Pratiquer la religion ensemble : analyse des paroisses et communautés religieuses en Suisse dans une perspective de sociologie des organisations

RESUMÉ DE LA THÈSE EN FRANÇAIS La présente recherche se veut être un examen de la première enquête quantitative menée en Suisse sur les paroisses et communautés religieuses. La recherche vise de à appréhender la dynamique institutionnelle du champ religieux de ce pays. En relation avec une enquête similaire menée aux États-Unis (National Congregations Study, Chaves, 2004) la présente recherche analyse les données récoltées auprès d'un échantillon représentatif de plus de mille responsables spirituels des communautés religieuses de Suisse. Dans la perspective de la sociologie des organisations, elle examine le positionnement des communautés dans le champ institutionnel pour comprendre comment elles s'activent pour se maintenir dans la durée. Les communautés, pour assurer leurs services sur le long terme, sont imbriquées dans des structures confessionnelles avec des contraintes administratives diverses selon leur reconnaissance légale. En conséquence, la dynamique du champ religieux institutionnel est différenciée en trois environnements, selon leur degré de reconnaissance, qui demandent des réponses particulières à chacun pour pouvoir s'adapter et perdurer. Ces trois environnements poussent les groupes qui s'y logent à adopter des structures identiques. Pratiquer la religion ensemble, c'est ainsi se rendre dans une communauté avec une forme de rituel et d'engagement des membres correspondant à la reconnaissance du groupe par la société. Même pratiquée fortuitement, la religion collective est loin d'être un acte fortuit. RESUMÉ DE LA THÈSE EN ANGLAIS Practice the religion together Analysis of parishes and religious congregations in Switzerland in a perspective of sociology of organization This research is intended as a review of the first quantitative survey conducted in Switzerland on parishes and religious communities. The research aims to understand the dynamics of institutional religious field in this country. In connection with a similar survey conducted in the U.S. (National Congregations Study, Chaves, 2004) this research examines data gathered from a representative sample of over a thousand spiritual leaders of religious communities in Switzerland. From the perspective of sociology of organization, it examines the position of communities in the institutional field to understand how they are activated to maintain over time. Communities to ensure their services over the long term, are nested within denominational structures with different administrative constraints according to their legal recognition. Consequently, the dynamics of the religious field is differentiated into three institutional environments according to their degree of recognition, which require specific responses to each in order to adapt and endure. These three environments grow groups staying there to adopt identical structures.

Active Learning of Very-High Resolution Optical Imagery with SVM: Entropy vs Margin Sampling

An active learning method is proposed for the semi-automatic selection of training sets in remote sensing image classification. The method adds iteratively to the current training set the unlabeled pixels for which the prediction of an ensemble of classifiers based on bagged training sets show maximum entropy. This way, the algorithm selects the pixels that are the most uncertain and that will improve the model if added in the training set. The user is asked to label such pixels at each iteration. Experiments using support vector machines (SVM) on an 8 classes QuickBird image show the excellent performances of the methods, that equals accuracies of both a model trained with ten times more pixels and a model whose training set has been built using a state-of-the-art SVM specific active learning method

Développement d'une puce à ADN métabolique et application à l'étude d'un modèle murin d'obésité et de diabète de type II

