Étude des mécanismes de transfert des fibres en sciences forensiques

RESUME Les fibres textiles sont des produits de masse utilisés dans la fabrication de nombreux objets de notre quotidien. Le transfert de fibres lors d'une action délictueuse est dès lors extrêmement courant. Du fait de leur omniprésence dans notre environnement, il est capital que l'expert forensique évalue la valeur de l'indice fibres. L'interprétation de l'indice fibres passe par la connaissance d'un certain nombre de paramètres, comme la rareté des fibres, la probabilité de leur présence par hasard sur un certain support, ainsi que les mécanismes de transfert et de persistance des fibres. Les lacunes les plus importantes concernent les mécanismes de transfert des fibres. A ce jour, les nombreux auteurs qui se sont penchés sur le transfert de fibres ne sont pas parvenus à créer un modèle permettant de prédire le nombre de fibres que l'on s'attend à retrouver dans des circonstances de contact données, en fonction des différents paramètres caractérisant ce contact et les textiles mis en jeu. Le but principal de cette recherche est de démontrer que la création d'un modèle prédictif du nombre de fibres transférées lors d'un contact donné est possible. Dans le cadre de ce travail, le cas particulier du transfert de fibres d'un tricot en laine ou en acrylique d'un conducteur vers le dossier du siège de son véhicule a été étudié. Plusieurs caractéristiques des textiles mis en jeu lors de ces expériences ont été mesurées. Des outils statistiques (régression linéaire multiple) ont ensuite été utilisés sur ces données afin d'évaluer l'influence des caractéristiques des textiles donneurs sur le nombre de fibres transférées et d'élaborer un modèle permettant de prédire le nombre de fibres qui vont être transférées à l'aide des caractéristiques influençant significativement le transfert. Afin de faciliter la recherche et le comptage des fibres transférées lors des expériences de transfert, un appareil de recherche automatique des fibres (liber finder) a été utilisé dans le cadre de cette recherche. Les tests d'évaluation de l'efficacité de cet appareil pour la recherche de fibres montrent que la recherche automatique est globalement aussi efficace qu'une recherche visuelle pour les fibres fortement colorées. Par contre la recherche automatique perd de son efficacité pour les fibres très pâles ou très foncées. Une des caractéristiques des textiles donneurs à étudier est la longueur des fibres. Afin de pouvoir évaluer ce paramètre, une séquence d'algorithmes de traitement d'image a été implémentée. Cet outil permet la mesure de la longueur d'une fibre à partir de son image numérique à haute résolution (2'540 dpi). Les tests effectués montrent que les mesures ainsi obtenues présentent une erreur de l'ordre du dixième de millimètre, ce qui est largement suffisant pour son utilisation dans le cadre de cette recherche. Les résultats obtenus suite au traitement statistique des résultats des expériences de transfert ont permis d'aboutir à une modélisation du phénomène du transfert. Deux paramètres sont retenus dans le modèle: l'état de la surface du tissu donneur et la longueur des fibres composant le tissu donneur. L'état de la surface du tissu est un paramètre tenant compte de la quantité de fibres qui se sont détachées de la structure du tissu ou qui sont encore faiblement rattachées à celle-ci. En effet, ces fibres sont les premières à se transférer lors d'un contact, et plus la quantité de ces fibres par unité de surface est importante, plus le nombre de fibres transférées sera élevé. La longueur des fibres du tissu donneur est également un paramètre important : plus les fibres sont longues, mieux elles sont retenues dans la structure du tissu et moins elles se transféreront. SUMMARY Fibres are mass products used to produce numerous objects encountered everyday. The transfer of fibres during a criminal action is then very common. Because fibres are omnipresent in our environment, the forensic expert has to evaluate the value of the fibre evidence. To interpret fibre evidence, the expert has to know some parameters as frequency of fibres,' probability of finding extraneous fibres by chance on a given support, and transfer and persistence mechanisms. Fibre transfer is one of the most complex parameter. Many authors studied fibre transfer mechanisms but no model has been created to predict the number of fibres transferred expected in a given type of contact according to parameters as characteristics of the contact and characteristics of textiles. The main purpose of this research is to demonstrate that it is possible to create a model to predict the number of fibres transferred during a contact. In this work, the particular case of the transfer of fibres from a knitted textile in wool or in acrylic of a driver to the back of a carseat has been studied. Several characteristics of the textiles used for the experiments were measured. The data obtained were then treated with statistical tools (multiple linear regression) to evaluate the influence of the donor textile characteristics on the number of úbers transferred, and to create a model to predict this number of fibres transferred by an equation containing the characteristics having a significant influence on the transfer. To make easier the searching and the counting of fibres, an apparatus of automatic search. of fibers (fiber finder) was used. The tests realised to evaluate the efficiency of the fiber finder shows that the results obtained are generally as efficient as for visual search for well-coloured fibres. However, the efficiency of automatic search decreases for pales and dark fibres. One characteristic of the donor textile studied was the length of the fibres. To measure this parameter, a sequence of image processing algorithms was implemented. This tool allows to measure the length of a fibre from it high-resolution (2'540 dpi) numerical image. The tests done shows that the error of the measures obtained are about some tenths of millimetres. This precision is sufficient for this research. The statistical methods applied on the transfer experiment data allow to create a model of the transfer phenomenon. Two parameters are included in the model: the shedding capacity of the donor textile surface and the length of donor textile fibres. The shedding capacity of the donor textile surface is a parameter estimating the quantity of fibres that are not or slightly attached to the structure of the textile. These fibres are easily transferred during a contact, and the more this quantity of fibres is high, the more the number of fibres transferred during the contact is important. The length of fibres is also an important parameter: the more the fibres are long, the more they are attached in the structure of the textile and the less they are transferred during the contact.

