Cross-Linguistic Transfer (CLT) in Bilingual Speakers : Neural Correlates of Language Learning

Le but de cette thèse est d'étudier les corrélats comportementaux et neuronaux du transfert inter-linguistique (TIL) dans l'apprentissage d’une langue seconde (L2). Compte tenu de nos connaissances sur l'influence de la distance linguistique sur le TIL (Paradis, 1987, 2004; Odlin, 1989, 2004, 2005; Gollan, 2005; Ringbom, 2007), nous avons examiné l'effet de facilitation de la similarité phonologique à l’aide de la résonance magnétique fonctionnelle entre des langues linguistiquement proches (espagnol-français) et des langues linguistiquement éloignées (persan-français). L'étude I rapporte les résultats obtenus pour des langues linguistiquement proches (espagnol-français), alors que l'étude II porte sur des langues linguistiquement éloignées (persan-français). Puis, les changements de connectivité fonctionnelle dans le réseau langagier (Price, 2010) et dans le réseau de contrôle supplémentaire impliqué dans le traitement d’une langue seconde (Abutalebi & Green, 2007) lors de l’apprentissage d’une langue linguistiquement éloignée (persan-français) sont rapportés dans l’étude III. Les résultats des analyses d’IRMF suivant le modèle linéaire général chez les bilingues de langues linguistiquement proches (français-espagnol) montrent que le traitement des mots phonologiquement similaires dans les deux langues (cognates et clangs) compte sur un réseau neuronal partagé par la langue maternelle (L1) et la L2, tandis que le traitement des mots phonologiquement éloignés (non-clang-non-cognates) active des structures impliquées dans le traitement de la mémoire de travail et d'attention. Toutefois, chez les personnes bilingues de L1-L2 linguistiquement éloignées (français-persan), même les mots phonologiquement similaires à travers les langues (cognates et clangs) activent des régions connues pour être impliquées dans l'attention et le contrôle cognitif. Par ailleurs, les mots phonologiquement éloignés (non-clang-non-cognates) activent des régions usuellement associées à la mémoire de travail et aux fonctions exécutives. Ainsi, le facteur de distance inter-linguistique entre L1 et L2 module la charge cognitive sur la base du degré de similarité phonologiques entres les items en L1 et L2. Des structures soutenant les processus impliqués dans le traitement exécutif sont recrutées afin de compenser pour des demandes cognitives. Lorsque la compétence linguistique en L2 augmente et que les tâches linguistiques exigent ainsi moins d’effort, la demande pour les ressources cognitives diminue. Tel que déjà rapporté (Majerus, et al, 2008; Prat, et al, 2007; Veroude, et al, 2010; Dodel, et al, 2005; Coynel, et al ., 2009), les résultats des analyses de connectivité fonctionnelle montrent qu’après l’entraînement la valeur d'intégration (connectivité fonctionnelle) diminue puisqu’il y a moins de circulation du flux d'information. Les résultats de cette recherche contribuent à une meilleure compréhension des aspects neurocognitifs et de plasticité cérébrale du TIL ainsi que l'impact de la distance linguistique dans l'apprentissage des langues. Ces résultats ont des implications dans les stratégies d'apprentissage d’une L2, les méthodes d’enseignement d’une L2 ainsi que le développement d'approches thérapeutiques chez des patients bilingues qui souffrent de troubles langagiers.

Proposition théorique constructiviste du développement de la compétence culturelle infirmière

