128 resultados para Aide mutuelle
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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
Surveillance de maladies chroniques à l'aide des données administratives : cas de l'asthme au Québec
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Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.
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Thèse diffusée initialement dans le cadre d'un projet pilote des Presses de l'Université de Montréal/Centre d'édition numérique UdeM (1997-2008) avec l'autorisation de l'auteur.
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Ce mémoire explore le concept de diffusion des archives à l’ère du Web 2.0. Dans le contexte nord-américain, la diffusion en archivistique englobe les aspects de promotion, de mise en valeur et de communication des archives. Le Web 2.0 offre un potentiel très intéressant pour la diffusion d’archives. Ce moyen de diffusion est défini comme étant un ensemble de principes et de technologies qui crée et facilite l’interaction entre plusieurs individus. Peu d’études ont été menées sur la diffusion des archives à l’ère du Web 2.0, c’est pourquoi notre recherche s’est intéressée à un milieu qui a intégré le Web 2.0 afin d’instaurer un dialogue avec ses usagers, connus et potentiels, pour exploiter ses archives et augmenter sa visibilité, soit le Musée McCord. Dans cette étude de cas simple certains membres du personnel du Musée McCord ont été rencontrés, afin de découvrir les motivations de l’institution à se lancer dans l’utilisation d’outils issus de ces technologies. De plus, l’étude a permis d’observer quels outils ont été choisis, comment et pourquoi. Ensuite, les avantages et les désavantages de cette nouvelle utilisation ont été mis en lumière. Enfin, les étapes de la mise en place d’outils du Web 2.0 sont exposées.
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Essai critique présenté à la Faculté des études supérieures en vue de l’obtention du grade de M.Sc. en service social
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Cet article cherche à montrer que l’apparente intégration de critères éthiques dans l’aide à la santé cache une diversité d’approches et une prédominance à bien des égards de la conception marchande. Dans un premier temps est abordée l’échelle transnationale et macro pour mettre en évidence la coexistence de deux approches différentes: la conception en termes de droits humains, à dominante éthique, et la conception en termes de biens publics mondiaux, à dominante économique. Les limites de la seconde au regard des objectifs de santé sont ensuite discutées. Dans une seconde section, l’échelle méso et micro est examinée. Elle correspond aux tentatives que les acteurs de l’aide fournissent pour dépasser les limites de l’approche par les biens publics mondiaux, en se tournant vers l’éthique des partenariats et de la coopération entre acteurs. Cette éthique de la coopération s’appuie sur un modèle gagnant-gagnant dont les failles théoriques et empiriques sont peu étudiées par les acteurs de l’aide.
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L'apprentissage machine (AM) est un outil important dans le domaine de la recherche d'information musicale (Music Information Retrieval ou MIR). De nombreuses tâches de MIR peuvent être résolues en entraînant un classifieur sur un ensemble de caractéristiques. Pour les tâches de MIR se basant sur l'audio musical, il est possible d'extraire de l'audio les caractéristiques pertinentes à l'aide de méthodes traitement de signal. Toutefois, certains aspects musicaux sont difficiles à extraire à l'aide de simples heuristiques. Afin d'obtenir des caractéristiques plus riches, il est possible d'utiliser l'AM pour apprendre une représentation musicale à partir de l'audio. Ces caractéristiques apprises permettent souvent d'améliorer la performance sur une tâche de MIR donnée. Afin d'apprendre des représentations musicales intéressantes, il est important de considérer les aspects particuliers à l'audio musical dans la conception des modèles d'apprentissage. Vu la structure temporelle et spectrale de l'audio musical, les représentations profondes et multiéchelles sont particulièrement bien conçues pour représenter la musique. Cette thèse porte sur l'apprentissage de représentations de l'audio musical. Des modèles profonds et multiéchelles améliorant l'état de l'art pour des tâches telles que la reconnaissance d'instrument, la reconnaissance de genre et l'étiquetage automatique y sont présentés.