Analyse des variables statiques et dynamiques associées à la prédiction de la récidive sexuelle chez trois catégories d'agresseurs sexuels

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La contribution de la réactivité comportementale, de l'attachement mère-enfant et de la sensibilité maternelle à la prédiction de l'anxiété en bas âge chez les enfants de mères adolescentes

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Prédiction du % FCmax lors d'efforts à intensité constante

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Modélisation et détermination des paramètres pharmacocinétiques du trans-resvératrol par voie topique chez le lapin et prédiction de la pharmacocinétique chez l'humain

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Analyse du métabolisme du soufre de la bactérie autotrophique acidophile Acidithiobacillus thiooxidans ATCC 19377

Les impacts environnementaux dues à l'extraction minière sont considérables. C'est l'action des microorganismes, en utilisant leur métabolisme du soufre sur les déchets miniers, qui engendre les plus grands défis. Jusqu'à présent, peu de recherches ont été effectués sur les microorganismes environnementaux pour la compréhension globale de l'action du métabolisme du soufre dans une optique de prévention et de rémédiation des impacts environnementaux de l'extraction minière. Dans cette étude, nous avons étudié une bactérie environnementale, Acidithiobacillus thiooxidans, dans le but de comprendre le métabolisme du soufre selon le milieu de culture et le niveau d'acidité du milieu. Nous avons utilisé la transcriptomique à haut débit, RNA-seq, en association avec des techniques de biogéochimie et de microscopie à électrons pour déterminer l'expression des gènes codants les enzymes du métabolisme du soufre. Nous avons trouvé que l'expression des gènes des enzymes du métabolisme du soufre chez ce microorganisme sont dépendantes du milieu, de la phase de croissance et du niveau d'acidité présent dans le milieu. De plus, les analyses biogéochimiques montrent la présence de composés de soufre réduits et d'acide sulfurique dans le milieu. Finalement, une analyse par microscopie électronique révèle que la bactérie emmagasine des réserves de soufre dans son cytoplasme. Ces résultats permettent une meilleure compréhension de son métabolisme et nous rapprochent de la possibilité de développer une technique de prédiction des réactions ayant le potentiel de causer des impacts environnementaux dus à l'extraction minière.

Validation prédictive de la Statique 99 auprès d'un échantillon d'agresseurs sexuels ayant été incarcérés dans un établissement carcéral fédéral

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Les sondages électoraux français de 2002 : influence de la méthodologie sur la qualité des estimations

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Assurance maladies critiques : conception d'un avenant de sévérité

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Prédictions à court terme des frais médicaux hors Québec

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Risk factors for the progression from gestational hypertension to preeclampsia

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Molecular protein function prediction using sequence similarity-based and similarity-free approaches

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Dynamic Programming Approaches for Estimating and Applying Large-scale Discrete Choice Models

People go through their life making all kinds of decisions, and some of these decisions affect their demand for transportation, for example, their choices of where to live and where to work, how and when to travel and which route to take. Transport related choices are typically time dependent and characterized by large number of alternatives that can be spatially correlated. This thesis deals with models that can be used to analyze and predict discrete choices in large-scale networks. The proposed models and methods are highly relevant for, but not limited to, transport applications. We model decisions as sequences of choices within the dynamic discrete choice framework, also known as parametric Markov decision processes. Such models are known to be difficult to estimate and to apply to make predictions because dynamic programming problems need to be solved in order to compute choice probabilities. In this thesis we show that it is possible to explore the network structure and the flexibility of dynamic programming so that the dynamic discrete choice modeling approach is not only useful to model time dependent choices, but also makes it easier to model large-scale static choices. The thesis consists of seven articles containing a number of models and methods for estimating, applying and testing large-scale discrete choice models. In the following we group the contributions under three themes: route choice modeling, large-scale multivariate extreme value (MEV) model estimation and nonlinear optimization algorithms. Five articles are related to route choice modeling. We propose different dynamic discrete choice models that allow paths to be correlated based on the MEV and mixed logit models. The resulting route choice models become expensive to estimate and we deal with this challenge by proposing innovative methods that allow to reduce the estimation cost. For example, we propose a decomposition method that not only opens up for possibility of mixing, but also speeds up the estimation for simple logit models, which has implications also for traffic simulation. Moreover, we compare the utility maximization and regret minimization decision rules, and we propose a misspecification test for logit-based route choice models. The second theme is related to the estimation of static discrete choice models with large choice sets. We establish that a class of MEV models can be reformulated as dynamic discrete choice models on the networks of correlation structures. These dynamic models can then be estimated quickly using dynamic programming techniques and an efficient nonlinear optimization algorithm. Finally, the third theme focuses on structured quasi-Newton techniques for estimating discrete choice models by maximum likelihood. We examine and adapt switching methods that can be easily integrated into usual optimization algorithms (line search and trust region) to accelerate the estimation process. The proposed dynamic discrete choice models and estimation methods can be used in various discrete choice applications. In the area of big data analytics, models that can deal with large choice sets and sequential choices are important. Our research can therefore be of interest in various demand analysis applications (predictive analytics) or can be integrated with optimization models (prescriptive analytics). Furthermore, our studies indicate the potential of dynamic programming techniques in this context, even for static models, which opens up a variety of future research directions.

