E-learning initiatives in forensic interpretation: report on experiences from current projects and outlook

This paper reports on the purpose, design, methodology and target audience of E-learning courses in forensic interpretation offered by the authors since 2010, including practical experiences made throughout the implementation period of this project. This initiative was motivated by the fact that reporting results of forensic examinations in a logically correct and scientifically rigorous way is a daily challenge for any forensic practitioner. Indeed, interpretation of raw data and communication of findings in both written and oral statements are topics where knowledge and applied skills are needed. Although most forensic scientists hold educational records in traditional sciences, only few actually followed full courses that focussed on interpretation issues. Such courses should include foundational principles and methodology - including elements of forensic statistics - for the evaluation of forensic data in a way that is tailored to meet the needs of the criminal justice system. In order to help bridge this gap, the authors' initiative seeks to offer educational opportunities that allow practitioners to acquire knowledge and competence in the current approaches to the evaluation and interpretation of forensic findings. These cover, among other aspects, probabilistic reasoning (including Bayesian networks and other methods of forensic statistics, tools and software), case pre-assessment, skills in the oral and written communication of uncertainty, and the development of independence and self-confidence to solve practical inference problems. E-learning was chosen as a general format because it helps to form a trans-institutional online-community of practitioners from varying forensic disciplines and workfield experience such as reporting officers, (chief) scientists, forensic coordinators, but also lawyers who all can interact directly from their personal workplaces without consideration of distances, travel expenses or time schedules. In the authors' experience, the proposed learning initiative supports participants in developing their expertise and skills in forensic interpretation, but also offers an opportunity for the associated institutions and the forensic community to reinforce the development of a harmonized view with regard to interpretation across forensic disciplines, laboratories and judicial systems.

Long-term and long range migration of radioisotopes in terrestrial systems : mechanisms of radioisotopes (Cs, Sr, Pu, Am) mobilization in soils

Summary Artificial radionuclides were released in the environment during the atmospheric nuclear weapon tests and after accidental events involving nuclear industries. As a primary receptor of the deposition, the soil is a very sensitive compartment and understanding the interaction and migration of radionuclides within soils allows the development of scenario for the contamination risk of the population and of the environment. Most available field studies on radionuclides in soils only concern one or two isotopes, mostly 137Cs, and few physico-chemical soil parameters. The purpose of this study was a broader understanding of the radioecology of an Alpine valley. In a first part, we aimed to describe the depth distribution of 137Cs, 90Sr, 239+240Pu, and 241Am within different alpine soils and to identify some stable elements as indicators for accumulating layers. In the central part of the study, the goal was to investigate the repartition of ^Sr and 239Pu between the truly dissolved fraction and the colloidal fraction of the soil solutions and to identify the nature of colloids involved in the adsorption of ^Sr and 239Pu. These results were integrated in an "advection- sorption" transport model seeking to explain the migration of 239Pu and 90Sr within the soils and to assess the importance of colloidal transport for these two isotopes. A further aspect studied was the role of the competition between the radioisotopes (137Cs and 90Sr) and their stable chemical analogues (K and Ca) with respect to plant uptake by different plant species. The results on the depth distribution within the soils showed that 137Cs was mostly retained in the topsoil, to the exception of an organic-rich soil (Histosol 2) receiving important surface runoff, where migration down to a depth of 30 cm was observed. 137Cs depth distribution within the soils was similar to unsupported 210Pb depth distribution. The plant uptake of 137Cs clearly depended on the concentration of exchangeable potassium in the soils. Moreover, we showed that the 137Cs uptake by certain species of the taxonomic orders Poales and Rosales was more sensitive to the increase in exchangeable Κ compared to other orders. Strontium-90 was much more mobile in the soils than 137Cs and depth migration and accumulation in specific AI- and Fe-rich layers were found down to 30 cm. Copper and Ni showed accumulations in these same layers, indicating their potential to be used as indicators for the migration of ^Sr within the soils. In addition, we observed a 90Sr activity peak in the topsoil that can be attributable to recycling of 90Sr by plant uptake. We demonstrated for the first time that a part of 90Sr (at least 40%) was associated with the colloids in organic-rich soil solutions. Therefore, we predict a significant effect of the colloidal migration of ^Sr in organic-rich soil solutions. The plant uptake results for 90Sr indicated a phylogenetic effect between Non-Eudicot and Eudicots: the order Poales concentrating much less 90Sr than Eudicots do. Moreover, we were able to demonstrate that the sensitivity of the 90Sr uptake by 5 different Alpine plant species to the amount of exchangeable Ca was species-independent. Plutonium and 241Am accumulated in the second layer of all soils and only a slight migration deeper than 20 cm was observed. Plutonium and 241Am showed a similar depth distribution in the soils. The model results suggested that the present day migration of 239Pu was very slow and that the uptake by plants was negligible. 