Résumé tout public : Le développement du diabète de type II et de l'obésité est causé par l'interaction entre des gènes de susceptibilité et des facteurs environnementaux, en particulier une alimentation riche en calories et une activité physique insuffisante. Afín d'évaluer le rôle de l'alimentation en absence d'hétérogénéité génétique, nous avons nourri une lignée de souris génétiquement pure avec un régime extrêmement gras. Ce régime a conduit à l'établissement de différents phénotypes parmi ces souris, soit : un diabète et une obésité (ObD), un diabète mais pas d'obésité (LD) ou ni un diabète, ni une obésité (LnD). Nous avons fait l'hypothèse que ces adaptations différentes au stress nutritionnel induit par le régime gras étaient dues à l'établissement de programmes génétiques différents dans les principaux organes impliqués dans le maintien de l'équilibre énergétique. Afin d'évaluer cette hypothèse, nous avons développé une puce à ADN contenant approximativement 700 gènes du métabolisme. Cette puce à ADN, en rendant possible la mesure simultanée de l'expression de nombreux gènes, nous a permis d'établir les profils d'expression des gènes caractéristiques de chaque groupe de souris nourries avec le régime gras, dans le foie et le muscle squelettique. Les données que nous avons obtenues à partir de ces profils d'expression ont montré que des changements d'expression marqués se produisaient dans le foie et le muscle entre les différents groupes de souris nourries avec le régime gras. Dans l'ensemble, ces changements suggèrent que l'établissement du diabète de type II et de l'obésité induits par un régime gras est associé à une synthèse accrue de lipides par le foie et à un flux augmenté de lipides du foie jusqu'à la périphérie (muscles squelettiques). Dans un deuxième temps, ces profils d'expression des gènes ont été utilisés pour sélectionner un sous-ensemble de gènes suffisamment discriminants pour pouvoir distinguer entre les différents phénotypes. Ce sous-ensemble de gènes nous a permis de construire un classificateur phénotypique capable de prédire avec une précision relativement élevée le phénotype des souris. Dans le futur, de tels « prédicteurs » basés sur l'expression des gènes pourraient servir d'outils pour le diagnostic de pathologies liées au métabolisme. Summary: Aetiology of obesity and type II diabetes is multifactorial, involving both genetic and environmental factors, such as calory-rich diets or lack of exercice. Genetically homogenous C57BL/6J mice fed a high fat diet (HFD) up to nine months develop differential adaptation, becoming either obese and diabetic (ObD) or remaining lean in the presence (LD) or absence (LnD) of diabetes development. Each phenotype is associated with diverse metabolic alterations, which may result from diverse molecular adaptations of key organs involved in the control of energy homeostasis. In this study, we evaluated if specific patterns of gene expression could be associated with each different phenotype of HFD mice in the liver and the skeletal muscles. To perform this, we constructed a metabolic cDNA microarray containing approximately 700 cDNA representing genes involved in the main metabolic pathways of energy homeostasis. Our data indicate that the development of diet-induced obesity and type II diabetes is linked to some defects in lipid metabolism, involving a preserved hepatic lipogenesis and increased levels of very low density lipoproteins (VLDL). In skeletal muscles, an increase in fatty acids uptake, as suggested by the increased expression of lipoprotein lipase, would contribute to the increased level of insulin resistance observed in the ObD mice. Conversely, both groups of lean mice showed a reduced expression in lipogenic genes, particularly stearoyl-CoA desaturase 1 (Scd-1), a gene linked to sensitivity to diet-induced obesity. Secondly, we identified a subset of genes from expression profiles that classified with relative accuracy the different groups of mice. Such classifiers may be used in the future as diagnostic tools of each metabolic state in each tissue. Résumé Développement d'une puce à ADN métabolique et application à l'étude d'un modèle murin d'obésité et de diabète de type II L'étiologie de l'obésité et du diabète de type II est multifactorielle, impliquant à la fois des facteurs génétiques et environnementaux, tels que des régimes riches en calories ou un manque d'exercice physique. Des souris génétiquement homogènes C57BL/6J nourries avec un régime extrêmement gras (HFD) pendant 9 mois développent une adaptation métabolique différentielle, soit en devenant obèses et diabétiques (ObD), soit en restant minces en présence (LD) ou en absence (LnD) d'un diabète. Chaque phénotype est associé à diverses altérations métaboliques, qui pourraient résulter de diverses adaptations moléculaires des organes impliqués dans le contrôle de l'homéostasie énergétique. Dans cette étude, nous avons évalué si des profils d'expression des gènes dans le foie et le muscle squelettique pouvaient être associés à chacun des phénotypes de souris HFD. Dans ce but, nous avons développé une puce à ADN métabolique contenant approximativement 700 ADNc représentant des gènes impliqués dans les différentes voies métaboliques de l'homéostasie énergétique. Nos données indiquent que le développement de l'obésité et du diabète de type II induit par un régime gras est associé à certains défauts du métabolisme lipidique, impliquant une lipogenèse hépatique préservée et des niveaux de lipoprotéines de très faible densité (VLDL) augmentés. Au niveau du muscle squelettique, une augmentation du captage des acides gras, suggéré par l'expression augmentée de la lipoprotéine lipase, contribuerait à expliquer la résistance à l'insuline plus marquée observée chez les souris ObD. Au contraire, les souris minces ont montré une réduction marquée de l'expression des gènes lipogéniques, en particulier de la stéaroyl-CoA désaturase 1 (scd-1), un gène associé à la sensibilité au développement de l'obésité par un régime gras. Dans un deuxième temps, nous avons identifié un sous-ensemble de gènes à partir des profils d'expression, qui permettent de classifier avec une précision relativement élevée les différents groupes de souris. De tels classificateurs pourraient être utilisés dans le futur comme outils pour le diagnostic de l'état métabolique d'un tissu donné.

BIOMOD - a platform for ensemble forecasting of species distributions

BIOMOD is a computer platform for ensemble forecasting of species distributions, enabling the treatment of a range of methodological uncertainties in models and the examination of species-environment relationships. BIOMOD includes the ability to model species distributions with several techniques, test models with a wide range of approaches, project species distributions into different environmental conditions (e.g. climate or land use change scenarios) and dispersal functions. It allows assessing species temporal turnover, plot species response curves, and test the strength of species interactions with predictor variables. BIOMOD is implemented in R and is a freeware, open source, package