Dans un contexte de mondialisation, les frontières géographiques et politiques se font de plus en plus diffuses et donnent lieu à un mélange des cultures tant au niveau local qu'international. Ce pluralisme culturel observé dans la population se transpose dans les milieux de soins, amenant son lot d'enjeux et de défis pour la pratique et la formation infirmière. Le développement de la compétence culturelle chez les professionnels de la santé est considéré comme l'une des solutions favorisant la qualité et l'équité dans les soins en contexte de diversité culturelle. La compétence culturelle fait l'objet de nombreux articles scientifiques en sciences infirmières, mais bon nombre d'entre eux sont issus d'une perspective essentialiste. À notre connaissance, aucune étude ne permet de représenter la trajectoire de développement de cette compétence sur un continuum intégrant des apprentissages réalisés à la fois chez des étudiantes et des infirmières selon une perspective constructiviste. Cette étude vise donc à formuler une proposition théorique constructiviste du développement de la compétence culturelle infirmière. L'approche de théorisation ancrée de Corbin et Strauss (2008) a permis de documenter le processus de développement de la compétence culturelle chez des infirmières et des étudiantes dans un Centre de santé et de services sociaux desservant une population qui présente une grande diversité culturelle. Une stratégie d'échantillonnage intentionnel a permis de recruter des infirmières identifiées par leurs pairs comme étant expertes du domaine des soins en contexte de diversité culturelle, des infirmières se disant intéressées par une pratique culturellement compétente et des étudiantes en dernière année d'un programme de baccalauréat en sciences infirmières. Un total de 24 participantes, dont 13 infirmières et 11 étudiantes ont pris part à cette étude. Un questionnaire sociodémographique, des périodes d'observation participante et des entrevues semi-structurées ont servi d'outils de collecte des données. La catégorie centrale « apprendre à réunir les différentes réalités afin d'offrir des soins efficaces en contexte de diversité culturelle » a été construite à partir d'une analyse inductive des données. Cette catégorie centrale se divise en trois sous-catégories : « construire la relation avec l'autre », « sortir du cadre habituel de pratique » et « réinventer sa pratique dans l'action ». La proposition théorique formulée présente l'évolution concomitante de ces trois sous-catégories en trois niveaux de développement de la compétence culturelle infirmière : « s'ouvrir aux différentes réalités entourant la pratique en contexte de diversité culturelle », « mettre à l'épreuve sa pratique » et « réunir les différentes réalités de la pratique en contexte de diversité culturelle de façon intégrée ». La proposition théorique constructiviste est ancrée dans les données empiriques, circonscrit des étapes de développement interreliées et met en contexte les apprentissages du début du développement de la compétence culturelle à l'expertise. Les éléments contextuels précisés suggèrent l'ajout des dimensions sociales et politiques dans la définition du concept de compétence culturelle. Les deux principales contributions théoriques de cette étude soulignent que l'interaction entre l'infirmière et l'environnement de même que l'expérience clinique sont constitutifs du développement de cette compétence. Les retombées de cette recherche se situent non seulement en formation, mais aussi dans la pratique, la gestion et la recherche en sciences infirmières.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.

Learning and Adjustment Outcomes in Socialized and Unsocialized Newcomers : An Ex- Post-Facto Comparative Study

Les restructurations et les mutations de plus en plus nombreuses dans les entreprises font évoluer la trajectoire de carrière des employés vers un cheminement moins linéaire et amènent une multiplication des changements de rôle (Delobbe & Vandenberghe, 2000). Les organisations doivent de plus en plus se soucier de l’intégration de ces nouveaux employés afin de leur transmettre les éléments fondamentaux du fonctionnement et de la culture qu’elles privilégient. Par contre, la plupart des recherches sur la socialisation organisationnelle portent sur les « meilleures pratiques », et les résultats qui en découlent sont mixtes. Cette étude comparative cherche à déterminer si et sur quelles variables les nouveaux employés socialisés par leur entreprise diffèrent des nouveaux employés « non socialisés ». Premièrement, cette étude vise à comparer ces deux groupes sur 1) les résultantes proximales (la maîtrise du contenu de la socialisation organisationnelle et la clarté de rôle) et 2) les résultantes distales (l’engagement organisationnel affectif, la satisfaction au travail et l’intention de quitter) du processus de socialisation organisationnelle, ainsi que sur 3) les caractéristiques des réseaux sociaux d’information, en contrôlant pour la proactivité. Dans un second temps, cette étude a pour objectif d’explorer si le processus de socialisation organisationnelle (les relations entre les variables) diffère entre les nouveaux employés socialisés ou non. Cinquante-trois nouveaux employés (moins d’un an d’ancienneté) d’une grande entreprise québécoise ont participé à cette étude. L’entreprise a un programme de socialisation en place, mais son exécution est laissée à la discrétion de chaque département, créant deux catégories de nouveaux employés : ceux qui ont été socialisés par leur département, et ceux qui n’ont pas été socialisés (« non socialisés »). Les participants ont été sondés sur les stratégies proactives, les résultantes proximales et distales et les caractéristiques des réseaux sociaux d’information. Pour le premier objectif, les résultats indiquent que les nouveaux employés socialisés maîtrisent mieux le contenu de la socialisation organisationnelle que les nouveaux employés non socialisés. En ce qui a trait au deuxième objectif, des différences dans le processus de socialisation organisationnelle ont été trouvées. Pour les nouveaux employés « non socialisés », la recherche proactive d’informations et la recherche de rétroaction sont liées à certaines caractéristiques des réseaux sociaux, alors que le cadrage positif est lié à la satisfaction au travail et à l’intention de quitter, et que la clarté de rôle est liée uniquement à la satisfaction au travail. Les nouveaux employés socialisés, quant à eux, démontrent des liens entre la maîtrise du contenu de la socialisation organisationnelle et chacune des résultantes distales (l’engagement organisationnel affectif, la satisfaction au travail et l’intention de quitter). Globalement, l’intégration des nouveaux employés non socialisés serait plutôt influencée par leurs stratégies proactives, tandis que celle des nouveaux employés non socialisés serait facilitée par leur maîtrise du contenu de la socialisation organisationnelle. De façon générale, cette étude comparative offre un aperçu intéressant des nouveaux employés rarement trouvé dans les recherches portant sur les « meilleures pratiques » de la socialisation organisationnelle. Des recommandations pour la recherche et la pratique en suivent.

