Fréquence et contenu des cauchemars des victimes de maltraitance dans l'enfance

Les troubles de sommeil et les cauchemars occupent une position centrale dans le tableau clinique des victimes de traumatismes. Cette thèse, composée d’un article théorique et d’un article empirique, vise à clarifier le lien entre la fréquence et le contenu des cauchemars et l’exposition à un traumatisme. Plus spécifiquement, l’article théorique propose une synthèse des études sur la fréquence et le contenu de différents types de rêves que l’on retrouve dans la période post-traumatique. La fréquence des rêves, des mauvais rêves et des cauchemars est examinée en fonction des caractéristiques du traumatisme et des variables relatives à l’individu. Enfin, le contenu des rêves des victimes de différents types de traumatismes est décrit et exploré, afin de clarifier l’impact onirique d’un traumatisme. Quant à l’article empirique, il s’intéresse spécifiquement à la maltraitance qui fait partie des événements traumatiques les plus répandus au cours de l’enfance. L’étude réalisée examine la relation entre une histoire de maltraitance dans l'enfance, la fréquence des rêves troublants (c.-à-d. cauchemars et mauvais rêves), la détresse associée à ces rêves et la psychopathologie. Les participants de l’étude (n=352 femmes) ont répondu à des questionnaires évaluant le rappel de rêves, la fréquence des rêves troublants, la détresse associée aux cauchemars, le niveau de dépression et d’anxiété ainsi qu’un passé de maltraitance. Quatre groupes ont été formés selon le type et la sévérité des expériences d'abus ou de négligence vécues dans l’enfance. Les femmes qui ont subi les mauvais traitements les plus sévères rapportent davantage de rêves troublants et des scores plus élevés de psychopathologie. Les analyses démontrent que la détresse associée aux rêves troublants et le niveau de psychopathologie sont des médiateurs du lien entre les traumatismes subis et la fréquence des rêves troublants. Les implications des deux articles issus de cette thèse sont discutées à la lumière des différents modèles théoriques accordant une fonction de régulation affective au processus onirique. Le rôle central des rêves dans l’adaptation des individus à la suite d’un traumatisme est mis en évidence ainsi que l’importance clinique et empirique d’évaluer la détresse associée aux rêves troublants indépendamment de la fréquence de ces rêves.

Apprentissage statistique pour l'étiquetage de musique et la recommandation

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

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Élaboration et mise à l'essai auprès d'élèves en difficultés graves d'apprentissage d'une séquence d'activités portant sur l'utilisation des connecteurs dans le texte narratif au premier cycle du secondaire

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Raisonnement clinique avec un simulateur virtuelle de patients sur Internet : l'apprentissage est-il augmenté par l'utilisation d'un groupe de discussion virtuel

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Apprentissage automatique pour la détection de relations d'affaire

Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.