239Pu activities between 0.01 to 0.08 mBq/L were measured in the bulk soil solutions. Migration of 239Pu with the soil solution is dominated by colloidal transport. We reported strong evidences that humic substances were responsible of the sorption of 239Pu to the colloidal fraction of the soil solutions. This was reflected by the strong correlation between 239Pu concentrations and the content of (colloidal) organic matter in the soil solution. Résumé Certains radioéléments artificiels ont été disséminés dans l'environnement suite aux essais atmosphériques de bombes nucléaires et suite à des accidents impliquant les industries nucléaires. En tant que récepteur primaire de la déposition, le sol est un compartiment sensible et des connaissances sur les interactions et la migration des radioéléments dans le sol permettent de développer des modèles pour estimer la contamination de la population et de l'environnement. Actuellement, la plupart des études de terrain sur ce sujet concernent uniquement un ou deux radioéléments, surtout le 137Cs et peu d'études intègrent les paramètres du sol pour expliquer la migration des radioéléments. Le but général de cette étude était une compréhension étendue de la radio-écologie d'une vallée alpine. Notre premier objectif était de décrire la distribution en profondeur de 137Cs, ^Sr, 239+240pu et 241Am dans différents sols alpins en relation avec des éléments stables du sol, dans le but d'identifier des éléments stables qui pourraient servir d'indicateurs pour des horizons accumulateurs. L'objectif de la deuxième partie, qui était la partie centrale de l'étude, était d'estimer le pourcentage d'activité sous forme colloïdale du 239Pu et du 90Sr dans les solutions des sols. De plus nous avons déterminé la nature des colloïdes impliqués dans la fixation du ^Sr et 239Pu. Nous avons ensuite intégré ces résultats dans un modèle de transport développé dans le but de décrire la migration du 239Pu et 90Sr dans le sol. Finalement, nous avons étudié l'absorption de 137Cs et 90Sr par les plantes en fonction de l'espèce et de la compétition avec leur élément analogue stable (K et Ca). Les résultats sur la migration en profondeur du 137Cs ont montré que ce radioélément était généralement retenu en surface, à l'exception d'un sol riche en matière organique dans lequel nous avons observé une nette migration en profondeur. Dans tous les sols, la distribution en profondeur du 137Cs était corrélée avec la distribution du 210Pb. L'absorption du 137Cs par les plantes, était dépendante de la concentration en Κ échangeable dans le sol, le potassium étant un compétiteur. De plus, nous avons observé que les espèces ne réagissaient pas de la même manière aux variations de la concentration de Κ échangeable. En effet, les espèces appartenant aux ordres des Poales et des Rosales étaient plus sensibles aux variations de potassium échangeable dans le sol. Dans tous les sols Le 90Sr était beaucoup plus mobile que le 137Cs. En effet, nous avons observé des accumulations de 90Sr dans des horizons riches en Fe et Al jusqu'à 30 cm de profondeur. De plus, le Cu et le Ni montraient des accumulations dans les mêmes horizons que le 90Sr, indiquant qu'il pourrait être possible d'utiliser ces deux éléments comme analogues pour la migration du 90Sr. D'après le modèle développé, le pic de 90Sr dans les premiers centimètres du sol peut être attribué à du recyclage par les plantes. Le 90Sr en solution était principalement sous forme dissoute dans des solutions de sols peu organique (entre 60 et 100% de 90Sr dissous). Par contre, dans des solutions organiques, un important pourcentage de 90Sr (plus de 40%) était associé aux colloïdes. La migration colloïdale du 90Sr peut donc être significative dans des solutions organiques. Comme pour le 137Cs, l'absorption du 90Sr par les plantes dépendait de la concentration de son analogue chimique dans la fraction échangeable du sol. Par contre, les espèces de plantes étudiées avaient la même sensibilité aux variations de la concentration du calcium échangeable. Le plutonium et l'américium étaient accumulés dans le deuxième horizon du sol et nous avons observé seulement une faible migration plus profondément que 20 cm. Selon le modèle, la migration actuelle du plutonium est très lente et l'absorption par les plantes semble négligeable. Nous avons mesuré entre 0.01 et 0.08 mBq/L de 239Pu dans les solutions de sol brutes. La migration du plutonium par la solution du sol est due principalement aux colloïdes, probablement de nature humique. Résumé grand public Dans les années 1950 à 1960, l'environnement a été contaminé par des éléments radioactifs (radioéléments) artificiels provenant des essais des armes atomiques et de l'industrie nucléaire. En effet, durant ces années, les premiers essais de bombes atomiques se faisaient dans l'atmosphère, libérant de grandes quantités d'éléments radioactifs. De plus certains accidents impliquant l'industrie nucléaire civile ont contribué à la dissémination d'éléments radioactifs dans l'environnement. Ce fut par exemple le cas de l'accident de la centrale atomique de Tchernobyl en 1986 qui a causé une importante contamination d'une grande partie de l'Europe par le 137Cs. Lorsqu'ils sont libérés dans l'atmosphère, les radioéléments sont dispersés et transportés par les courants atmosphériques, puis peuvent être déposés dans l'environnement, principalement par les précipitations. Une fois déposés sur le sol, les radioéléments vont interagir avec les composants du sol et migrer plus ou moins vite. La connaissance des interactions des éléments radioactifs avec le sol est donc importante pour prédire les risques de contamination de l'environnement et de l'homme. Le but général de ce travail était d'évaluer la migration de différents éléments radioactifs (césium-137, strontium-90, plutonium et américium-241) à travers le sol. Nous avons choisi un site d'étude en milieu alpin (Val Piora, Tessin, Suisse), contaminé en radioéléments principalement par les retombées de l'accident de Tchernobyl et des essais atmosphériques de bombes atomiques. Dans un premier temps, nous avons caractérisé la distribution en profondeur des éléments radioactifs dans le sol et l'avons comparée à divers éléments stables. Cette comparaison nous a permit de remarquer que le cuivre et le nickel s'accumulaient dans les mêmes horizons du sol que le strontium-90 et pourraient donc être utilisés comme analogue pour la migration du strontium-90 dans les sols. Dans la plupart des sols étudiés, la migration du césium-137, du plutonium et de l'américium-241 était lente et ces radioéléments étaient donc accumulés dans les premiers centimètres du sol. Par contre, le strontium-90 a migré beaucoup plus rapidement que les autres radioéléments si bien qu'on observe des accumulations de strontium-90 à plus de 30 cm de profondeur. Les radioéléments migrent dans la solution du sol soit sous forme dissoute, soit sous forme colloïdale, c'est-à-dire associés à des particules de diamètre < Ιμηι. Cette association avec des colloïdes permet à des radioéléments peu solubles, comme le plutonium, de migrer plus rapidement qu'attendu. Nous avons voulu savoir quelle était la part de strontium-90 et plutonium associés à des colloïdes dans la solution du sol. Les résultats ont montré que le plutonium en solution était principalement associé à des colloïdes de type organique. Quant au strontium-90, ce dernier était en partie associé à des colloïdes dans des solutions de sol riches en matière organique, par contre, il était principalement sous forme dissoute dans les solutions de sol peu organiques. L'absorption de radioéléments par les plantes représente une voie importante pour le transfert vers la chaîne alimentaire, par conséquent pour la contamination de l'homme. Nous avons donc étudié le transfert du césium-137 et du strontium-90 de plusieurs sols vers différentes espèces de plantes. Les résultats ont montré que l'absorption des radioéléments par les plantes était liée à la concentration de leur analogue chimique (calcium pour le strontium-90 et potassium pour le césium- 137) dans la fraction échangeable du sol. De plus certaines espèces de plantes accumulent significativement moins de strontium-90.