Assessment of the 10-year probability of osteoporotic hip fracture combining clinical risk factors and heel bone ultrasound: the EPISEM prospective cohort of 12,958 elderly women.

This study aimed to develop a hip screening tool that combines relevant clinical risk factors (CRFs) and quantitative ultrasound (QUS) at the heel to determine the 10-yr probability of hip fractures in elderly women. The EPISEM database, comprised of approximately 13,000 women 70 yr of age, was derived from two population-based white European cohorts in France and Switzerland. All women had baseline data on CRFs and a baseline measurement of the stiffness index (SI) derived from QUS at the heel. Women were followed prospectively to identify incident fractures. Multivariate analysis was performed to determine the CRFs that contributed significantly to hip fracture risk, and these were used to generate a CRF score. Gradients of risk (GR; RR/SD change) and areas under receiver operating characteristic curves (AUC) were calculated for the CRF score, SI, and a score combining both. The 10-yr probability of hip fracture was computed for the combined model. Three hundred seven hip fractures were observed over a mean follow-up of 3.2 yr. In addition to SI, significant CRFs for hip fracture were body mass index (BMI), history of fracture, an impaired chair test, history of a recent fall, current cigarette smoking, and diabetes mellitus. The average GR for hip fracture was 2.10 per SD with the combined SI + CRF score compared with a GR of 1.77 with SI alone and of 1.52 with the CRF score alone. Thus, the use of CRFs enhanced the predictive value of SI alone. For example, in a woman 80 yr of age, the presence of two to four CRFs increased the probability of hip fracture from 16.9% to 26.6% and from 52.6% to 70.5% for SI Z-scores of +2 and -3, respectively. The combined use of CRFs and QUS SI is a promising tool to assess hip fracture probability in elderly women, especially when access to DXA is limited.

Cannabis use and other illicit drug use: Do subjective experiences during first cannabis use increase the probability of using illicit drug use?

Background and aims: Few studies have examined whether subjective experiences during first cannabis use are related to other illicit drug (OID) use. This study investigated this topic. Methods: Baseline data from a representative sample of young Swiss men was obtained from an ongoing Cohort Study on Substance Use Risk Factors (N ¼ 5753). Logistic regressions were performed to examine the relationships between cannabis use and of subjective experiences during first cannabis use with 15 OID. Results: Positive experiences increased the likelihood of using hallucinogens (hallucinogens, salvia divinorum, spice; p50.015), stimulants (speed, ecstasy, cocaine, amphetamines/methamphetamines; p50.006) and also poppers, research chemicals, GHB/GBL, and crystal meth (p50.049). Sniffed drugs (poppers, solvents for sniffing) and ''hard'' drugs (heroin, ketamine, research chemicals, GHB/GBL and crystal meth) were more likely to be used by participants who experienced negative feelings on first use of cannabis (p50.034). Conclusion: Subjective feelings seemed to amplify the association of cannabis with OID. The risk increased for drugs with effects resembling feelings experienced on first cannabis use. Negative experiences should also be a concern, as they were associated with increased risk of using the ''hardest'' illicit drugs.