Advances in scaling deep learning algorithms

Les algorithmes d'apprentissage profond forment un nouvel ensemble de méthodes puissantes pour l'apprentissage automatique. L'idée est de combiner des couches de facteurs latents en hierarchies. Cela requiert souvent un coût computationel plus elevé et augmente aussi le nombre de paramètres du modèle. Ainsi, l'utilisation de ces méthodes sur des problèmes à plus grande échelle demande de réduire leur coût et aussi d'améliorer leur régularisation et leur optimization. Cette thèse adresse cette question sur ces trois perspectives. Nous étudions tout d'abord le problème de réduire le coût de certains algorithmes profonds. Nous proposons deux méthodes pour entrainer des machines de Boltzmann restreintes et des auto-encodeurs débruitants sur des distributions sparses à haute dimension. Ceci est important pour l'application de ces algorithmes pour le traitement de langues naturelles. Ces deux méthodes (Dauphin et al., 2011; Dauphin and Bengio, 2013) utilisent l'échantillonage par importance pour échantilloner l'objectif de ces modèles. Nous observons que cela réduit significativement le temps d'entrainement. L'accéleration atteint 2 ordres de magnitude sur plusieurs bancs d'essai. Deuxièmement, nous introduisont un puissant régularisateur pour les méthodes profondes. Les résultats expérimentaux démontrent qu'un bon régularisateur est crucial pour obtenir de bonnes performances avec des gros réseaux (Hinton et al., 2012). Dans Rifai et al. (2011), nous proposons un nouveau régularisateur qui combine l'apprentissage non-supervisé et la propagation de tangente (Simard et al., 1992). Cette méthode exploite des principes géometriques et permit au moment de la publication d'atteindre des résultats à l'état de l'art. Finalement, nous considérons le problème d'optimiser des surfaces non-convexes à haute dimensionalité comme celle des réseaux de neurones. Tradionellement, l'abondance de minimum locaux était considéré comme la principale difficulté dans ces problèmes. Dans Dauphin et al. (2014a) nous argumentons à partir de résultats en statistique physique, de la théorie des matrices aléatoires, de la théorie des réseaux de neurones et à partir de résultats expérimentaux qu'une difficulté plus profonde provient de la prolifération de points-selle. Dans ce papier nous proposons aussi une nouvelle méthode pour l'optimisation non-convexe.

