4 resultados para Tanque classe A

em Université Laval Mémoires et thèses électroniques


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Les algues unicellulaires de la classe Chlorophyceae sont particulièrement étudiées pour leur potentiel économique dans la production de biocarburant. La première taxonomie de cette classe a été faite avec l’avènement de la microscopie électronique et par la suite avec des phylogénies moléculaires. Cette lignée se divise en deux groupes : OCC (Oedogoniales + Chaetophorales + Chaetopeltidales) et CS (Chlamydomonadales + Sphaeropleales). Il existe de profondes incertitudes sur les positions phylogénétiques des organismes à la base du groupe CS. Afin de renforcer la phylogénie de ces organismes, les génomes chloroplastiques de cinq algues basales ont été séquencés à l’aide de la technologie de nouvelle génération 454 et assemblés de novo. Une analyse phylogénétique de 69 séquences de protéines a permis de montrer que trois des cinq organismes classés dans l’ordre Chlamydomonadales par la littérature actuelle sont en fait basaux dans l’ordre Sphaeropleales. Ce reclassement phylogénétique implique de nouvelles hypothèses sur l’évolution des corps flagellaires.

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Cette étude s’est déroulée dans le contexte de l’École en réseau au Québec. Une classe du primaire a utilisé un espace numérique collaboratif (Knowledge Forum) pour laalisation d’activités d’éducation artistique, soit l’appréciation d’un corpus d’oeuvres et la création d’un objet d’art. La progression du discours écrit relativement à ces deux objets de partage a été étudiée. Nos résultats montrent que les élèves ont réussi à faire progresser leurs contributions sur les deux objets partagés. En interagissant entre eux, ils ont créé des artéfacts de connaissances partagées et développé un langage artistique propre. À la suite de nos constats, des implications pédagogiques ont été formulées pour d’encourager la participation des élèves lors d’activités d’éducation artistique au moyen d’outils numériques qui soutiennent la collaboration.

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La machine à vecteurs de support à une classe est un algorithme non-supervisé qui est capable d’apprendre une fonction de décision à partir de données d’une seule classe pour la détection d’anomalie. Avec les données d’entraînement d’une seule classe, elle peut identifier si une nouvelle donnée est similaire à l’ensemble d’entraînement. Dans ce mémoire, nous nous intéressons à la reconnaissance de forme de dynamique de frappe par la machine à vecteurs de support à une classe, pour l’authentification d’étudiants dans un système d’évaluation sommative à distance à l’Université Laval. Comme chaque étudiant à l’Université Laval possède un identifiant court, unique qu’il utilise pour tout accès sécurisé aux ressources informatiques, nous avons choisi cette chaîne de caractères comme support à la saisie de dynamique de frappe d’utilisateur pour construire notre propre base de données. Après avoir entraîné un modèle pour chaque étudiant avec ses données de dynamique de frappe, on veut pouvoir l’identifier et éventuellement détecter des imposteurs. Trois méthodes pour la classification ont été testées et discutées. Ainsi, nous avons pu constater les faiblesses de chaque méthode dans ce système. L’évaluation des taux de reconnaissance a permis de mettre en évidence leur dépendance au nombre de signatures ainsi qu’au nombre de caractères utilisés pour construire les signatures. Enfin, nous avons montré qu’il existe des corrélations entre le taux de reconnaissance et la dispersion dans les distributions des caractéristiques des signatures de dynamique de frappe.

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Actuellement au Québec, le contexte d’insertion professionnelle en enseignement représente plusieurs défis pour les enseignants débutants, et ce, en raison de multiples causes (p.ex. la précarité et le manque de soutien). Résultat : près de 15 % à 20 % d’entre eux quitteront la profession dans les cinq premières années de leur carrière et cette statistique ne cesse d’augmenter. Pour remédier à la situation, l’une des solutions envisagées est la mise en place de programmes d’insertion professionnelle (PIP) par les commissions scolaires, lesquels offrent différentes mesures de soutien telles que du mentorat, des ateliers de formation et des réseaux d’entraide en ligne. Cela dit, les modalités de mise en place de ces programmes varient grandement d’un milieu à l’autre, et ce, autant en ce qui a trait aux services offerts qu’à l’admission des candidats. De plus, ceux-ci ne sont généralement évalués que de façon informelle par le milieu. On ne sait donc pas si les enseignants débutants qui y participent se distinguent réellement quant à leur persévérance dans le métier, laquelle repose notamment sur leur motivation au travail, leur capacité de résilience et leur sentiment d’efficacité personnelle (SEP) en classe et à l’école (Bandura, 1997, 2007; Bélair & Lebel, 2007; Deci & Ryan, 1985, 2002; Fernet, Sénécal, Guay, Marsh, & Dowson, 2008; Zacharyas & Brunet, 2012). Ce projet de recherche vise d’une part à mesurer les différences sur le plan de ces variables chez les enseignants débutants participant ou non à un PIP. D’autre part, il vise également à mesurer la prédiction de ces variables par les différentes mesures de soutien offertes dans les PIP chez ceux qui y participent pour constater leur contribution respective dans un PIP. Pour ce faire, une étude préexpérimentale a été menée auprès de 86 participants. À l’aide d’un questionnaire, la motivation au travail, la capacité de résilience et le SEP en classe et à l’école ont été mesurés afin de comparer les résultats du groupe d’enseignants participant à un programme à ceux n’y participant pas. Une MANCOVA a d’abord été conduite avec ces variables et trois variables contrôles « avoir pensé quitter » le milieu d’enseignement, « ordre d’enseignement » et « expérience d’enseignement » comme covariables. Des régressions linéaires multivariées ont ensuite été menées à partir des mesures de soutien. Aucun résultat significatif n’a été obtenu quant aux différences entre les participants en fonction de la participation à un PIP ce qui est représentatif des résultats obtenus dans d’autres recherches sur le sujet (Ingersoll & Strong, 2011). Aucun résultat significatif n’a été obtenu concernant la prédiction des variables d’intérêt par les mesures de soutien.