La distribution ‘juste’ de la signature savante dans les collaborations de recherche multidisciplinaire en sciences de la santé

L’auteur qui appose son nom à une publication universitaire sera reconnu pour sa contribution à la recherche et devra également en assumer la responsabilité. Il existe divers types d’agencements pouvant être utilisés afin de nommer les auteurs et souligner l’ampleur de leur contribution à ladite recherche. Par exemple, les auteurs peuvent être nommés en ordre décroissant selon l’importance de leurs contributions, ce qui permet d’allouer davantage de mérite et de responsabilité aux premiers auteurs (à l’instar des sciences de la santé) ou bien les individus peuvent être nommés en ordre alphabétique, donnant une reconnaissance égale à tous (tel qu’on le note dans certains domaines des sciences sociales). On observe aussi des pratiques émergeant de certaines disciplines ou des champs de recherche (tel que la notion d’auteur correspondant, ou directeur de recherche nommé à la fin de la liste d’auteurs). En science de la santé, lorsque la recherche est de nature multidisciplinaire, il existe différentes normes et pratiques concernant la distribution et l’ordre de la signature savante, ce qui peut donner lieu à des désaccords, voire à des conflits au sein des équipes de recherche. Même si les chercheurs s’entendent pour dire que la signature savante devrait être distribué de façon ‘juste’, il n’y a pas de consensus sur ce que l’on qualifie de ‘juste’ dans le contexte des équipes de recherche multidisciplinaire. Dans cette thèse, nous proposons un cadre éthique pour la distribution juste de la signature savante dans les équipes multidisciplinaires en sciences de la santé. Nous présentons une critique de la documentation sur la distribution de la signature savante en recherche. Nous analysons les enjeux qui peuvent entraver ou compliquer une distribution juste de la signature savante tels que les déséquilibres de pouvoir, les conflits d’intérêts et la diversité de cultures disciplinaires. Nous constatons que les normes internationales sont trop vagues; par conséquent, elles n’aident pas les chercheurs à gérer la complexité des enjeux concernant la distribution de la signature savante. Cette limitation devient particulièrement importante en santé mondiale lorsque les chercheurs provenant de pays développés collaborent avec des chercheurs provenant de pays en voie de développement. Afin de créer un cadre conceptuel flexible en mesure de s’adapter à la diversité des types de recherche multidisciplinaire, nous proposons une approche influencée par le Contractualisme de T.M. Scanlon. Cette approche utilise le respect mutuel et la force normative de la raison comme fondation, afin de justifier l’application de principes éthiques. Nous avons ainsi développé quatre principes pour la distribution juste de la signature savante en recherche: le mérite, la juste reconnaissance, la transparence et la collégialité. Enfin, nous proposons un processus qui intègre une taxonomie basée sur la contribution, afin de délimiter les rôles de chacun dans le projet de recherche. Les contributions peuvent alors être mieux comparées et évaluées pour déterminer l’ordre de la signature savante dans les équipes de recherche multidisciplinaire en science de la santé.

Sur les tests lisses d'ajustement dans le context des series chronologiques

La plupart des modèles en statistique classique repose sur une hypothèse sur la distribution des données ou sur une distribution sous-jacente aux données. La validité de cette hypothèse permet de faire de l’inférence, de construire des intervalles de confiance ou encore de tester la fiabilité du modèle. La problématique des tests d’ajustement vise à s’assurer de la conformité ou de la cohérence de l’hypothèse avec les données disponibles. Dans la présente thèse, nous proposons des tests d’ajustement à la loi normale dans le cadre des séries chronologiques univariées et vectorielles. Nous nous sommes limités à une classe de séries chronologiques linéaires, à savoir les modèles autorégressifs à moyenne mobile (ARMA ou VARMA dans le cas vectoriel). Dans un premier temps, au cas univarié, nous proposons une généralisation du travail de Ducharme et Lafaye de Micheaux (2004) dans le cas où la moyenne est inconnue et estimée. Nous avons estimé les paramètres par une méthode rarement utilisée dans la littérature et pourtant asymptotiquement efficace. En effet, nous avons rigoureusement montré que l’estimateur proposé par Brockwell et Davis (1991, section 10.8) converge presque sûrement vers la vraie valeur inconnue du paramètre. De plus, nous fournissons une preuve rigoureuse de l’inversibilité de la matrice des variances et des covariances de la statistique de test à partir de certaines propriétés d’algèbre linéaire. Le résultat s’applique aussi au cas où la moyenne est supposée connue et égale à zéro. Enfin, nous proposons une méthode de sélection de la dimension de la famille d’alternatives de type AIC, et nous étudions les propriétés asymptotiques de cette méthode. L’outil proposé ici est basé sur une famille spécifique de polynômes orthogonaux, à savoir les polynômes de Legendre. Dans un second temps, dans le cas vectoriel, nous proposons un test d’ajustement pour les modèles autorégressifs à moyenne mobile avec une paramétrisation structurée. La paramétrisation structurée permet de réduire le nombre élevé de paramètres dans ces modèles ou encore de tenir compte de certaines contraintes particulières. Ce projet inclut le cas standard d’absence de paramétrisation. Le test que nous proposons s’applique à une famille quelconque de fonctions orthogonales. Nous illustrons cela dans le cas particulier des polynômes de Legendre et d’Hermite. Dans le cas particulier des polynômes d’Hermite, nous montrons que le test obtenu est invariant aux transformations affines et qu’il est en fait une généralisation de nombreux tests existants dans la littérature. Ce projet peut être vu comme une généralisation du premier dans trois directions, notamment le passage de l’univarié au multivarié ; le choix d’une famille quelconque de fonctions orthogonales ; et enfin la possibilité de spécifier des relations ou des contraintes dans la formulation VARMA. Nous avons procédé dans chacun des projets à une étude de simulation afin d’évaluer le niveau et la puissance des tests proposés ainsi que de les comparer aux tests existants. De plus des applications aux données réelles sont fournies. Nous avons appliqué les tests à la prévision de la température moyenne annuelle du globe terrestre (univarié), ainsi qu’aux données relatives au marché du travail canadien (bivarié). Ces travaux ont été exposés à plusieurs congrès (voir par exemple Tagne, Duchesne et Lafaye de Micheaux (2013a, 2013b, 2014) pour plus de détails). Un article basé sur le premier projet est également soumis dans une revue avec comité de lecture (Voir Duchesne, Lafaye de Micheaux et Tagne (2016)).