Bodies, stories, cities : learning to read and write (in) Montréal with Gail Scott

Cette lecture, tant critique, comparative, et théorique que pédagogique, s’ancre dans le constat, premièrement, qu’il advient aux étudiantEs en littérature de se (re)poser la question des coûts et complicités qu’apprendre à lire et à écrire présuppose aujourd’hui; deuxièmement, que nos pratiques littéraires se trament au sein de lieux empreints de différences, que l’on peut nommer, selon le contexte, métaphore, récit, ville; et, troisièmement, que les efforts et investissements requis sont tout autant couteux et interminable qu’un plaisir et une nécessité politique. Ces conclusions tendent vers l’abstrait et le théorique, mais le langage en lequel elles sont articulées, langage corporel et urbain, de la dépendance et de la violence, cherche d’autant plus une qualité matérielle et concrète. Or, l’introduction propose un survol des lectures et comparaisons de Heroine de Gail Scott qui centre ce projet; identifie les contextes institutionnels, historiques, et personnels qui risquent, ensuite, de décentrer celui-ci. Le premier chapitre permet de cerner le matérialisme littéraire qui me sert de méthode par laquelle la littérature, à la fois, sollicite et offre une réponse à ces interrogations théoriques. Inspirée de l’œuvre de Gail Scott et Réjean Ducharme, premièrement, et de Walter Benjamin, Elisabeth Grosz, et Pierre Macherey ensuite, ‘matérialisme’ fait référence à cette collection de figures de pratiques littéraires et urbaines qui proviennent, par exemple, de Georges Perec, Michel DeCerteau, Barbara Johnson, et Patricia Smart, et qui invitent ensuite une réflexions sur les relations entre corporalité et narrativité, entre la nécessité et la contingence du littéraire. De plus, une collection de figures d’un Montréal littéraire et d’une cité pédagogique, acquis des œuvres de Zygmunt Bauman, Partricia Godbout, et Lewis Mumford, constitue en effet un vocabulaire nous permettant de mieux découvrir (et donc enseigner) ce que lire et apprendre requiert. Le deuxième chapitre propose une lecture comparée de Heroine et des romans des auteures québécoises Anne Dandurand, Marie Gagnon, et Tess Fragoulis, dans le contexte, premièrement, les débats entourant l’institutionnalisation de la littérature (anglo)Québécoise et, deuxièmement, des questions pédagogiques et politiques plus larges et plus urgentes que nous pose, encore aujourd’hui, cette violence récurrente qui s’acharna, par exemple, sur la Polytechnique en 1989. Or, cette intersection de la violence meurtrière, la pratique littéraire, et la pédagogie qui en résulte se pose et s’articule, encore, par le biais d’une collection de figures de styles. En fait, à travers le roman de Scott et de l’œuvre critique qui en fait la lecture, une série de craques invite à reconnaître Heroine comme étant, ce que j’appelle, un récit de dépendance, au sein duquel se concrétise une temporalité récursive et une logique d’introjection nous permettant de mieux comprendre la violence et, par conséquent, le pouvoir d’une pratique littéraire sur laquelle, ensuite, j’appuie ma pédagogie en devenir. Jetant, finalement, un regard rétrospectif sur l’oeuvre dans son entier, la conclusion de ce projet se tourne aussi vers l’avant, c’est-à-dire, vers ce que mes lectures dites matérialistes de la littérature canadienne et québécoise contribuent à mon enseignement de la langue anglaise en Corée du Sud. C’est dans ce contexte que les propos de Jacques Rancière occasionnent un dernier questionnement quant à l’historique des débats et des structures pédagogiques en Corée, d’une part, et, de l’autre, les conclusions que cette lecture de la fiction théorique de Gail Scott nous livre.

Statistical model based 3D shape prediction of postoperative trunks for non-invasive scoliosis surgery planning

One of the major concerns of scoliosis patients undergoing surgical treatment is the aesthetic aspect of the surgery outcome. It would be useful to predict the postoperative appearance of the patient trunk in the course of a surgery planning process in order to take into account the expectations of the patient. In this paper, we propose to use least squares support vector regression for the prediction of the postoperative trunk 3D shape after spine surgery for adolescent idiopathic scoliosis. Five dimensionality reduction techniques used in conjunction with the support vector machine are compared. The methods are evaluated in terms of their accuracy, based on the leave-one-out cross-validation performed on a database of 141 cases. The results indicate that the 3D shape predictions using a dimensionality reduction obtained by simultaneous decomposition of the predictors and response variables have the best accuracy.