Data-driven topo-climatic mapping with machine learning methods

Automatic environmental monitoring networks enforced by wireless communication technologies provide large and ever increasing volumes of data nowadays. The use of this information in natural hazard research is an important issue. Particularly useful for risk assessment and decision making are the spatial maps of hazard-related parameters produced from point observations and available auxiliary information. The purpose of this article is to present and explore the appropriate tools to process large amounts of available data and produce predictions at fine spatial scales. These are the algorithms of machine learning, which are aimed at non-parametric robust modelling of non-linear dependencies from empirical data. The computational efficiency of the data-driven methods allows producing the prediction maps in real time which makes them superior to physical models for the operational use in risk assessment and mitigation. Particularly, this situation encounters in spatial prediction of climatic variables (topo-climatic mapping). In complex topographies of the mountainous regions, the meteorological processes are highly influenced by the relief. The article shows how these relations, possibly regionalized and non-linear, can be modelled from data using the information from digital elevation models. The particular illustration of the developed methodology concerns the mapping of temperatures (including the situations of Föhn and temperature inversion) given the measurements taken from the Swiss meteorological monitoring network. The range of the methods used in the study includes data-driven feature selection, support vector algorithms and artificial neural networks.

Integrated application of geochemical and geophysical methods for hydrogeological impact assessment for tunneling in fractured rock

