L'expression "optimal discrimination" est une combinaison de deux mots : "optimal" (adjectif) et "discrimination" (nom). Dans son ensemble, elle fait référence à une discrimination ou une sélection qui est la plus efficace ou la plus favorable dans un certain contexte.
/ˈɒptɪməl dɪskrɪˈmɪneɪʃən/
"Optimal discrimination" se réfère généralement à la capacité de distinguer ou de séparer efficacement des informations, des objets ou des groupes, souvent dans des contextes scientifiques, statistiques, ou d’ingénierie. L'expression est utilisée pour désigner des méthodes ou des procédures qui maximisent la précision dans le processus de discrimination. Elle est souvent utilisée dans des discussions académiques, des recherches et des analyses techniques.
L'expression est plus courante dans les contextes écrit et académique, notamment dans des domaines comme la psychologie, la biologie, l'économie ou la théorie du signal. Elle n’est pas souvent employée en langage courant.
"La recherche s'est concentrée sur l'obtention d'une discrimination optimale dans le traitement du signal."
"Optimal discrimination between various species can help in effective conservation efforts."
"Une discrimination optimale entre les différentes espèces peut aider dans les efforts de conservation efficaces."
"In machine learning, optimal discrimination of data classes is crucial for accurate prediction."
L'expression "optimal discrimination" n’est pas une formule idiomatique per se, mais elle peut être esquissée dans des contextes précis. Voici quelques exemples d'expressions et d'utilisations qui la mettent en avant :
"Atteindre une discrimination optimale nécessite des tests rigoureux."
"In marketing, optimal discrimination of customer segments can enhance targeted advertising."
"Dans le marketing, une discrimination optimale des segments de clients peut améliorer la publicité ciblée."
"Optimal discrimination in diagnostic tests ensures better patient outcomes."
L'utilisation de l'expression "optimal discrimination" se justifie dans des situations où il est vital de faire des distinctions précises pour améliorer les résultats, que ce soit dans la recherche scientifique ou dans des applications pratiques.