Causalité et explication causale chez James Woodward

Certains philosophes affirment que les relations causales sont fondées sur les lois de la nature. Cette conception cadre mal avec la réalité des sciences biomédicales et des sciences humaines. Pour se rapprocher de la pratique réelle des diverses sciences, James Woodward propose une conception de la causalité et de l’explication causale fondée sur une relation beaucoup moins exigeante que celle de loi de la nature, qu’il appelle l’invariance. Le but de ce mémoire est de présenter le concept d’invariance et les autres concepts causaux qui s’y rattachent et, d’identifier certaines difficultés, dans le but de cerner l’usage approprié de cette famille de concepts. La conception causale de Woodward suppose que le but de la recherche des causes est pratique plutôt que simplement épistémique : il s’agit pour les agents de s’appuyer sur les causes pour modifier les phénomènes. Cette conception est également non-réductive; elle utilise des contrefactuels et reflète les méthodes expérimentales des diverses sciences. La cohérence de cette conception avec les généralisations causales réelles des sciences fait en sorte qu’elle abandonne l’objectif d’universalité rattaché à la notion de loi de la nature, en faveur d’un objectif de fiabilité temporaire. De plus, comme le critère d’invariance est peu exigeant, d’autres critères doivent lui être ajoutés pour identifier, parmi les relations causales (c’est-à-dire invariantes), les relations les plus susceptibles d’être employées pour modifier les phénomènes de façon fiable.

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.

Resilience and the cultural landscape : the case of the Lower Ninth Ward after Hurricane Katrina

Le but de cette recherche est d’évaluer l’importance du paysage culturel dans la résilience des communautés urbaines post-catastrophes. Ce travail se concentre sur le quartier du Lower Ninth Ward dans la ville de La Nouvelle-Orléans (États-Unis) après le passage de l’ouragan Katrina en 2005. Les catastrophes naturelles prennent une envergure et causent des dommages considérables lorsqu’elles touchent des villes. La reconstruction post -désastre est donc très dispendieuse pour les villes et les gouvernements, d’autant que certaines régions sont dévastées au point qu’elles doivent être reconstruites au complet. Cependant, le coût le plus lourd à assumer reste celui en vies humaines et si rebâtir les éléments concrets d’une ville est une tâche difficile à entreprendre, reconstruire une communauté est considérablement plus complexe. Dans le but de comprendre une telle démarche, cette recherche se concentre sur les éléments intangibles, comme l’attachement au lieu et les réseaux sociaux, dont une communauté a besoin pour se reconstituer de façon durable et résiliente. Le concept de résilience est très contesté dans la littérature et plusieurs chercheurs se sont essayés à le mesurer. Cette recherche adopte une perspective critique sur le concept et le revisite d’un point de vue holistique pour mettre en lumière sa complexité. Cette démarche permet de remettre en question l’importance de mesurer un concept finalement en perpétuelle redéfinition dans le temps et selon les échelles géographiques. De plus, en établissant une relation entre résilience et paysage culturel, il a été possible de mieux comprendre la complexité de la résilience. Touchant à plusieurs disciplines (architecture de paysage, urbanisme et sociologie), cette recherche utilise une méthodologie qui reflète son aspect multidisciplinaire : les méthodes mixtes. Ces dernières permettent la collecte de données quantitatives et qualitatives qui produisent une vue globale de la situation post-Katrina à travers le regroupement de recensions statistiques, d’observations de terrain et d’articles de journaux. Parallèlement, des entretiens ont été réalisés avec des résidents du quartier ainsi qu’avec des professionnels pour mieux comprendre les différents points de vue. Cette méthodologie a permis de produire des résultats au niveau du cas d’étude autant qu’au niveau théorique. La recherche valide l’importance de prendre en compte le paysage culturel dans les situations post-catastrophes, (en particulier) dans la mesure où il s’agit d’un élément souvent négligé par les urbanistes et les acteurs locaux. En effet, les éléments constitutifs du paysage culturel tels que l’attachement au lieu et les réseaux sociaux, participent d’un sentiment d'appartenance (« home ») et d’une volonté, pour les résidents, de reconstruire leurs habitations, leur communauté ainsi que leur quartier. Toutefois, il faut reconnaître que ces éléments ne suffisent pas à retrouver ce qu’ils ont perdu. Ainsi, l’étude du paysage culturel permet non seulement de mieux comprendre la complexité de la résilience, mais démontre également que cette dernière est une construction sociale.