191 resultados para Remote Service


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Résumé La psychiatrie de consultation-liaison (CL) connaît depuis une décennie un essor majeur en Europe sous l'impulsion des recherches multicentriques du groupe European Consultation Liaison Psychiatry - ECLVV (Huyse). En Suisse, la discipline reste à développer par manque de consultants spécialisés selon le rapport 2000 de l'Association des professeurs titulaires de chaires. Néanmoins une harmonisation progressive des standards européens de documentation et d'évaluation apparaît progressivement, notamment dans les travaux du Service de Psychiatrie de Liaison du Centre Hospitalier Universitaire Vaudois. Afin d'améliorer sa pratique de consultation-liaison qui restait jusqu'alors frustrante par un sentiment de débordement et d'absence de feed-back des interventions, le Centre Psychosocial Neuchâtelois de La Chaux-de-Fonds (CPS) a constitué une base de données informatisée de CL à des fins de recherche-action selon les recommandations du groupe ECLVV. Nous avons comparé les valeurs de prévalence de notre activité de CL dans le service de médecine interne de l'Hôpital de La Chaux-de-Fonds en 1994, année du début de l'informatisation des données du CPS, et en 1998, année des plus récents résultats exploitables. La taille de l'échantillon était de 78 cas pour 1994 et de 108 cas pour 1998. Les résultats de notre étude épidémiologique rétrospective et descriptive montraient une augmentation en volume des demandes de CL, une diversification et une complexification des cas. Cette charge croissante sur la psychiatrie de consultation-liaison s'observait également dans les données de la littérature. La réponse psychiatrique du CPS montrait une modestie de moyens et du pragmatisme dans le style des interventions. Ces dernières étaient essentiellement de nature de psychiatrie générale et d'urgence, focalisée sur les tentatives de suicides. Les tentamens, ici comme ailleurs, restent le noyau dur de toute pratique de psychiatrie à l'hôpital général. L'état de lieu de notre pratique de consultation-liaison issu de ce travail a permis de créer une base de données simplifée étendue à l'ensemble des demandes de consultation au CPS afin de réguler le flux de toutes ses interventions face aux demandes toujours croissantes. Dans ce sens, notre étude a montré la nécessité de formaliser les demandes de consultation psychiatrique à l'hôpital général afin d'optimaliser les réponses des consultants.

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Research on Public Service Motivation (PSM) has increased enormously in the last 20 years. Besides the analysis of the antecedents of PSM and its impact on organizations and individuals, many open questions about the nature of PSM itself still remain. This article argues that the theoretical construct of PSM should be contextualized by integrating the political and administrative contexts of public servants when investigating their specific attitudes towards working in a public environment. It also challenges the efficacy of the classic four-dimensional structure of PSM when it is applied to a specific context. The findings of a confirmatory factor analysis from a dataset of 3754 employees of 279 Swiss municipalities support the appropriateness of contextualizing parts of the PSM construct. They also support the addition of an extra dimension called, according to previous research, Swiss democratic governance. With regard to our results, there is a need for further PSM research to set a definite measure of PSM, particularly in regard to the international diffusion of empirical research on PSM.Points for practitionersThis study shows that public service motivation is a relevant construct for practitioners and may be used to better assess whether public agents are motivated by values or not. Nevertheless, it stresses also that the measurement of PSM must be adapted to the institutional context as well. Public managers interested in understanding better the degree to which their employees are motivated by public values must be aware that the measurement of this PSM construct has to be contextualized. In other words, PSM is also a function of the institutional environment in which organizations operate.

