNSR identifier(s) to an address (Machine Learning) - Version 2" "rnsrLearnDetect 2 - Attribution d’identifiant(s) RNSR à une adresse (Apprentissage) - Version 2" "ws_post-v2-affiliation-rnsr_description" "Assigns one or more RNSR identifiers from an author affiliation address in French." "Attribue un ou plusieurs identifiant(s) RNSR à partir d’une adresse d’affiliation d’auteur en langue française." "ws_post-v3-affiliation-rnsr_title" "rnsrLearnDetect 3 - Assigning RNSR identifier(s) to an address (Machine Learning) - Version 3" "rnsrLearnDetect 3 - Attribution d’identifiant(s) RNSR à une adresse (Apprentissage) - Version 3" @@ -1028,8 +1052,10 @@ "ws_post-v1-lemma_description" "Lemmatise terms in English texts." "Lemmatise des termes dans des textes en Anglais." "ws_post-v1-corporate-private-public_title" "corpoDetect - Detecting the status of an affiliation" "corpoDetect - Détection du statut d’une affiliation" "ws_post-v1-corporate-private-public_description" "Returns, for each WOS or Scopus author affiliation, information on whether it belongs to the private or public sector." "Renvoie, pour chaque affiliation d’auteurs du WOS ou de Scopus, l’information d’appartenance au secteur privé ou public." -"ws_post-v1-entityTag_title" "entityTag - Extraction of different named entities" "entityTag - Extraction de différentes entités nommées" -"ws_post-v1-entityTag_description" "Detects different named entities in texts (at least when the corpus includes texts in several languages: person, location, organization, other)" "Détecte dans les textes, différentes entités nommées (a minima quand le corpus comporte des textes dans plusieurs langues : personne, localisation, organisme, autre)" +"ws_post-v1-entityTag-multiling_title" "entityTag - Extraction of different named entities" "entityTag - Extraction de différentes entités nommées" +"ws_post-v1-entityTag-multiling_description" "Detects different named entities in texts (at least when the corpus includes texts in several languages: person, location, organization, other)" "Détecte dans les textes, différentes entités nommées (a minima quand le corpus comporte des textes dans plusieurs langues : personne, localisation, organisme, autre)" +"ws_post-v1-entityTag-eng_title" "entityTag - Extraction of different named entities in an English text" "entityTag - Extraction de différentes entités nommées d'un texte en anglais" +"ws_post-v1-entityTag-eng_description" "Detects 13 named entities in English texts : person, location, organization ..." "Détecte dans les textes anglais, 13 entités nommées : personne, localisation, organisme ..." "ws_post-v1-IdRorDetect_title" "idRorDetect - Assigning ROR identifier" "idRorDetect - Attribution d'un identifiant ROR" "ws_post-v1-IdRorDetect_description" "Returns an ROR identifier when querying the API" "Renvoie un identifiant ROR en interrogeant l'API" "ws_post-v1-sciencemetrixClass_title" "sciencemetrixClass - Classification into scientific fields Science-Metrix" "sciencemetrixClass - Classification en domaines scientifiques Science-Metrix" @@ -1038,8 +1064,18 @@ "ws_post-v1-textExtract_description" "Transforms a PDF into text by excluding elements that would disrupt subsequent text mining processing" "Transforme un PDF en texte en excluant les éléments qui perturberaient un traitement de fouille de texte ultérieur" "ws_post-v1-quantityExtract_title" "quantityExtract - Extraction of quantities" "quantityExtract - Extraction de quantités" "ws_post-v1-quantityExtract_description" "Extracts quantities (e.g.: 5 kg, 6 weeks…) in a text in English" "Extrait des quantités (ex: 5 kg, 6 weeks…) dans un texte en anglais" -"ws_post-v1-bibCheck_title" "bibCheck - Checking a bibliographic reference" "bibCheck - Contrôle d'une référence bibliographic" +"ws_post-v1-bibCheck_title" "bibCheck - Checking a bibliographic reference" "bibCheck - Contrôle d'une référence bibliographique" "ws_post-v1-bibCheck_description" "Checks a given bibliographic reference, checking its presence in Crossref while ensuring that the associated article is not retracted." "Contrôle une référence bibliographique donnée, en vérifiant sa présence dans Crossref tout en s’assurant que l’article associé n’est pas rétracté" +"ws_post-v1-bibCheck-validate-pdf_title" "bibCheck - Checking bibliographic references of a PDF document" "bibCheck - Contrôle des références bibliographiques d'un document au format PDF" +"ws_post-v1-bibCheck-validate-pdf_description" "Checks bibliographic references of a PDF document, checking their presence in Crossref while ensuring that the associated articles are not retracted." "Contrôle des références bibliographiques d'un document au format PDF, en vérifiant leur présence dans Crossref tout en s’assurant que les articles associés ne sont pas rétractés" +"ws_post-v1-bibCheck-validate-url_title" "bibCheck - Checking bibliographic references from the url of the article" "bibCheck - Contrôle des références bibliographiques d’un article à partir d’une URL de ce dernier." +"ws_post-v1-bibCheck-validate-url_description" "Checks bibliographic references from the url of the article, checking their presence in Crossref while ensuring that thes associated articles are not retracted." "Contrôle des références bibliographiques d’un article à partir d’une URL de ce dernier, en vérifiant leur présence dans Crossref tout en s’assurant que les articles associés ne sont pas rétractés" + + + + + + "ws_post-v1-countryDetect_title" "countryDetect - Detecting the country of an affiliation" "countryDetect - Détection du pays d’une affiliation" "ws_post-v1-countryDetect_description" "Detects the country of origin of an affiliation-address, whether present or absent in it" "Détecte le pays d’origine d’une affiliation-adresse, qu’il soit présent ou absent dans celle-ci" "ws_post-v1-funderTag_title" "funderTag - Extracting funders in an article" "funderTag - Extraction de financeurs dans un article"