The interaction of tunneling with groundwater is a problem both from an environmental and an engineering point of view. In fact, tunnel drilling may cause a drawdown of piezometric levels and water inflows into tunnels that may cause problems during excavation of the tunnel. While the influence of tunneling on the regional groundwater systems may be adequately predicted in porous media using analytical solutions, such an approach is difficult to apply in fractured rocks. Numerical solutions are preferable and various conceptual approaches have been proposed to describe and model groundwater flow through fractured rock masses, ranging from equivalent continuum models to discrete fracture network simulation models. However, their application needs many preliminary investigations on the behavior of the groundwater system based on hydrochemical and structural data. To study large scale flow systems in fractured rocks of mountainous terrains, a comprehensive study was conducted in southern Switzerland, using as case studies two infrastructures actually under construction: (i) the Monte Ceneri base railway tunnel (Ticino), and the (ii) San Fedele highway tunnel (Roveredo, Graubiinden). The chosen approach in this study combines the temporal and spatial variation of geochemical and geophysical measurements. About 60 localities from both surface and underlying tunnels were temporarily and spatially monitored during more than one year. At first, the project was focused on the collection of hydrochemical and structural data. A number of springs, selected in the area surrounding the infrastructures, were monitored for discharge, electric conductivity, pH, and temperature. Water samples (springs, tunnel inflows and rains) were taken for isotopic analysis; in particular the stable isotope composition (δ2Η, δ180 values) can reflect the origin of the water, because of spatial (recharge altitude, topography, etc.) and temporal (seasonal) effects on precipitation which in turn strongly influence the isotopic composition of groundwater. Tunnel inflows in the accessible parts of the tunnels were also sampled and, if possible, monitored with time. Noble-gas concentrations and their isotope ratios were used in selected locations to better understand the origin and the circulation of the groundwater. In addition, electrical resistivity and VLF-type electromagnetic surveys were performed to identify water bearing fractures and/or weathered areas that could be intersected at depth during tunnel construction. The main goal of this work was to demonstrate that these hydrogeological data and geophysical methods, combined with structural and hydrogeological information, can be successfully used in order to develop hydrogeological conceptual models of the groundwater flow in regions to be exploited for tunnels. The main results of the project are: (i) to have successfully tested the application of electrical resistivity and VLF-electromagnetic surveys to asses water-bearing zones during tunnel drilling; (ii) to have verified the usefulness of noble gas, major ion and stable isotope compositions as proxies for the detection of faults and to understand the origin of the groundwater and its flow regimes (direct rain water infiltration or groundwater of long residence time); and (iii) to have convincingly tested the combined application of a geochemical and geophysical approach to assess and predict the vulnerability of springs to tunnel drilling. - L'interférence entre eaux souterraines et des tunnels pose des problèmes environnementaux et de génie civile. En fait, la construction d'un tunnel peut faire abaisser le niveau des nappes piézométriques et faire infiltrer de l'eau dans le tunnel et ainsi créer des problème pendant l'excavation. Alors que l'influence de la construction d'un tunnel sur la circulation régionale de l'eau souterraine dans des milieux poreux peut être prédite relativement facilement par des solution analytiques de modèles, ceci devient difficile dans des milieux fissurés. Dans ce cas-là, des solutions numériques sont préférables et plusieurs approches conceptuelles ont été proposées pour décrire et modéliser la circulation d'eau souterraine à travers les roches fissurées, en allant de modèles d'équivalence continue à des modèles de simulation de réseaux de fissures discrètes. Par contre, leur application demande des investigations importantes concernant le comportement du système d'eau souterraine basées sur des données hydrochimiques et structurales. Dans le but d'étudier des grands systèmes de circulation d'eau souterraine dans une région de montagnes, une étude complète a été fait en Suisse italienne, basée sur deux grandes infrastructures actuellement en construction: (i) Le tunnel ferroviaire de base du Monte Ceneri (Tessin) et (ii) le tunnel routière de San Fedele (Roveredo, Grisons). L'approche choisie dans cette étude est la combinaison de variations temporelles et spatiales des mesures géochimiques et géophysiques. Environs 60 localités situées à la surface ainsi que dans les tunnels soujacents ont été suiviès du point de vue temporel et spatial pendant plus de un an. Dans un premier temps le projet se focalisait sur la collecte de données hydrochimiques et structurales. Un certain nombre de sources, sélectionnées dans les environs des infrastructures étudiées ont été suivies pour le débit, la conductivité électrique, le pH et la température. De l'eau (sources, infiltration d'eau de tunnel et pluie) a été échantillonnés pour des analyses isotopiques; ce sont surtout les isotopes stables (δ2Η, δ180) qui peuvent indiquer l'origine d'une eaux, à cause de la dépendance d'effets spatiaux (altitude de recharge, topographie etc.) ainsi que temporels (saisonaux) sur les précipitations météoriques , qui de suite influencent ainsi la composition isotopique de l'eau souterraine. Les infiltrations d'eau dans les tunnels dans les parties accessibles ont également été échantillonnées et si possible suivies au cours du temps. La concentration de gaz nobles et leurs rapports isotopiques ont également été utilisées pour quelques localités pour mieux comprendre l'origine et la circulation de l'eau souterraine. En plus, des campagnes de mesures de la résistivité électrique et électromagnétique de type VLF ont été menées afin d'identifier des zone de fractures ou d'altération qui pourraient interférer avec les tunnels en profondeur pendant la construction. Le but principal de cette étude était de démontrer que ces données hydrogéologiques et géophysiques peuvent être utilisées avec succès pour développer des modèles hydrogéologiques conceptionels de tunnels. Les résultats principaux de ce travail sont : i) d'avoir testé avec succès l'application de méthodes de la tomographie électrique et des campagnes de mesures électromagnétiques de type VLF afin de trouver des zones riches en eau pendant l'excavation d'un tunnel ; ii) d'avoir prouvé l'utilité des gaz nobles, des analyses ioniques et d'isotopes stables pour déterminer l'origine de l'eau infiltrée (de la pluie par le haut ou ascendant de l'eau remontant des profondeurs) et leur flux et pour déterminer la position de failles ; et iii) d'avoir testé d'une manière convainquant l'application combinée de méthodes géochimiques et géophysiques pour juger et prédire la vulnérabilité de sources lors de la construction de tunnels. - L'interazione dei tunnel con il circuito idrico sotterraneo costituisce un problema sia dal punto di vista ambientale che ingegneristico. Lo scavo di un tunnel puô infatti causare abbassamenti dei livelli piezometrici, inoltre le venute d'acqua in galleria sono un notevole problema sia in fase costruttiva che di esercizio. Nel caso di acquiferi in materiale sciolto, l'influenza dello scavo di un tunnel sul circuito idrico sotterraneo, in genere, puô essere adeguatamente predetta attraverso l'applicazione di soluzioni analitiche; al contrario un approccio di questo tipo appare inadeguato nel caso di scavo in roccia. Per gli ammassi rocciosi fratturati sono piuttosto preferibili