173 resultados para dialogisme, interactions verbales, apprentissage, didactique


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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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Doctorat réalisé en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université Paul Sabatier-Toulouse III

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La leucémie lymphoïde représente environ 30% des cas de cancer chez l’enfant. Elle est souvent causée par des réarrangements chromosomiques impliquant des gènes encodant des facteurs de transcription, qui contrôlent des programmes génétiques complexes. Par exemple, LMO2 (LIM-only 2) est un facteur de transcription oncogénique fréquemment exprimé de façon aberrante dans les leucémies lymphoblastiques aigues des cellules T (T-ALL). Dans l’hématopoïèse normale, LMO2 est essentiel à la génération des cellules souches hématopoïétiques à l’origine de toutes les cellules sanguines. D’ailleurs, certaines cellules leucémiques possèdent des propriétés normalement réservées aux cellules souches hématopoïétiques. Ainsi, l’étude de la fonction de LMO2 dans les cellules souches hématopoïétiques peut être pertinente autant dans le contexte hématopoïétique normal que leucémique. Afin de mettre en évidence de nouvelles fonctions moléculaires pour LMO2, j’ai choisi d’identifier les protéines qui s’y associent. En plus de ses partenaires connus, j’ai identifié plusieurs protéines de transcription/remodelage de la chromatine, en accord avec son rôle transcriptionnel. Plusieurs nouvelles fonctions potentielles ont été révélées, indiquant que cette protéine adaptatrice pourrait faire partie de complexes non transcriptionnels, régulant d’autres processus cellulaires. Les oncogènes comme LMO2 pourraient être des régulateurs à large spectre. Particulièrement, j’ai identifié des interactions entre LMO2 et des protéines de réplication de l’ADN. J’ai montré que LMO2 contrôle la réplication de l’ADN dans les cellules hématopoïétiques, et possiblement durant la leucémogenèse, indépendamment de son rôle transcriptionnel. Ensemble, ces études ont donc permis de révéler de nouvelles fonctions pour LMO2, et pourraient servir de paradigme pour d’autres facteurs de transcription oncogéniques, particulièrement aux autres protéines de la famille LMO, qui sont aussi des oncogènes puissants.

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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.

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Nous analysons des bulles d'espace-temps d'épaisseur finie en relativité générale. Les conditions d'énergie sont utilisées afin d'obtenir un ensemble de critères permettant de restreindre la structure du bord de la bulle. Dans le cas des bulles statiques et à symétrie sphérique, nous obtenons quatre inégalités différentielles équivalentes aux trois conditions d'énergie les plus communes. Nous montrons qu'elles sont équivalentes à un ensemble de deux inégalités différentielles simples lorsque le potentiel gravitationnel effectif a une forme particulière. Nous paramétrons alors l'espace-temps de manière à rendre la vérification de ces inégalités plus simple lorsqu'il sera question de bulles d'espace-temps. Nous traitons en particulier quatre formes de bulles, toutes caractérisées par un extérieur de type Schwarzschild de Sitter. Nous montrons que notre méthode donne les bons résultats lorsque la limite où l'épaisseur de la bulle tend vers zéro est prise. Nous terminons par un traitement succinct du problème d'une onde gravitationnelle se propageant dans un nuage de bulles d'espace-temps.