Functional error modeling for uncertainty quantification in hydrogeology

Approximate models (proxies) can be employed to reduce the computational costs of estimating uncertainty. The price to pay is that the approximations introduced by the proxy model can lead to a biased estimation. To avoid this problem and ensure a reliable uncertainty quantification, we propose to combine functional data analysis and machine learning to build error models that allow us to obtain an accurate prediction of the exact response without solving the exact model for all realizations. We build the relationship between proxy and exact model on a learning set of geostatistical realizations for which both exact and approximate solvers are run. Functional principal components analysis (FPCA) is used to investigate the variability in the two sets of curves and reduce the dimensionality of the problem while maximizing the retained information. Once obtained, the error model can be used to predict the exact response of any realization on the basis of the sole proxy response. This methodology is purpose-oriented as the error model is constructed directly for the quantity of interest, rather than for the state of the system. Also, the dimensionality reduction performed by FPCA allows a diagnostic of the quality of the error model to assess the informativeness of the learning set and the fidelity of the proxy to the exact model. The possibility of obtaining a prediction of the exact response for any newly generated realization suggests that the methodology can be effectively used beyond the context of uncertainty quantification, in particular for Bayesian inference and optimization.

Adjusting fracture probability by trabecular bone score.

The aim of the present study was to determine the impact of trabecular bone score on the probability of fracture above that provided by the clinical risk factors utilized in FRAX. We performed a retrospective cohort study of 33,352 women aged 40-99 years from the province of Manitoba, Canada, with baseline measurements of lumbar spine trabecular bone score (TBS) and FRAX risk variables. The analysis was cohort-specific rather than based on the Canadian version of FRAX. The associations between trabecular bone score, the FRAX risk factors and the risk of fracture or death were examined using an extension of the Poisson regression model and used to calculate 10-year probabilities of fracture with and without TBS and to derive an algorithm to adjust fracture probability to take account of the independent contribution of TBS to fracture and mortality risk. During a mean follow-up of 4.7 years, 1754 women died and 1639 sustained one or more major osteoporotic fractures excluding hip fracture and 306 women sustained one or more hip fracture. When fully adjusted for FRAX risk variables, TBS remained a statistically significant predictor of major osteoporotic fractures excluding hip fracture (HR/SD 1.18, 95 % CI 1.12-1.24), death (HR/SD 1.20, 95 % CI 1.14-1.26) and hip fracture (HR/SD 1.23, 95 % CI 1.09-1.38). Models adjusting major osteoporotic fracture and hip fracture probability were derived, accounting for age and trabecular bone score with death considered as a competing event. Lumbar spine texture analysis using TBS is a risk factor for osteoporotic fracture and a risk factor for death. The predictive ability of TBS is independent of FRAX clinical risk factors and femoral neck BMD. Adjustment of fracture probability to take account of the independent contribution of TBS to fracture and mortality risk requires validation in independent cohorts.