soluzioni numeriche e, a tal proposito, sono stati proposti diversi approcci concettuali; nella fattispecie l'ammasso roccioso puô essere modellato come un mezzo discreto ο continuo équivalente. Tuttavia, una corretta applicazione di qualsiasi modello numerico richiede necessariamente indagini preliminari sul comportamento del sistema idrico sotterraneo basate su dati idrogeochimici e geologico strutturali. Per approfondire il tema dell'idrogeologia in ammassi rocciosi fratturati tipici di ambienti montani, è stato condotto uno studio multidisciplinare nel sud della Svizzera sfruttando come casi studio due infrastrutture attualmente in costruzione: (i) il tunnel di base del Monte Ceneri (canton Ticino) e (ii) il tunnel autostradale di San Fedele (Roveredo, canton Grigioni). L'approccio di studio scelto ha cercato di integrare misure idrogeochimiche sulla qualité e quantité delle acque e indagini geofisiche. Nella fattispecie sono state campionate le acque in circa 60 punti spazialmente distribuiti sia in superficie che in sotterraneo; laddove possibile il monitoraggio si è temporalmente prolungato per più di un anno. In una prima fase, il progetto di ricerca si è concentrato sull'acquisizione dati. Diverse sorgenti, selezionate nelle aree di possibile influenza attorno allé infrastrutture esaminate, sono state monitorate per quel che concerne i parametri fisico-chimici: portata, conduttività elettrica, pH e temperatura. Campioni d'acqua sono stati prelevati mensilmente su sorgenti, venute d'acqua e precipitazioni, per analisi isotopiche; nella fattispecie, la composizione in isotopi stabili (δ2Η, δ180) tende a riflettere l'origine delle acque, in quanto, variazioni sia spaziali (altitudine di ricarica, topografia, etc.) che temporali (variazioni stagionali) della composizione isotopica delle precipitazioni influenzano anche le acque sotterranee. Laddove possibile, sono state campionate le venute d'acqua in galleria sia puntualmente che al variare del tempo. Le concentrazioni dei gas nobili disciolti nell'acqua e i loro rapporti isotopici sono stati altresi utilizzati in alcuni casi specifici per meglio spiegare l'origine delle acque e le tipologie di circuiti idrici sotterranei. Inoltre, diverse indagini geofisiche di resistività elettrica ed elettromagnetiche a bassissima frequenza (VLF) sono state condotte al fine di individuare le acque sotterranee circolanti attraverso fratture dell'ammasso roccioso. Principale obiettivo di questo lavoro è stato dimostrare come misure idrogeochimiche ed indagini geofisiche possano essere integrate alio scopo di sviluppare opportuni modelli idrogeologici concettuali utili per lo scavo di opere sotterranee. I principali risultati ottenuti al termine di questa ricerca sono stati: (i) aver testato con successo indagini geofisiche (ERT e VLF-EM) per l'individuazione di acque sotterranee circolanti attraverso fratture dell'ammasso roccioso e che possano essere causa di venute d'acqua in galleria durante lo scavo di tunnel; (ii) aver provato l'utilità di analisi su gas nobili, ioni maggiori e isotopi stabili per l'individuazione di faglie e per comprendere l'origine delle acque sotterranee (acque di recente infiltrazione ο provenienti da circolazioni profonde); (iii) aver testato in maniera convincente l'integrazione delle indagini geofisiche e di misure geochimiche per la valutazione della vulnérabilité delle sorgenti durante lo scavo di nuovi tunnel. - "La NLFA (Nouvelle Ligne Ferroviaire à travers les Alpes) axe du Saint-Gothard est le plus important projet de construction de Suisse. En bâtissant la nouvelle ligne du Saint-Gothard, la Suisse réalise un des plus grands projets de protection de l'environnement d'Europe". Cette phrase, qu'on lit comme présentation du projet Alptransit est particulièrement éloquente pour expliquer l'utilité des nouvelles lignes ferroviaires transeuropéens pour le développement durable. Toutefois, comme toutes grandes infrastructures, la construction de nouveaux tunnels ont des impacts inévitables sur l'environnement. En particulier, le possible drainage des eaux souterraines réalisées par le tunnel peut provoquer un abaissement du niveau des nappes piézométriques. De plus, l'écoulement de l'eau à l'intérieur du tunnel, conduit souvent à des problèmes d'ingénierie. Par exemple, d'importantes infiltrations d'eau dans le tunnel peuvent compliquer les phases d'excavation, provoquant un retard dans l'avancement et dans le pire des cas, peuvent mettre en danger la sécurité des travailleurs. Enfin, l'infiltration d'eau peut être un gros problème pendant le fonctionnement du tunnel. Du point de vue de la science, avoir accès à des infrastructures souterraines représente une occasion unique d'obtenir des informations géologiques en profondeur et pour échantillonner des eaux autrement inaccessibles. Dans ce travail, nous avons utilisé une approche pluridisciplinaire qui intègre des mesures d'étude hydrogéochimiques effectués sur les eaux de surface et des investigations géophysiques indirects, tels que la tomographic de résistivité électrique (TRE) et les mesures électromagnétiques de type VLF. L'étude complète a été fait en Suisse italienne, basée sur deux grandes infrastructures actuellement en construction, qui sont le tunnel ferroviaire de base du Monte Ceneri, une partie du susmentionné projet Alptransit, situé entièrement dans le canton Tessin, et le tunnel routière de San Fedele, situé a Roveredo dans le canton des Grisons. Le principal objectif était de montrer comment il était possible d'intégrer les deux approches, géophysiques et géochimiques, afin de répondre à la question de ce que pourraient être les effets possibles dû au drainage causés par les travaux souterrains. L'accès aux galeries ci-dessus a permis une validation adéquate des enquêtes menées confirmant, dans chaque cas, les hypothèses proposées. A cette fin, nous avons fait environ 50 profils géophysiques (28 imageries électrique bidimensionnels et 23 électromagnétiques) dans les zones de possible influence par le tunnel, dans le but d'identifier les fractures et les discontinuités dans lesquelles l'eau souterraine peut circuler. De plus, des eaux ont été échantillonnés dans 60 localités situées la surface ainsi que dans les tunnels subjacents, le suivi mensuelle a duré plus d'un an. Nous avons mesurés tous les principaux paramètres physiques et chimiques: débit, conductivité électrique, pH et température. De plus, des échantillons d'eaux ont été prélevés pour l'analyse mensuelle des isotopes stables de l'hydrogène et de l'oxygène (δ2Η, δ180). Avec ces analyses, ainsi que par la mesure des concentrations des gaz rares dissous dans les eaux et de leurs rapports isotopiques que nous avons effectués dans certains cas spécifiques, il était possible d'expliquer l'origine des différents eaux souterraines, les divers modes de recharge des nappes souterraines, la présence de possible phénomènes de mélange et, en général, de mieux expliquer les circulations d'eaux dans le sous-sol. Le travail, même en constituant qu'une réponse partielle à une question très complexe, a permis d'atteindre certains importants objectifs. D'abord, nous avons testé avec succès l'applicabilité des méthodes géophysiques indirectes (TRE et électromagnétiques de type VLF) pour prédire la présence d'eaux souterraines dans le sous-sol des massifs rocheux. De plus, nous avons démontré l'utilité de l'analyse des gaz rares, des isotopes stables et de l'analyses des ions majeurs pour la détection de failles et pour comprendre l'origine des eaux souterraines (eau de pluie par le haut ou eau remontant des profondeurs). En conclusion, avec cette recherche, on a montré que l'intégration des ces informations (géophysiques et géochimiques) permet le développement de modèles conceptuels appropriés, qui permettant d'expliquer comment l'eau souterraine circule. Ces modèles permettent de prévoir les infiltrations d'eau dans les tunnels et de prédire la vulnérabilité de sources et des autres ressources en eau lors de construction de tunnels.