Relations parents-enfant et fonctions exécutives des enfants à l’âge de l’entrée scolaire : l’importance des pères

De nombreuses études empiriques ont démontré que la qualité des relations parent-enfant est importante pour le développement des fonctions exécutives (FE) des enfants. Cependant, la majorité des études ont porté sur des échantillons de mères ou de pères, mais non des deux. Le présent mémoire contient un article empirique qui poursuit deux buts. Premièrement, l’article a examiné la contribution unique de la qualité des interactions mère-enfant et père-enfant avec leur bambin (toddler) à la prédiction des FE en milieu scolaire. Deuxièmement, l’article a investigué les effets d'interactions entre la qualité des relations mère-enfant et père-enfant. L’étude a été menée auprès de 46 familles intactes (mère-père-enfant). Lorsque les enfants avaient 18 mois, la qualité des interactions mère-enfant et père-enfant a été mesurée par observation de séquences indépendantes de jeu avec le Mutually Responsive Orientation scale. À la maternelle, les problèmes exécutifs des enfants furent rapportés par le professeur à l’aide du Behavior Rating Inventory of Executive Function. Les résultats indiquent que les enfants qui ont des interactions de meilleure qualité avec leur père à 18 mois sont ensuite considérés par leur professeur de maternelle comme ayant moins de déficits exécutifs. Cela suggère que la relation père-enfant peut être un facteur important à considérer en ce qui concerne le développement des FE des enfants. Les implications théoriques et empiriques ainsi que les implications pratiques, notamment celles concernant les professeurs, sont abordées lors de la conclusion de ce mémoire.