Error models in hydrogeology applications

Notre consommation en eau souterraine, en particulier comme eau potable ou pour l'irrigation, a considérablement augmenté au cours des années. De nombreux problèmes font alors leur apparition, allant de la prospection de nouvelles ressources à la remédiation des aquifères pollués. Indépendamment du problème hydrogéologique considéré, le principal défi reste la caractérisation des propriétés du sous-sol. Une approche stochastique est alors nécessaire afin de représenter cette incertitude en considérant de multiples scénarios géologiques et en générant un grand nombre de réalisations géostatistiques. Nous rencontrons alors la principale limitation de ces approches qui est le coût de calcul dû à la simulation des processus d'écoulements complexes pour chacune de ces réalisations. Dans la première partie de la thèse, ce problème est investigué dans le contexte de propagation de l'incertitude, oú un ensemble de réalisations est identifié comme représentant les propriétés du sous-sol. Afin de propager cette incertitude à la quantité d'intérêt tout en limitant le coût de calcul, les méthodes actuelles font appel à des modèles d'écoulement approximés. Cela permet l'identification d'un sous-ensemble de réalisations représentant la variabilité de l'ensemble initial. Le modèle complexe d'écoulement est alors évalué uniquement pour ce sousensemble, et, sur la base de ces réponses complexes, l'inférence est faite. Notre objectif est d'améliorer la performance de cette approche en utilisant toute l'information à disposition. Pour cela, le sous-ensemble de réponses approximées et exactes est utilisé afin de construire un modèle d'erreur, qui sert ensuite à corriger le reste des réponses approximées et prédire la réponse du modèle complexe. Cette méthode permet de maximiser l'utilisation de l'information à disposition sans augmentation perceptible du temps de calcul. La propagation de l'incertitude est alors plus précise et plus robuste. La stratégie explorée dans le premier chapitre consiste à apprendre d'un sous-ensemble de réalisations la relation entre les modèles d'écoulement approximé et complexe. Dans la seconde partie de la thèse, cette méthodologie est formalisée mathématiquement en introduisant un modèle de régression entre les réponses fonctionnelles. Comme ce problème est mal posé, il est nécessaire d'en réduire la dimensionnalité. Dans cette optique, l'innovation du travail présenté provient de l'utilisation de l'analyse en composantes principales fonctionnelles (ACPF), qui non seulement effectue la réduction de dimensionnalités tout en maximisant l'information retenue, mais permet aussi de diagnostiquer la qualité du modèle d'erreur dans cet espace fonctionnel. La méthodologie proposée est appliquée à un problème de pollution par une phase liquide nonaqueuse et les résultats obtenus montrent que le modèle d'erreur permet une forte réduction du temps de calcul tout en estimant correctement l'incertitude. De plus, pour chaque réponse approximée, une prédiction de la réponse complexe est fournie par le modèle d'erreur. Le concept de modèle d'erreur fonctionnel est donc pertinent pour la propagation de l'incertitude, mais aussi pour les problèmes d'inférence bayésienne. Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont les algorithmes les plus communément utilisés afin de générer des réalisations géostatistiques en accord avec les observations. Cependant, ces méthodes souffrent d'un taux d'acceptation très bas pour les problèmes de grande dimensionnalité, résultant en un grand nombre de simulations d'écoulement gaspillées. Une approche en deux temps, le "MCMC en deux étapes", a été introduite afin d'éviter les simulations du modèle complexe inutiles par une évaluation préliminaire de la réalisation. Dans la troisième partie de la thèse, le modèle d'écoulement approximé couplé à un modèle d'erreur sert d'évaluation préliminaire pour le "MCMC en deux étapes". Nous démontrons une augmentation du taux d'acceptation par un facteur de 1.5 à 3 en comparaison avec une implémentation classique de MCMC. Une question reste sans réponse : comment choisir la taille de l'ensemble d'entrainement et comment identifier les réalisations permettant d'optimiser la construction du modèle d'erreur. Cela requiert une stratégie itérative afin que, à chaque nouvelle simulation d'écoulement, le modèle d'erreur soit amélioré en incorporant les nouvelles informations. Ceci est développé dans la quatrième partie de la thèse, oú cette méthodologie est appliquée à un problème d'intrusion saline dans un aquifère côtier. -- Our consumption