Cation Transport Coupled to ATP Hydrolysis By the (Na, K)-ATPase : an integrated, animated model

An Adobe (R) animation is presented for use in undergraduate Biochemistry courses, illustrating the mechanism of Na+ and K+ translocation coupled to ATP hydrolysis by the (Na, K)-ATPase, a P-2c-type ATPase, or ATP-powered ion pump that actively translocates cations across plasma membranes. The enzyme is also known as an E-1/E-2-ATPase as it undergoes conformational changes between the E-1 and E-2 forms during the pumping cycle, altering the affinity and accessibility of the transmembrane ion-binding sites. The animation is based on Horisberger's scheme that incorporates the most recent significant findings to have improved our understanding of the (Na, K)-ATPase structure function relationship. The movements of the various domains within the (Na, K)-ATPase alpha-subunit illustrate the conformational changes that occur during Na+ and K+ translocation across the membrane and emphasize involvement of the actuator, nucleotide, and phosphorylation domains, that is, the "core engine" of the pump, with respect to ATP binding, cation transport, and ADP and P-i release.

Machine learning for geospatial data : algorithms, software tools and case studies

Résumé Cette thèse est consacrée à l'analyse, la modélisation et la visualisation de données environnementales à référence spatiale à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). L'apprentissage automatique peut être considéré au sens large comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui concerne particulièrement le développement de techniques et d'algorithmes permettant à une machine d'apprendre à partir de données. Dans cette thèse, les algorithmes d'apprentissage automatique sont adaptés pour être appliqués à des données environnementales et à la prédiction spatiale. Pourquoi l'apprentissage automatique ? Parce que la majorité des algorithmes d'apprentissage automatiques sont universels, adaptatifs, non-linéaires, robustes et efficaces pour la modélisation. Ils peuvent résoudre des problèmes de classification, de régression et de modélisation de densité de probabilités dans des espaces à haute dimension, composés de variables informatives spatialisées (« géo-features ») en plus des coordonnées géographiques. De plus, ils sont idéaux pour être implémentés en tant qu'outils d'aide à la décision pour des questions environnementales allant de la reconnaissance de pattern à la modélisation et la prédiction en passant par la cartographie automatique. Leur efficacité est comparable au modèles géostatistiques dans l'espace des coordonnées géographiques, mais ils sont indispensables pour des données à hautes dimensions incluant des géo-features. Les algorithmes d'apprentissage automatique les plus importants et les plus populaires sont présentés théoriquement et implémentés sous forme de logiciels pour les sciences environnementales. Les principaux algorithmes décrits sont le Perceptron multicouches (MultiLayer Perceptron, MLP) - l'algorithme le plus connu dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones de régression généralisée (General Regression Neural Networks, GRNN), le réseau de neurones probabiliste (Probabilistic Neural Networks, PNN), les cartes auto-organisées (SelfOrganized Maps, SOM), les modèles à mixture Gaussiennes (Gaussian Mixture Models, GMM), les réseaux à fonctions de base radiales (Radial Basis Functions Networks, RBF) et les réseaux à mixture de densité (Mixture Density Networks, MDN). Cette gamme d'algorithmes permet de couvrir des tâches variées telle que la classification, la régression ou l'estimation de densité de probabilité. L'analyse exploratoire des données (Exploratory Data Analysis, EDA) est le premier pas de toute analyse de données. Dans cette thèse les concepts d'analyse exploratoire de données spatiales (Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) sont traités selon l'approche traditionnelle de la géostatistique avec la variographie expérimentale et selon les principes de l'apprentissage automatique. La variographie expérimentale, qui étudie les relations entre pairs de points, est un outil de base pour l'analyse géostatistique de corrélations spatiales anisotropiques qui permet de détecter la présence de patterns spatiaux descriptible par une statistique. L'approche de l'apprentissage automatique pour l'ESDA est présentée à travers l'application de la méthode des k plus proches voisins qui est très simple et possède d'excellentes qualités d'interprétation et de visualisation. Une part importante de la thèse traite de sujets d'actualité comme la cartographie automatique de données spatiales. Le réseau de neurones de régression généralisée est proposé pour résoudre cette tâche efficacement. Les performances du GRNN sont démontrées par des données de Comparaison d'Interpolation Spatiale (SIC) de 2004 pour lesquelles le GRNN bat significativement toutes les autres méthodes, particulièrement lors de situations d'urgence. La thèse est composée de quatre chapitres : théorie, applications, outils logiciels et des exemples guidés. Une partie importante du travail consiste en une collection de logiciels : Machine Learning Office. Cette collection de logiciels a été développée durant les 15 dernières années et a été utilisée pour l'enseignement de nombreux cours, dont des workshops internationaux en Chine, France, Italie, Irlande et Suisse ainsi que dans des projets de recherche fondamentaux et appliqués. Les cas d'études considérés couvrent un vaste spectre de problèmes géoenvironnementaux réels à basse et haute dimensionnalité, tels que la pollution de l'air, du sol et de l'eau par des produits radioactifs et des métaux lourds, la classification de types de sols et d'unités hydrogéologiques, la cartographie des incertitudes pour l'aide à la décision et l'estimation de risques naturels (glissements de terrain, avalanches). Des outils complémentaires pour l'analyse exploratoire des données et la visualisation ont également été développés en prenant soin de créer une interface conviviale et facile à l'utilisation. Machine Learning for geospatial data: algorithms, software tools and case studies Abstract The thesis is devoted to the analysis, modeling and visualisation of spatial environmental data using machine learning algorithms. In a broad sense machine learning can be considered as a subfield of artificial intelligence. It mainly concerns with the development of techniques and algorithms that allow computers to learn from data. In this thesis machine learning algorithms are adapted to learn from spatial environmental data and to make spatial predictions. Why machine learning? In few words most of machine learning algorithms are universal, adaptive, nonlinear, robust and efficient modeling tools. They can find solutions for the classification, regression, and probability density modeling problems in high-dimensional geo-feature spaces, composed of geographical space and additional relevant spatially referenced features. They are well-suited to be implemented as predictive engines in decision support systems, for the purposes of environmental data mining including pattern recognition, modeling and predictions as well as automatic data mapping. They have competitive efficiency to the geostatistical models in low dimensional geographical spaces but are indispensable in high-dimensional geo-feature spaces. The most important and popular machine learning algorithms and models interesting for geo- and environmental sciences are presented in details: from theoretical description of the concepts to the software implementation. The main algorithms and models considered are the following: multi-layer perceptron (a workhorse of machine learning), general regression neural networks, probabilistic neural networks, self-organising (Kohonen) maps, Gaussian mixture models, radial basis functions networks, mixture density networks. This set of models covers machine learning tasks such as classification, regression, and density estimation. Exploratory data analysis (EDA) is initial and very important part of data analysis. In this thesis the concepts of exploratory spatial data analysis (ESDA) is considered using both traditional geostatistical approach such as_experimental variography and machine learning. Experimental variography is a basic tool for geostatistical analysis of anisotropic spatial correlations which helps to understand the presence of spatial patterns, at least described by two-point statistics. A machine learning approach for ESDA is presented by applying the k-nearest neighbors (k-NN) method which is simple and has very good interpretation and visualization properties. Important part of the thesis deals with a hot topic of nowadays, namely, an automatic mapping of geospatial data. General regression neural networks (GRNN) is proposed as efficient model to solve this task. Performance of the GRNN model is demonstrated on Spatial Interpolation Comparison (SIC) 2004 data where GRNN model significantly outperformed all other approaches, especially in case of emergency conditions. The thesis consists of four chapters and has the following structure: theory, applications, software tools, and how-to-do-it examples. An important part of the work is a collection of software tools - Machine Learning Office. Machine Learning Office tools were developed during last 15 years and was used both for many teaching courses, including international workshops in China, France, Italy, Ireland, Switzerland and for realizing fundamental and applied research projects. Case studies considered cover wide spectrum of the real-life low and high-dimensional geo- and environmental problems, such as air, soil and water pollution by radionuclides and heavy metals, soil types and hydro-geological units classification, decision-oriented mapping with uncertainties, natural hazards (landslides, avalanches) assessments and susceptibility mapping. Complementary tools useful for the exploratory data analysis and visualisation were developed as well. The software is user friendly and easy to use.

