À l’intérieur des murs : comprendre la violence en milieu carcéral à partir du point de vue d’hommes incarcérés à l’Unité spéciale de détention

L’étude qui nous concerne vise à mieux comprendre la violence en milieu carcéral. C’est à l’aide d’entrevues menées auprès de treize hommes incarcérés à l’Unité spéciale de détention, une unité canadienne spécifiquement conçue pour loger des personnes qui ont fait usage de violence intra murale ou sont soupçonné de l’avoir fait, que nous avons tenté d’atteindre l’objectif principal de ce projet. Plus spécifiquement, le point de vue des participants a été recueilli sur l’incarcération, sur les moyens utilisés afin de s’accoutumer aux défis de l’enfermement ainsi que la manière dont les individus justifient l’usage de violence dans ce contexte. Les résultats de nos analyses suggèrent que le milieu carcéral est un monde hostile et imprévisible où les individus se perçoivent constamment vulnérables à de multiples formes d’agression. Placés en hyper vigilance et orientés vers la survie, les détenus font usage de diverses stratégies d’adaptation afin de répondre aux situations difficiles qu’ils rencontrent en contexte de perte de liberté. La violence représente donc un des moyens dont disposent les individus pour survivre à l’intérieur des murs. Les diverses formes d’adaptation violente rencontrées en milieu carcéral peuvent ainsi informer sur les enjeux de survie présents dans un milieu et donc, du risque de violence ou de victimisation dans ce milieu, que cette violence soit interpersonnelle, collective, auto dirigée, axée sur la fuite ou contre les biens. Puisque l’usage de violence par une personne engendre une possibilité accrue de choisir la violence pour une autre, et ce, avec les conséquences qui s’en suivent pour les détenus et les membres du personnel, nous avons tenté d’identifier et de comprendre les diverses logiques d’action qui motivent le choix d’avoir recours à la violence dans les institutions carcérales. Or, il appert que certaines caractéristiques des individus tendent à faire augmenter le risque pour une personne d’avoir recours à la violence carcérale. De même, il semble que certaines institutions sont davantage propices à l’usage de violence que d’autres. De surcroît, des éléments appartenant aux individus et au milieu en interrelation semblent favoriser la possibilité qu’un condamné fasse usage de violence intra murale. Ainsi, le recours à la violence est davantage probable si elle est légitimée par les individus et le milieu, si le niveau d’adhésion aux valeurs des sous-cultures délinquantes des individus est élevé et si la philosophie du milieu en favorise le maintien, si des groupes influents en quête de contrôle et de pouvoir sont présents dans le milieu et qu’un individu désire y être affilié, s’il y a présence de marchés illicites comme réponse à la privation et qu’un individu y participe ou encore, si le milieu et l’individu sont pris dans l’engrenage d’un climat de survie. Par conséquent, une réflexion concernant le sentiment de sécurité préoccupant les reclus, sentiment qui est un besoin fondamental chez tous les êtres humains, un retour sur les divers modèles théoriques en fonction des données que nous avons obtenues ainsi qu’une réflexion portant sur les moyens dont disposent les individus et le milieu afin de diminuer les possibilités que la violence soit utilisée, ont été amorcées en conclusion.

Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting

Ce mémoire est composé de trois articles et présente les résultats de travaux de recherche effectués dans le but d'améliorer les techniques actuelles permettant d'utiliser des données associées à certaines tâches dans le but d'aider à l'entraînement de réseaux de neurones sur une tâche différente. Les deux premiers articles présentent de nouveaux ensembles de données créés pour permettre une meilleure évaluation de ce type de techniques d'apprentissage machine. Le premier article introduit une suite d'ensembles de données pour la tâche de reconnaissance automatique de chiffres écrits à la main. Ces ensembles de données ont été générés à partir d'un ensemble de données déjà existant, MNIST, auquel des nouveaux facteurs de variation ont été ajoutés. Le deuxième article introduit un ensemble de données pour la tâche de reconnaissance automatique d'expressions faciales. Cet ensemble de données est composé d'images de visages qui ont été collectées automatiquement à partir du Web et ensuite étiquetées. Le troisième et dernier article présente deux nouvelles approches, dans le contexte de l'apprentissage multi-tâches, pour tirer avantage de données pour une tâche donnée afin d'améliorer les performances d'un modèle sur une tâche différente. La première approche est une généralisation des neurones Maxout récemment proposées alors que la deuxième consiste en l'application dans un contexte supervisé d'une technique permettant d'inciter des neurones à apprendre des fonctions orthogonales, à l'origine proposée pour utilisation dans un contexte semi-supervisé.