of groundwater, in particular as drinking water and for irrigation, has considerably increased over the years and groundwater is becoming an increasingly scarce and endangered resource. Nofadays, we are facing many problems ranging from water prospection to sustainable management and remediation of polluted aquifers. Independently of the hydrogeological problem, the main challenge remains dealing with the incomplete knofledge of the underground properties. Stochastic approaches have been developed to represent this uncertainty by considering multiple geological scenarios and generating a large number of realizations. The main limitation of this approach is the computational cost associated with performing complex of simulations in each realization. In the first part of the thesis, we explore this issue in the context of uncertainty propagation, where an ensemble of geostatistical realizations is identified as representative of the subsurface uncertainty. To propagate this lack of knofledge to the quantity of interest (e.g., the concentration of pollutant in extracted water), it is necessary to evaluate the of response of each realization. Due to computational constraints, state-of-the-art methods make use of approximate of simulation, to identify a subset of realizations that represents the variability of the ensemble. The complex and computationally heavy of model is then run for this subset based on which inference is made. Our objective is to increase the performance of this approach by using all of the available information and not solely the subset of exact responses. Two error models are proposed to correct the approximate responses follofing a machine learning approach. For the subset identified by a classical approach (here the distance kernel method) both the approximate and the exact responses are knofn. This information is used to construct an error model and correct the ensemble of approximate responses to predict the "expected" responses of the exact model. The proposed methodology makes use of all the available information without perceptible additional computational costs and leads to an increase in accuracy and robustness of the uncertainty propagation. The strategy explored in the first chapter consists in learning from a subset of realizations the relationship between proxy and exact curves. In the second part of this thesis, the strategy is formalized in a rigorous mathematical framework by defining a regression model between functions. As this problem is ill-posed, it is necessary to reduce its dimensionality. The novelty of the work comes from the use of functional principal component analysis (FPCA), which not only performs the dimensionality reduction while maximizing the retained information, but also allofs a diagnostic of the quality of the error model in the functional space. The proposed methodology is applied to a pollution problem by a non-aqueous phase-liquid. The error model allofs a strong reduction of the computational cost while providing a good estimate of the uncertainty. The individual correction of the proxy response by the error model leads to an excellent prediction of the exact response, opening the door to many applications. The concept of functional error model is useful not only in the context of uncertainty propagation, but also, and maybe even more so, to perform Bayesian inference. Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms are the most common choice to ensure that the generated realizations are sampled in accordance with the observations. Hofever, this approach suffers from lof acceptance rate in high dimensional problems, resulting in a large number of wasted of simulations. This led to the introduction of two-stage MCMC, where the computational cost is decreased by avoiding unnecessary simulation of the exact of thanks to a preliminary evaluation of the proposal. In the third part of the thesis, a proxy is coupled to an error model to provide an approximate response for the two-stage MCMC set-up. We demonstrate an increase in acceptance rate by a factor three with respect to one-stage MCMC results. An open question remains: hof do we choose the size of the learning set and identify the realizations to optimize the construction of the error model. This requires devising an iterative strategy to construct the error model, such that, as new of simulations are performed, the error model is iteratively improved by incorporating the new information. This is discussed in the fourth part of the thesis, in which we apply this methodology to a problem of saline intrusion in a coastal aquifer.