The establishment of communication systems depends on the scale of competition

How communication systems emerge and remain stable is an important question in both cognitive science and evolutionary biology. For communication to arise, not only must individuals cooperate by signaling reliable information, but they must also coordinate and perpetuate signals. Most studies on the emergence of communication in humans typically consider scenarios where individuals implicitly share the same interests. Likewise, most studies on human cooperation consider scenarios where shared conventions of signals and meanings cannot be developed de novo. Here, we combined both approaches with an economic experiment where participants could develop a common language, but under different conditions fostering or hindering cooperation. Participants endeavored to acquire a resource through a learning task in a computer-based environment. After this task, participants had the option to transmit a signal (a color) to a fellow group member, who would subsequently play the same learning task. We varied the way participants competed with each other (either global scale or local scale) and the cost of transmitting a signal (either costly or noncostly) and tracked the way in which signals were used as communication among players. Under global competition, players signaled more often and more consistently, scored higher individual payoffs, and established shared associations of signals and meanings. In addition, costly signals were also more likely to be used under global competition; whereas under local competition, fewer signals were sent and no effective communication system was developed. Our results demonstrate that communication involves both a coordination and a cooperative dilemma and show the importance of studying language evolution under different conditions influencing human cooperation.

Environmental data mining and modeling based on machine learning algorithms and geostatistics

The paper presents some contemporary approaches to spatial environmental data analysis. The main topics are concentrated on the decision-oriented problems of environmental spatial data mining and modeling: valorization and representativity of data with the help of exploratory data analysis, spatial predictions, probabilistic and risk mapping, development and application of conditional stochastic simulation models. The innovative part of the paper presents integrated/hybrid model-machine learning (ML) residuals sequential simulations-MLRSS. The models are based on multilayer perceptron and support vector regression ML algorithms used for modeling long-range spatial trends and sequential simulations of the residuals. NIL algorithms deliver non-linear solution for the spatial non-stationary problems, which are difficult for geostatistical approach. Geostatistical tools (variography) are used to characterize performance of ML algorithms, by analyzing quality and quantity of the spatially structured information extracted from data with ML algorithms. Sequential simulations provide efficient assessment of uncertainty and spatial variability. Case study from the Chernobyl fallouts illustrates the performance of the proposed model. It is shown that probability mapping, provided by the combination of ML data driven and geostatistical model based approaches, can be efficiently used in decision-making process. (C) 2003 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Multi-scale systems analysis of plant development : beyond cellular signaling and tissue morphodynamics

Les plantes sont essentielles pour les sociétés humaines. Notre alimentation quotidienne, les matériaux de constructions et les sources énergétiques dérivent de la biomasse végétale. En revanche, la compréhension des multiples aspects développementaux des plantes est encore peu exploitée et représente un sujet de recherche majeur pour la science. L'émergence des technologies à haut débit pour le séquençage de génome à grande échelle ou l'imagerie de haute résolution permet à présent de produire des quantités énormes d'information. L'analyse informatique est une façon d'intégrer ces données et de réduire la complexité apparente vers une échelle d'abstraction appropriée, dont la finalité est de fournir des perspectives de recherches ciblées. Ceci représente la raison première de cette thèse. En d'autres termes, nous appliquons des méthodes descriptives et prédictives combinées à des simulations numériques afin d'apporter des solutions originales à des problèmes relatifs à la morphogénèse à l'échelle de la cellule et de l'organe. Nous nous sommes fixés parmi les objectifs principaux de cette thèse d'élucider de quelle manière l'interaction croisée des phytohormones auxine et brassinosteroïdes (BRs) détermine la croissance de la cellule dans la racine du méristème apical d'Arabidopsis thaliana, l'organisme modèle de référence pour les études moléculaires en plantes. Pour reconstruire le réseau de signalement cellulaire, nous avons extrait de la littérature les informations pertinentes concernant les relations entre les protéines impliquées dans la transduction des signaux hormonaux. Le réseau a ensuite été modélisé en utilisant un formalisme logique et qualitatif pour pallier l'absence de données quantitatives. Tout d'abord, Les résultats ont permis de confirmer que l'auxine et les BRs agissent en synergie pour contrôler la croissance de la cellule, puis, d'expliquer des observations phénotypiques paradoxales et au final, de mettre à jour une interaction clef entre deux protéines dans la maintenance du méristème de la racine. Une étude ultérieure chez la plante modèle Brachypodium dystachion (Brachypo- dium) a révélé l'ajustement du réseau d'interaction croisée entre auxine et éthylène par rapport à Arabidopsis. Chez ce dernier, interférer avec la biosynthèse de l'auxine mène à la formation d'une racine courte. Néanmoins, nous avons isolé chez Brachypodium un mutant hypomorphique dans la biosynthèse de l'auxine qui affiche une racine plus longue. Nous avons alors conduit une analyse morphométrique qui a confirmé que des cellules plus anisotropique (plus fines et longues) sont à l'origine de ce phénotype racinaire. Des analyses plus approfondies ont démontré que la différence phénotypique entre Brachypodium et Arabidopsis s'explique par une inversion de la fonction régulatrice dans la relation entre le réseau de signalisation par l'éthylène et la biosynthèse de l'auxine. L'analyse morphométrique utilisée dans l'étude précédente exploite le pipeline de traitement d'image de notre méthode d'histologie quantitative. Pendant la croissance secondaire, la symétrie bilatérale de l'hypocotyle est remplacée par une symétrie radiale et une organisation concentrique des tissus constitutifs. Ces tissus sont initialement composés d'une douzaine de cellules mais peuvent aisément atteindre des dizaines de milliers dans les derniers stades du développement. Cette échelle dépasse largement le seuil d'investigation par les moyens dits 'traditionnels' comme l'imagerie directe de tissus en profondeur. L'étude de ce système pendant cette phase de développement ne peut se faire qu'en réalisant des coupes fines de l'organe, ce qui empêche une compréhension des phénomènes cellulaires dynamiques sous-jacents. Nous y avons remédié en proposant une stratégie originale nommée, histologie quantitative. De fait, nous avons extrait l'information contenue dans des images de très haute résolution de sections transverses d'hypocotyles en utilisant un pipeline d'analyse et de segmentation d'image à grande échelle. Nous l'avons ensuite combiné avec un algorithme de reconnaissance automatique des cellules. Cet outil nous a permis de réaliser une description quantitative de la progression de la croissance secondaire révélant des schémas développementales non-apparents avec une inspection visuelle classique. La formation de pôle de phloèmes en structure répétée et espacée entre eux d'une longueur constante illustre les bénéfices de notre approche. Par ailleurs, l'exploitation approfondie de ces résultats a montré un changement de croissance anisotropique des cellules du cambium et du phloème qui semble en phase avec l'expansion du xylème. Combinant des outils génétiques et de la modélisation biomécanique, nous avons démontré que seule la croissance plus rapide des tissus internes peut produire une réorientation de l'axe de croissance anisotropique des tissus périphériques. Cette prédiction a été confirmée par le calcul du ratio des taux de croissance du xylème et du phloème au cours de développement secondaire ; des ratios élevés sont effectivement observés et concomitant à l'établissement progressif et tangentiel du cambium. Ces résultats suggèrent un mécanisme d'auto-organisation établi par un gradient de division méristématique qui génèrent une distribution de contraintes mécaniques. Ceci réoriente la croissance anisotropique des tissus périphériques pour supporter la croissance secondaire. - Plants are essential for human society, because our daily food, construction materials and sustainable energy are derived from plant biomass. Yet, despite this importance, the multiple developmental aspects of plants are still poorly understood and represent a major challenge for science. With the emergence of high throughput devices for genome sequencing and high-resolution imaging, data has never been so easy to collect, generating huge amounts of information. Computational analysis is one way to integrate those data and to decrease the apparent complexity towards an appropriate scale of abstraction with the aim to eventually provide new answers and direct further research perspectives. This is the motivation behind this thesis work, i.e. the application of descriptive and predictive analytics combined with computational modeling to answer problems that revolve around morphogenesis at the subcellular and organ scale. One of the goals of this thesis is to elucidate how the auxin-brassinosteroid phytohormone interaction determines the cell growth in the root apical meristem of Arabidopsis thaliana (Arabidopsis), the plant model of reference for molecular studies. The pertinent information about signaling protein relationships was obtained through the literature to reconstruct the entire hormonal crosstalk. Due to a lack of quantitative information, we employed a qualitative modeling formalism. This work permitted to confirm the synergistic effect of the hormonal crosstalk on cell elongation, to explain some of our paradoxical mutant phenotypes and to predict a novel interaction between the BREVIS RADIX (BRX) protein and the transcription factor MONOPTEROS (MP),which turned out to be critical for the maintenance of the root meristem. On the same subcellular scale, another study in the monocot model Brachypodium dystachion (Brachypodium) revealed an alternative wiring of auxin-ethylene crosstalk as compared to Arabidopsis. In the latter, increasing interference with auxin biosynthesis results in progressively shorter roots. By contrast, a hypomorphic Brachypodium mutant isolated in this study in an enzyme of the auxin biosynthesis pathway displayed a dramatically longer seminal root. Our morphometric analysis confirmed that more anisotropic cells (thinner and longer) are principally responsible for the mutant root phenotype. Further characterization pointed towards an inverted regulatory logic in the relation between ethylene signaling and auxin biosynthesis in Brachypodium as compared to Arabidopsis, which explains the phenotypic discrepancy. Finally, the morphometric analysis of hypocotyl secondary growth that we applied in this study was performed with the image-processing pipeline of our quantitative histology method. During its secondary growth, the hypocotyl reorganizes its primary bilateral symmetry to a radial symmetry of highly specialized tissues comprising several thousand cells, starting with a few dozens. However, such a scale only permits observations in thin cross-sections, severely hampering a comprehensive analysis of the morphodynamics involved. Our quantitative histology strategy overcomes this limitation. We acquired hypocotyl cross-sections from tiled high-resolution images and extracted their information content using custom high-throughput image processing and segmentation. Coupled with an automated cell type recognition algorithm, it allows precise quantitative characterization of vascular development and reveals developmental patterns that were not evident from visual inspection, for example the steady interspace distance of the phloem poles. Further analyses indicated a change in growth anisotropy of cambial and phloem cells, which appeared in phase with the expansion of xylem. Combining genetic tools and computational modeling, we showed that the reorientation of growth anisotropy axis of peripheral tissue layers only occurs when the growth rate of central tissue is higher than the peripheral one. This was confirmed by the calculation of the ratio of the growth rate xylem to phloem throughout secondary growth. High ratios are indeed observed and concomitant with the homogenization of cambium anisotropy. These results suggest a self-organization mechanism, promoted by a gradient of division in the cambium that generates a pattern of mechanical constraints. This, in turn, reorients the growth anisotropy of peripheral tissues to sustain the secondary growth.