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Résumé Suite aux recentes avancées technologiques, les archives d'images digitales ont connu une croissance qualitative et quantitative sans précédent. Malgré les énormes possibilités qu'elles offrent, ces avancées posent de nouvelles questions quant au traitement des masses de données saisies. Cette question est à la base de cette Thèse: les problèmes de traitement d'information digitale à très haute résolution spatiale et/ou spectrale y sont considérés en recourant à des approches d'apprentissage statistique, les méthodes à noyau. Cette Thèse étudie des problèmes de classification d'images, c'est à dire de catégorisation de pixels en un nombre réduit de classes refletant les propriétés spectrales et contextuelles des objets qu'elles représentent. L'accent est mis sur l'efficience des algorithmes, ainsi que sur leur simplicité, de manière à augmenter leur potentiel d'implementation pour les utilisateurs. De plus, le défi de cette Thèse est de rester proche des problèmes concrets des utilisateurs d'images satellite sans pour autant perdre de vue l'intéret des méthodes proposées pour le milieu du machine learning dont elles sont issues. En ce sens, ce travail joue la carte de la transdisciplinarité en maintenant un lien fort entre les deux sciences dans tous les développements proposés. Quatre modèles sont proposés: le premier répond au problème de la haute dimensionalité et de la redondance des données par un modèle optimisant les performances en classification en s'adaptant aux particularités de l'image. Ceci est rendu possible par un système de ranking des variables (les bandes) qui est optimisé en même temps que le modèle de base: ce faisant, seules les variables importantes pour résoudre le problème sont utilisées par le classifieur. Le manque d'information étiquétée et l'incertitude quant à sa pertinence pour le problème sont à la source des deux modèles suivants, basés respectivement sur l'apprentissage actif et les méthodes semi-supervisées: le premier permet d'améliorer la qualité d'un ensemble d'entraînement par interaction directe entre l'utilisateur et la machine, alors que le deuxième utilise les pixels non étiquetés pour améliorer la description des données disponibles et la robustesse du modèle. Enfin, le dernier modèle proposé considère la question plus théorique de la structure entre les outputs: l'intègration de cette source d'information, jusqu'à présent jamais considérée en télédétection, ouvre des nouveaux défis de recherche. Advanced kernel methods for remote sensing image classification Devis Tuia Institut de Géomatique et d'Analyse du Risque September 2009 Abstract The technical developments in recent years have brought the quantity and quality of digital information to an unprecedented level, as enormous archives of satellite images are available to the users. However, even if these advances open more and more possibilities in the use of digital imagery, they also rise several problems of storage and treatment. The latter is considered in this Thesis: the processing of very high spatial and spectral resolution images is treated with approaches based on data-driven algorithms relying on kernel methods. In particular, the problem of image classification, i.e. the categorization of the image's pixels into a reduced number of classes reflecting spectral and contextual properties, is studied through the different models presented. The accent is put on algorithmic efficiency and the simplicity of the approaches proposed, to avoid too complex models that would not be used by users. The major challenge of the Thesis is to remain close to concrete remote sensing problems, without losing the methodological interest from the machine learning viewpoint: in this sense, this work aims at building a bridge between the machine learning and remote sensing communities and all the models proposed have been developed keeping in mind the need for such a synergy. Four models are proposed: first, an adaptive model learning the relevant image features has been proposed to solve the problem of high dimensionality and collinearity of the image features. This model provides automatically an accurate classifier and a ranking of the relevance of the single features. The scarcity and unreliability of labeled. information were the common root of the second and third models proposed: when confronted to such problems, the user can either construct the labeled set iteratively by direct interaction with the machine or use the unlabeled data to increase robustness and quality of the description of data. Both solutions have been explored resulting into two methodological contributions, based respectively on active learning and semisupervised learning. Finally, the more theoretical issue of structured outputs has been considered in the last model, which, by integrating outputs similarity into a model, opens new challenges and opportunities for remote sensing image processing.

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Posttransplant lymphoproliferative disorder (PTLD) is a potentially fatal complication of solid organ transplantation. The majority of PTLD is of B-cell origin, and 90% are associated with the Epstein-Barr virus (EBV). Lymphomatoid granulomatosis (LG) is a rare, EBV-associated systemic angiodestructive lymphoproliferative disorder, which has rarely been described in patients with renal transplantation. We report the case of a patient with renal transplantation for SLE, who presented, 9 months after renal transplantation, an EBV-associated LG limited to the intracranial structures that recovered completely after adjustment of her immunosuppressive treatment. Nine years later, she developed a second PTLD disorder with central nervous system initial manifestation. Workup revealed an EBV-positive PTLD Burkitt lymphoma, widely disseminated in most organs. In summary, the reported patient presented two lymphoproliferative disorders (LG and Burkitt's lymphoma), both with initial neurological manifestation, at 9 years interval. With careful reduction of the immunosuppression after the first manifestation and with the use of chemotherapy combined with radiotherapy after the second manifestation, our patient showed complete disappearance of neurologic symptoms and she is clinically well with good kidney function. No recurrence has been observed by radiological imaging until now.

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Performance-related pay within public organizations is continuing to spread. Although it can help to strengthen an entrepreneurial spirit in civil servants, its implementation is marred by technical, financial, managerial and cultural problems. This article identifies an added problem, namely the contradiction that exists between a managerial discourse that emphasizes the team and collective performance, on the one hand, and the use of appraisal and reward tools that are above all individual, on the other. Based on an empirical survey carried out within Swiss public organizations, the analysis shows that the team is currently rarely taken into account and singles out the principal routes towards an integrated system for the management and rewarding of civil servants.

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Production flow analysis (PFA) is a well-established methodology used for transforming traditional functional layout into product-oriented layout. The method uses part routings to find natural clusters of workstations forming production cells able to complete parts and components swiftly with simplified material flow. Once implemented, the scheduling system is based on period batch control aiming to establish fixed planning, production and delivery cycles for the whole production unit. PFA is traditionally applied to job-shops with functional layouts, and after reorganization within groups lead times reduce, quality improves and motivation among personnel improves. Several papers have documented this, yet no research has studied its application to service operations management. This paper aims to show that PFA can well be applied not only to job-shop and assembly operations, but also to back-office and service processes with real cases. The cases clearly show that PFA reduces non-value adding operations, introduces flow by evening out bottlenecks and diminishes process variability, all of which contribute to efficient operations management.