Seismic characterization of heterogeneous sedimentary and fractured rocks based on Biot's theory of poroelasticity

Understanding and quantifying seismic energy dissipation, which manifests itself in terms of velocity dispersion and attenuation, in fluid-saturated porous rocks is of considerable interest, since it offers the perspective of extracting information with regard to the elastic and hydraulic rock properties. There is increasing evidence to suggest that wave-induced fluid flow, or simply WIFF, is the dominant underlying physical mechanism governing these phenomena throughout the seismic, sonic, and ultrasonic frequency ranges. This mechanism, which can prevail at the microscopic, mesoscopic, and macroscopic scale ranges, operates through viscous energy dissipation in response to fluid pressure gradients and inertial effects induced by the passing wavefield. In the first part of this thesis, we present an analysis of broad-band multi-frequency sonic log data from a borehole penetrating water-saturated unconsolidated glacio-fluvial sediments. An inherent complication arising in the interpretation of the observed P-wave attenuation and velocity dispersion is, however, that the relative importance of WIFF at the various scales is unknown and difficult to unravel. An important generic result of our work is that the levels of attenuation and velocity dispersion due to the presence of mesoscopic heterogeneities in water-saturated unconsolidated clastic sediments are expected to be largely negligible. Conversely, WIFF at the macroscopic scale allows for explaining most of the considered data while refinements provided by including WIFF at the microscopic scale in the analysis are locally meaningful. Using a Monte-Carlo-type inversion approach, we compare the capability of the different models describing WIFF at the macroscopic and microscopic scales with regard to their ability to constrain the dry frame elastic moduli and the permeability as well as their local probability distribution. In the second part of this thesis, we explore the issue of determining the size of a representative elementary volume (REV) arising in the numerical upscaling procedures of effective seismic velocity dispersion and attenuation of heterogeneous media. To this end, we focus on a set of idealized synthetic rock samples characterized by the presence of layers, fractures or patchy saturation in the mesocopic scale range. These scenarios are highly pertinent because they tend to be associated with very high levels of velocity dispersion and attenuation caused by WIFF in the mesoscopic scale range. The problem of determining the REV size for generic heterogeneous rocks is extremely complex and entirely unexplored in the given context. In this pilot study, we have therefore focused on periodic media, which assures the inherent self- similarity of the considered samples regardless of their size and thus simplifies the problem to a systematic analysis of the dependence of the REV size on the applied boundary conditions in the numerical simulations. Our results demonstrate that boundary condition effects are absent for layered media and negligible in the presence of patchy saturation, thus resulting in minimum REV sizes. Conversely, strong boundary condition effects arise in the presence of a periodic distribution of finite-length fractures, thus leading to large REV sizes. In the third part of the thesis, we propose a novel effective poroelastic model for periodic media characterized by mesoscopic layering, which accounts for WIFF at both the macroscopic and mesoscopic scales as well as for the anisotropy associated with the layering. Correspondingly, this model correctly predicts the existence of the fast and slow P-waves as well as quasi and pure S-waves for any direction of wave propagation as long as the corresponding wavelengths are much larger than the layer thicknesses. The primary motivation for this work is that, for formations of intermediate to high permeability, such as, for example, unconsolidated sediments, clean sandstones, or fractured rocks, these two WIFF mechanisms may prevail at similar frequencies. This scenario, which can be expected rather common, cannot be accounted for by existing models for layered porous media. Comparisons of analytical solutions of the P- and S-wave phase velocities and inverse quality factors for wave propagation perpendicular to the layering with those obtained from numerical simulations based on a ID finite-element solution of the poroelastic equations of motion show very good agreement as long as the assumption of long wavelengths remains valid. A limitation of the proposed model is its inability to account for inertial effects in mesoscopic WIFF when both WIFF mechanisms prevail at similar frequencies. Our results do, however, also indicate that the associated error is likely to be relatively small, as, even at frequencies at which both inertial and scattering effects are expected to be at play, the proposed model provides a solution that is remarkably close to its numerical benchmark. -- Comprendre et pouvoir quantifier la dissipation d'énergie sismique qui se traduit par la dispersion et l'atténuation des vitesses dans les roches poreuses et saturées en fluide est un intérêt primordial pour obtenir des informations à propos des propriétés élastique et hydraulique des roches en question. De plus en plus d'études montrent que le déplacement relatif du fluide par rapport au solide induit par le passage de l'onde (wave induced fluid flow en anglais, dont on gardera ici l'abréviation largement utilisée, WIFF), représente le principal mécanisme physique qui régit ces phénomènes, pour la gamme des fréquences sismiques, sonique et jusqu'à l'ultrasonique. Ce mécanisme, qui prédomine aux échelles microscopique, mésoscopique et macroscopique, est lié à la dissipation d'énergie visqueuse résultant des gradients de pression de fluide et des effets inertiels induits par le passage du champ d'onde. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons une analyse de données de diagraphie acoustique à large bande et multifréquences, issues d'un forage réalisé dans des sédiments glaciaux-fluviaux, non-consolidés et saturés en eau. La difficulté inhérente à l'interprétation de l'atténuation et de la dispersion des vitesses des ondes P observées, est que l'importance des WIFF aux différentes échelles est inconnue et difficile à quantifier. Notre étude montre que l'on peut négliger le taux d'atténuation et de dispersion des vitesses dû à la présence d'hétérogénéités à l'échelle mésoscopique dans des sédiments clastiques, non- consolidés et saturés en eau. A l'inverse, les WIFF à l'échelle macroscopique expliquent la plupart des données, tandis que les précisions apportées par les WIFF à l'échelle microscopique sont localement significatives. En utilisant une méthode d'inversion du type Monte-Carlo, nous avons comparé, pour les deux modèles WIFF aux échelles macroscopique et microscopique, leur capacité à contraindre les modules élastiques de la matrice sèche et la perméabilité ainsi que leur distribution de probabilité locale. Dans une seconde partie de cette thèse, nous cherchons une solution pour déterminer la dimension d'un volume élémentaire représentatif (noté VER). Cette problématique se pose dans les procédures numériques de changement d'échelle pour déterminer l'atténuation effective et la dispersion effective de la vitesse sismique dans un milieu hétérogène. Pour ce faire, nous nous concentrons sur un ensemble d'échantillons de roches synthétiques idéalisés incluant des strates, des fissures, ou une saturation partielle à l'échelle mésoscopique. Ces scénarios sont hautement pertinents, car ils sont associés à un taux très élevé d'atténuation et de dispersion des vitesses causé par les WIFF à l'échelle mésoscopique. L'enjeu de déterminer la dimension d'un VER pour une roche hétérogène est très complexe et encore inexploré dans le contexte actuel. Dans cette étude-pilote, nous nous focalisons sur des milieux périodiques, qui assurent l'autosimilarité des échantillons considérés indépendamment de leur taille. Ainsi, nous simplifions le problème à une analyse systématique de la dépendance de la dimension des VER aux conditions aux limites appliquées. Nos résultats indiquent que les effets des conditions aux limites sont absents pour un milieu stratifié, et négligeables pour un milieu à saturation partielle : cela résultant à des dimensions petites des VER. Au contraire, de forts effets des conditions aux limites apparaissent dans les milieux présentant une distribution périodique de fissures de taille finie : cela conduisant à de grandes dimensions des VER. Dans la troisième partie de cette thèse, nous proposons un nouveau modèle poro- élastique effectif, pour les milieux périodiques caractérisés par une stratification mésoscopique, qui prendra en compte les WIFF à la fois aux échelles mésoscopique et macroscopique, ainsi que l'anisotropie associée à ces strates. Ce modèle prédit alors avec exactitude l'existence des ondes P rapides et lentes ainsi que les quasis et pures ondes S, pour toutes les directions de propagation de l'onde, tant que la longueur d'onde correspondante est bien plus grande que l'épaisseur de la strate. L'intérêt principal de ce travail est que, pour les formations à perméabilité moyenne à élevée, comme, par exemple, les sédiments non- consolidés, les grès ou encore les roches fissurées, ces deux mécanismes d'WIFF peuvent avoir lieu à des fréquences similaires. Or, ce scénario, qui est assez commun, n'est pas décrit par les modèles existants pour les milieux poreux stratifiés. Les comparaisons des solutions analytiques des vitesses des ondes P et S et de l'atténuation de la propagation des ondes perpendiculaires à la stratification, avec les solutions obtenues à partir de simulations numériques en éléments finis, fondées sur une solution obtenue en 1D des équations poro- élastiques, montrent un très bon accord, tant que l'hypothèse des grandes longueurs d'onde reste valable. Il y a cependant une limitation de ce modèle qui est liée à son incapacité à prendre en compte les effets inertiels dans les WIFF mésoscopiques quand les deux mécanismes d'WIFF prédominent à des fréquences similaires. Néanmoins, nos résultats montrent aussi que l'erreur associée est relativement faible, même à des fréquences à laquelle sont attendus les deux effets d'inertie et de diffusion, indiquant que le modèle proposé fournit une solution qui est remarquablement proche de sa référence numérique.

The right dorsolateral prefrontal cortex prevents post-error slowing

Adjusting behavior following the detection of inappropriate actions allows flexible adaptation to task demands and environmental contingencies during goal-directed behaviors. Post-error behavioral adjustments typically consist in adopting more cautious response mode, which manifests as a slowing down of response speed. Although converging evidence involves the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) in post-error behavioral adjustment, whether and when the left or right DLPFC is critical for post-error slowing (PES), as well as the underlying brain mechanisms, remain highly debated. To resolve these issues, we used single-pulse transcranial magnetic stimulation in healthy human adults to disrupt the left or right DLPFC selectively at various delays within the 30-180ms interval following false alarms commission, while participants preformed a standard visual Go/NoGo task. PES significantly increased after TMS disruption of the right, but not the left DLPFC at 150ms post-FA response. We discuss these results in terms of an involvement of the right DLPFC in reducing the detrimental effects of error detection on subsequent behavioral performance, as opposed to implementing adaptative error-induced slowing down of response speed.