Miniaturized bacterial biosensor system for arsenic detection holds great promise for making integrated measurement device.

Combining bacterial bioreporters with microfluidics systems holds great promise for in-field detection of chemical or toxicity targets. Recently we showed how Escherichia coli cells engineered to produce a variant of green fluorescent protein after contact to arsenite and arsenate can be encapsulated in agarose beads and incorporated into a microfluidic chip to create a device for in-field detection of arsenic, a contaminant of well known toxicity and carcinogenicity in potable water both in industrialized and developing countries. Cell-beads stored in the microfluidics chip at -20°C retained inducibility up to one month and we were able to reproducibly discriminate concentrations of 10 and 50 μg arsenite per L (the drinking water standards for European countries and the United States, and for the developing countries, respectively) from the blank in less than 200 minutes. We discuss here the reasons for decreasing bioreporter signal development upon increased storage of cell beads but also show how this decrease can be reduced, leading to a faster detection and a longer lifetime of the device.

Cognitive anatomy of the temporal lobe: Effect of personality in population with mild cognitive impairment & Functional specialization for memory systems in healthy individuals.

Résumé: L'impact de la maladie d'Alzheimer (MA) est dévastateur pour la vie quotidienne de la personne affectée, avec perte progressive de la mémoire et d'autres facultés cognitives jusqu'à la démence. Il n'existe toujours pas de traitement contre cette maladie et il y a aussi une grande incertitude sur le diagnostic des premiers stades de la MA. La signature anatomique de la MA, en particulier l'atrophie du lobe temporal moyen (LTM) mesurée avec la neuroimagerie, peut être utilisée comme un biomarqueur précoce, in vivo, des premiers stades de la MA. Toutefois, malgré le rôle évident du LMT dans les processus de la mémoire, nous savons que les modèles anatomiques prédictifs de la MA basés seulement sur des mesures d'atrophie du LTM n'expliquent pas tous les cas cliniques. Au cours de ma thèse, j'ai conduit trois projets pour comprendre l'anatomie et le fonctionnement du LMT dans (1) les processus de la maladie et dans (2) les processus de mémoire ainsi que (3) ceux de l'apprentissage. Je me suis intéressée à une population avec déficit cognitif léger (« Mild Cognitive Impairment », MCI), à risque pour la MA. Le but du premier projet était de tester l'hypothèse que des facteurs, autres que ceux cognitifs, tels que les traits de personnalité peuvent expliquer les différences interindividuelles dans le LTM. De plus, la diversité phénotypique des manifestations précliniques de la MA provient aussi d'une connaissance limitée des processus de mémoire et d'apprentissage dans le cerveau sain. L'objectif du deuxième projet porte sur l'investigation des sous-régions du LTM, et plus particulièrement de leur contribution dans différentes composantes de la mémoire de reconnaissance chez le sujet sain. Pour étudier cela, j'ai utilisé une nouvelle méthode multivariée ainsi que l'IRM à haute résolution pour tester la contribution de ces sous-régions dans les processus de familiarité (« ou Know ») et de remémoration (ou « Recollection »). Finalement, l'objectif du troisième projet était de tester la contribution du LTM en tant que système de mémoire dans l'apprentissage et l'interaction dynamique entre différents systèmes de mémoire durant l'apprentissage. Les résultats du premier projet montrent que, en plus du déficit cognitif observé dans une population avec MCI, les traits de personnalité peuvent expliquer les différences interindividuelles du LTM ; notamment avec une plus grande contribution du neuroticisme liée à une vulnérabilité au stress et à la dépression. Mon étude a permis d'identifier un pattern d'anormalité anatomique dans le LTM associé à la personnalité avec des mesures de volume et de diffusion moyenne du tissu. Ce pattern est caractérisé par une asymétrie droite-gauche du LTM et un gradient antéro-postérieur dans le LTM. J'ai interprété ce résultat par des propriétés tissulaires et neurochimiques différemment sensibles au stress. Les résultats de mon deuxième projet ont contribué au débat actuel sur la contribution des sous-régions du LTM dans les processus de familiarité et de remémoration. Utilisant une nouvelle méthode multivariée, les résultats supportent premièrement une dissociation des sous-régions associées aux différentes composantes de la mémoire. L'hippocampe est le plus associé à la mémoire de type remémoration et le cortex parahippocampique, à la mémoire de type familiarité. Deuxièmement, l'activation correspondant à la trace mnésique pour chaque type de mémoire est caractérisée par une distribution spatiale distincte. La représentation neuronale spécifique, « sparse-distributed», associée à la mémoire de remémoration dans l'hippocampe serait la meilleure manière d'encoder rapidement des souvenirs détaillés sans interférer les souvenirs précédemment stockés. Dans mon troisième projet, j'ai mis en place une tâche d'apprentissage en IRM fonctionnelle pour étudier les processus d'apprentissage d'associations probabilistes basé sur le feedback/récompense. Cette étude m'a permis de mettre en évidence le rôle du LTM dans l'apprentissage et l'interaction entre différents systèmes de mémoire comme la mémoire procédurale, perceptuelle ou d'amorçage et la mémoire de travail. Nous avons trouvé des activations dans le LTM correspondant à un processus de mémoire épisodique; les ganglions de la base (GB), à la mémoire procédurale et la récompense; le cortex occipito-temporal (OT), à la mémoire de représentation perceptive ou l'amorçage et le cortex préfrontal, à la mémoire de travail. Nous avons également observé que ces régions peuvent interagir; le type de relation entre le LTM et les GB a été interprété comme une compétition, ce qui a déjà été reporté dans des études récentes. De plus, avec un modèle dynamique causal, j'ai démontré l'existence d'une connectivité effective entre des régions. Elle se caractérise par une influence causale de type « top-down » venant de régions corticales associées avec des processus de plus haut niveau venant du cortex préfrontal sur des régions corticales plus primaires comme le OT cortex. Cette influence diminue au cours du de l'apprentissage; cela pourrait correspondre à un mécanisme de diminution de l'erreur de prédiction. Mon interprétation est que cela est à l'origine de la connaissance sémantique. J'ai également montré que les choix du sujet et l'activation cérébrale associée sont influencés par les traits de personnalité et des états affectifs négatifs. Les résultats de cette thèse m'ont amenée à proposer (1) un modèle expliquant les mécanismes possibles liés à l'influence de la personnalité sur le LTM dans une population avec MCI, (2) une dissociation des sous-régions du LTM dans différents types de mémoire et une représentation neuronale spécifique à ces régions. Cela pourrait être une piste pour résoudre les débats actuels sur la mémoire de reconnaissance. Finalement, (3) le LTM est aussi un système de mémoire impliqué dans l'apprentissage et qui peut interagir avec les GB par une compétition. Nous avons aussi mis en évidence une interaction dynamique de type « top -down » et « bottom-up » entre le cortex préfrontal et le cortex OT. En conclusion, les résultats peuvent donner des indices afin de mieux comprendre certains dysfonctionnements de la mémoire liés à l'âge et la maladie d'Alzheimer ainsi qu'à améliorer le développement de traitement. Abstract: The impact of Alzheimer's disease is devastating for the daily life of the affected patients, with progressive loss of memory and other cognitive skills until dementia. We still lack disease modifying treatment and there is also a great amount of uncertainty regarding the accuracy of diagnostic classification in the early stages of AD. The anatomical signature of AD, in particular the medial temporal lobe (MTL) atrophy measured with neuroimaging, can be used as an early in vivo biomarker in early stages of AD. However, despite the evident role of MTL in memory, we know that the derived predictive anatomical model based only on measures of brain atrophy in MTL does not explain all clinical cases. Throughout my thesis, I have conducted three projects to understand the anatomy and the functioning of MTL on (1) disease's progression, (2) memory process and (3) learning process. I was interested in a population with mild cognitive impairment (MCI), at risk for AD. The objective of the first project was to test the hypothesis that factors, other than the cognitive ones, such as the personality traits, can explain inter-individual differences in the MTL. Moreover, the phenotypic diversity in the manifestations of preclinical AD arises also from the limited knowledge of memory and learning processes in healthy brain. The objective of the second project concerns the investigation of sub-regions of the MTL, and more particularly their contributions in the different components of recognition memory in healthy subjects. To study that, I have used a new multivariate method as well as MRI at high resolution to test the contribution of those sub-regions in the processes of familiarity and recollection. Finally, the objective of the third project was to test the contribution of the MTL as a memory system in learning and the dynamic interaction between memory systems during learning. The results of the first project show that, beyond cognitive state of impairment observed in the population with MCI, the personality traits can explain the inter-individual differences in the MTL; notably with a higher contribution of neuroticism linked to proneness to stress and depression. My study has allowed identifying a pattern of anatomical abnormality in the MTL related to personality with measures of volume and mean diffusion of the tissue. That pattern is characterized by right-left asymmetry in MTL and an anterior to posterior gradient within MTL. I have interpreted that result by tissue and neurochemical properties differently sensitive to stress. Results of my second project have contributed to the actual debate on the contribution of MTL sub-regions in the processes of familiarity and recollection. Using a new multivariate method, the results support firstly a dissociation of the subregions associated with different memory components. The hippocampus was mostly associated with recollection and the surrounding parahippocampal cortex, with familiarity type of memory. Secondly, the activation corresponding to the mensic trace for each type of memory is characterized by a distinct spatial distribution. The specific neuronal representation, "sparse-distributed", associated with recollection in the hippocampus would be the best way to rapidly encode detailed memories without overwriting previously stored memories. In the third project, I have created a learning task with functional MRI to sudy the processes of learning of probabilistic associations based on feedback/reward. That study allowed me to highlight the role of the MTL in learning and the interaction between different memory systems such as the procedural memory, the perceptual memory or priming and the working memory. We have found activations in the MTL corresponding to a process of episodic memory; the basal ganglia (BG), to a procedural memory and reward; the occipito-temporal (OT) cortex, to a perceptive memory or priming and the prefrontal cortex, to working memory. We have also observed that those regions can interact; the relation type between the MTL and the BG has been interpreted as a competition. In addition, with a dynamic causal model, I have demonstrated a "top-down" influence from cortical regions associated with high level cortical area such as the prefrontal cortex on lower level cortical regions such as the OT cortex. That influence decreases during learning; that could correspond to a mechanism linked to a diminution of prediction error. My interpretation is that this is at the origin of the semantic knowledge. I have also shown that the subject's choice and the associated brain activation are influenced by personality traits and negative affects. Overall results of this thesis have brought me to propose (1) a model explaining the possible mechanism linked to the influence of personality on the MTL in a population with MCI, (2) a dissociation of MTL sub-regions in different memory types and a neuronal representation specific to each region. This could be a cue to resolve the actual debates on recognition memory. Finally, (3) the MTL is also a system involved in learning and that can interact with the BG by a competition. We have also shown a dynamic interaction of « top -down » and « bottom-up » types between the pre-frontal cortex and the OT cortex. In conclusion, the results could give cues to better understand some memory dysfunctions in aging and Alzheimer's disease and to improve development of treatment.

Policy learning in Europe : social policy and labour market reforms in 11 countries

This report compares policy learning processes in 11 European countries. Based on the country reports that were produced by the national teams of the INSPIRES project, this paper develops an argument that connects problem pressure and politicization to learning in different labor market innovations. In short, we argue that learning efforts are most likely to impact on policy change if there is a certain problem pressure that clearly necessitates political action. On the other hand, if problem pressure is very low, or so high that governments need to react immediately, chances are low that learning impacts on policy change. The second part of our argument contends that learning impacts on policy change especially if a problem is not very politicized, i.e. there are no main conflicts concerning a reform, because then, solutions are wound up in the search for a compromise. Our results confirm our first hypothesis regarding the connection between problem pressure and policy learning. Governments learn indeed up to a certain degree of problem pressure. However, once political action becomes really urgent, i.e. in anti-crisis policies, there is no time and room for learning. On the other hand, learning occurred independently from the politicization of problem. In fact, in countries that have a consensual political system, learning occurred before the decision on a reform, whereas in majoritarian systems, learning happened after the adoption of a policy during the process of implementation.