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Query: Removing bias due to finite measurement of dynamic systems: case study
  on P2P systems   Mesurer avec pr\'ecision la dynamique des graphes de terrain est une t\^ache
difficile, car les propri\'et\'es observ\'ees peuvent \^etre biais\'ees pour
diff\'erentes raisons, en particulier le fait que la p\'eriode de mesure soit
finie. Dans ce papier, nous introduisons une m\'ethodologie g\'en\'erale qui
nous permet de savoir si la fen\^etre d'observation est suffisamment longue
pour caract\'eriser une propri\'et\'e donn\'ee dans n'importe quel syst\`eme
dynamique. Nous appliquons cette m\'ethodologie \`a l'\'etude des dur\'ees de
sessions et des dur\'ees de vie des fichiers sur deux jeux de donn\'ees P2P.
Nous montrons que le comportement des propri\'et\'es est diff\'erent : pour les
dur\'ees de sessions, notre m\'ethodologie nous permet de caract\'eriser avec
pr\'ecision la forme de leur distribution. Par contre, pour les dur\'ees de vie
des fichiers, nous montrons que cette propri\'et\'e ne peut pas \^etre
caract\'eris\'ee, soit parce qu'elle n'est pas stationnaire, soit parce que la
dur\'ee de notre mesure est trop courte.

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