Ressources numériques en sciences humaines et sociales OpenEdition Nos plateformes OpenEdition Books OpenEdition Journals Hypothèses Calenda Bibliothèques OpenEdition Freemium Suivez-nous

MASHS 2012 Modèles et Apprentissage en Sciences Humaines et Sociales

Appel à communications

Les rencontres MASHS (Modèles et apprentissages en Sciences Humaines et Sociales) ont été créées à l’ENST-Bretagne (Telecom-Bretagne), à l’initiative de professeurs appartenant à des disciplines différentes : les sciences économiques et gestion, la géographie, les mathématiques et l’informatique. Après les journées de Brest (2007), ce colloque s’est tenu à Créteil (2008), Toulouse (2009), Lille (2010) (post-proceedings publiés dans un numéro spécial de CSBIGS et Marseille (2011) (post-proceedings en cours de publication).

La session 2012 sera organisée le 4 et 5 juin à l’Université Paris 1 dans l’amphithéâtre du  centre Malher. Le but de ce colloque est de promouvoir l’application des mathématiques, de l’informatique et de la modélisation dans les sciences humaines et sociales (économie, géographie, sociologie, histoire, linguistique, gestion, finance, …). Tout chercheur désirant présenter un travail sur un autre sujet ayant trait à la modélisation appliquée aux sciences humaines et sociales est invité à proposer une communication. Les articles seront publiés dans la revue RNTI (Revue des Nouvelles Technologies de l’Information) (site Web : http://www.antsearch.univ-tours.fr/rnti).

 

Pour le programme et le reste des informations vous pouvez les trouver ici [x]


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
analyseshs (26 mars 2012). MASHS 2012 Modèles et Apprentissage en Sciences Humaines et Sociales. Analyse pour SHS. Consulté le 9 décembre 2024 à l’adresse https://doi.org/10.58079/b56n


2 réflexions au sujet de « MASHS 2012 Modèles et Apprentissage en Sciences Humaines et Sociales »

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.