Développements et applications de méthodes computationnelles pour l'étude de l'agrégation des protéines amyloïdes

Les protéines sont au coeur de la vie. Ce sont d'incroyables nanomachines moléculaires spécialisées et améliorées par des millions d'années d'évolution pour des fonctions bien définies dans la cellule. La structure des protéines, c'est-à-dire l'arrangement tridimensionnel de leurs atomes, est intimement liée à leurs fonctions. L'absence apparente de structure pour certaines protéines est aussi de plus en plus reconnue comme étant tout aussi cruciale. Les protéines amyloïdes en sont un exemple marquant : elles adoptent un ensemble de structures variées difficilement observables expérimentalement qui sont associées à des maladies neurodégénératives. Cette thèse, dans un premier temps, porte sur l'étude structurelle des protéines amyloïdes bêta-amyloïde (Alzheimer) et huntingtine (Huntington) lors de leur processus de repliement et d'auto-assemblage. Les résultats obtenus permettent de décrire avec une résolution atomique les interactions des ensembles structurels de ces deux protéines. Concernant la protéine bêta-amyloïde (AB), nos résultats identifient des différences structurelles significatives entre trois de ses formes physiologiques durant ses premières étapes d'auto-assemblage en environnement aqueux. Nous avons ensuite comparé ces résultats avec ceux obtenus au cours des dernières années par d'autres groupes de recherche avec des protocoles expérimentaux et de simulations variés. Des tendances claires émergent de notre comparaison quant à l'influence de la forme physiologique de AB sur son ensemble structurel durant ses premières étapes d'auto-assemblage. L'identification des propriétés structurelles différentes rationalise l'origine de leurs propriétés d'agrégation distinctes. Par ailleurs, l'identification des propriétés structurelles communes offrent des cibles potentielles pour des agents thérapeutiques empêchant la formation des oligomères responsables de la neurotoxicité. Concernant la protéine huntingtine, nous avons élucidé l'ensemble structurel de sa région fonctionnelle située à son N-terminal en environnement aqueux et membranaire. En accord avec les données expérimentales disponibles, nos résultats sur son repliement en environnement aqueux révèlent les interactions dominantes ainsi que l'influence sur celles-ci des régions adjacentes à la région fonctionnelle. Nous avons aussi caractérisé la stabilité et la croissance de structures nanotubulaires qui sont des candidats potentiels aux chemins d'auto-assemblage de la région amyloïde de huntingtine. Par ailleurs, nous avons également élaboré, avec un groupe d'expérimentateurs, un modèle détaillé illustrant les principales interactions responsables du rôle d'ancre membranaire de la région N-terminal, qui sert à contrôler la localisation de huntingtine dans la cellule. Dans un deuxième temps, cette thèse porte sur le raffinement d'un modèle gros-grain (sOPEP) et sur le développement d'un nouveau modèle tout-atome (aaOPEP) qui sont tous deux basés sur le champ de force gros-grain OPEP, couramment utilisé pour l'étude du repliement des protéines et de l'agrégation des protéines amyloïdes. L'optimisation de ces modèles a été effectuée dans le but d'améliorer les prédictions de novo de la structure de peptides par la méthode PEP-FOLD. Par ailleurs, les modèles OPEP, sOPEP et aaOPEP ont été inclus dans un nouveau code de dynamique moléculaire très flexible afin de grandement simplifier leurs développements futurs.