Méthodes de Bootstrap pour les modèles à facteurs

Cette thèse développe des méthodes bootstrap pour les modèles à facteurs qui sont couram- ment utilisés pour générer des prévisions depuis l'article pionnier de Stock et Watson (2002) sur les indices de diffusion. Ces modèles tolèrent l'inclusion d'un grand nombre de variables macroéconomiques et financières comme prédicteurs, une caractéristique utile pour inclure di- verses informations disponibles aux agents économiques. Ma thèse propose donc des outils éco- nométriques qui améliorent l'inférence dans les modèles à facteurs utilisant des facteurs latents extraits d'un large panel de prédicteurs observés. Il est subdivisé en trois chapitres complémen- taires dont les deux premiers en collaboration avec Sílvia Gonçalves et Benoit Perron. Dans le premier article, nous étudions comment les méthodes bootstrap peuvent être utilisées pour faire de l'inférence dans les modèles de prévision pour un horizon de h périodes dans le futur. Pour ce faire, il examine l'inférence bootstrap dans un contexte de régression augmentée de facteurs où les erreurs pourraient être autocorrélées. Il généralise les résultats de Gonçalves et Perron (2014) et propose puis justifie deux approches basées sur les résidus : le block wild bootstrap et le dependent wild bootstrap. Nos simulations montrent une amélioration des taux de couverture des intervalles de confiance des coefficients estimés en utilisant ces approches comparativement à la théorie asymptotique et au wild bootstrap en présence de corrélation sérielle dans les erreurs de régression. Le deuxième chapitre propose des méthodes bootstrap pour la construction des intervalles de prévision permettant de relâcher l'hypothèse de normalité des innovations. Nous y propo- sons des intervalles de prédiction bootstrap pour une observation h périodes dans le futur et sa moyenne conditionnelle. Nous supposons que ces prévisions sont faites en utilisant un ensemble de facteurs extraits d'un large panel de variables. Parce que nous traitons ces facteurs comme latents, nos prévisions dépendent à la fois des facteurs estimés et les coefficients de régres- sion estimés. Sous des conditions de régularité, Bai et Ng (2006) ont proposé la construction d'intervalles asymptotiques sous l'hypothèse de Gaussianité des innovations. Le bootstrap nous permet de relâcher cette hypothèse et de construire des intervalles de prédiction valides sous des hypothèses plus générales. En outre, même en supposant la Gaussianité, le bootstrap conduit à des intervalles plus précis dans les cas où la dimension transversale est relativement faible car il prend en considération le biais de l'estimateur des moindres carrés ordinaires comme le montre une étude récente de Gonçalves et Perron (2014). Dans le troisième chapitre, nous suggérons des procédures de sélection convergentes pour les regressions augmentées de facteurs en échantillons finis. Nous démontrons premièrement que la méthode de validation croisée usuelle est non-convergente mais que sa généralisation, la validation croisée «leave-d-out» sélectionne le plus petit ensemble de facteurs estimés pour l'espace généré par les vraies facteurs. Le deuxième critère dont nous montrons également la validité généralise l'approximation bootstrap de Shao (1996) pour les regressions augmentées de facteurs. Les simulations montrent une amélioration de la probabilité de sélectionner par- cimonieusement les facteurs estimés comparativement aux méthodes de sélection disponibles. L'application empirique revisite la relation entre les facteurs macroéconomiques et financiers, et l'excès de rendement sur le marché boursier américain. Parmi les facteurs estimés à partir d'un large panel de données macroéconomiques et financières des États Unis, les facteurs fortement correlés aux écarts de taux d'intérêt et les facteurs de Fama-French ont un bon pouvoir prédictif pour les excès de rendement.

Ciblage des délinquants sexuels : regard sur la qualité et la pertinence d'un programme de surveillance en communauté

Les crimes sexuels génèrent beaucoup d’inquiétudes chez la société, particulièrement quand vient le temps de libérer certains délinquants sexuels à risque élevé de récidive. Les évaluations du risque sont ainsi pertinentes puisque la majorité des délinquants sexuels sont libérés suivant une peine d’emprisonnement déterminée (Wilson, Picheca and Prinzo, 2005). Certaines méthodes sont donc mises en place servant à gérer les délinquants sexuels en communauté. Un cadre légal impose certaines conditions de remise en liberté et vise à réduire le risque de récidive (Hanson and Morton-Bourgon, 2005). Toutefois, une fois leur sentence complétée, certains délinquants posent toujours un risque pour la société. Pour répondre à ce problème, des partenariats ont été développés au Québec entre les services correctionnels et policiers. Ils imposent une surveillance accrue des personnes à risque élevé de récidive (PRER). Les décisions qui sont prises peuvent être lourdes de conséquences. Il est donc important d’évaluer si les méthodes de ciblage sont efficaces, soit orientées vers les individus à haut risque de récidive. Les données utilisées dans le cadre de ce mémoire proviennent de deux sources. Premièrement, un échantillon comparatif issu d’une compilation de données comprenant l’ensemble des délinquants sexuels condamnés depuis 20 ans a été utilisé (n = 235). Puis, un registre développé depuis 10 ans regroupant l’ensemble des individus soumis au programme a été analysé (n = 235). Les participants ont été évalués en fonction des variables disponibles de la Statique-99R. L’utilité de l’outil pour la police a été mise en perspective. Le programme ne semble pas n’impliquer que des délinquants sexuels à haut risque de récidive. Les taux de récidive sont relativement bas et similaires dans les deux échantillons. Les services de police ont des données pertinentes qui permettent d’étudier la qualité du ciblage fait dans le cadre du programme. Des évaluations plus fiables pourraient améliorer l’allocation des ressources et les stratégies de ciblage.