A Classification of Feminist Theories

In this paper I criticize Alison Jaggar’s descriptions of feminist political theories. I propose an alternative classification of feminist theories that I think more accurately reflects the multiplication of feminist theories and philosophies. There are two main categories, “street theory” and academic theories, each with two sub-divisions, political spectrum and “differences” under street theory, and directly and indirectly political analyses under academic theories. My view explains why there are no radical feminists outside of North America and why there are so few socialist feminists inside North America. I argue, controversially, that radical feminism is a radical version of liberalism. I argue that “difference” feminist theories – theory by and about feminists of colour, queer feminists, feminists with disabilities and so on – belong in a separate sub-category of street theory, because they’ve had profound effects on feminist activism not tracked by traditional left-to-right classifications. Finally, I argue that, while academic feminist theories such as feminist existentialism or feminist sociological theory are generally unconnected to movement activism, they provide important feminist insights that may become importanby showing the advantages of my classification over Jaggar’s views.

Identification and classification of geometrical parameeters related to foot pathologies

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Exploration des effets d’un programme de réadaptation visant l’amélioration des activités et la participation des personnes cérébrolésées. Application à l’activité cuisine

Thèse réalisée en cotutelle France- Québec

Participation in leisure and physical activity among children and adolescents with juvenile idiopathic arthritis

Contexte: L’arthrite juvénile idiopathique (AJI) est l’une des maladies chroniques auto-immune les plus répandues chez les enfants et est caractérisée par des enflures articulaires (maladie active), de la douleur, de la fatigue et des raideurs matinales pouvant restreindre leur niveau de participation aux activités quotidiennes (par exemple: les loisirs, l’activité physique, la mobilité et les soins personnels) à la maison comme à l’école. Participer aux activités de loisirs et à l’activité physique a des bienfaits au niveau de la santé et du développement de tous les enfants et démontrent aussi des effets positifs qui réduisent les symptômes des maladies chroniques telle l’AJI. Malgré ces bienfaits la participation aux loisirs chez les jeunes avec l’AJI demeure largement sous-étudiée. Objectifs: Cette étude vise à évaluer le niveau de participation aux loisirs et à l’activité physique chez les enfants et les adolescents atteints d’AJI, ainsi qu’à identifier les facteurs liés à la maladie, la personne et l’environnement. Méthodes : L’évaluation du niveau de participation et l’exploration des facteurs associés aux loisirs et à l’activité physique ont été complétés par l’entremise d’une revue systématique de la littérature, l’analyse de données d’un échantillon national représentatif d’enfants canadiens atteints d’arthrite âgés entre 5 et 14 ans (npondéré = 4350), ainsi que l’analyse standardisée du niveau de participation aux loisirs à l’aide du Children’s Assessment of Participation and Enjoyment (n=107) et la mesure objective de l’activité physique par accéléromètre (n=76) auprès d’un échantillon d’enfants (âgés entre 8 et 11 ans ) et d’adolescents (âgés entre 12 et 17 ans) suivis en clinique de rhumatologie à l’hôpital de Montréal pour enfants, Centre Universitaire de Santé McGill. Les résultats cliniques ont été comparés à des données normatives, ainsi qu’à un groupe contrôle sans AJI. Nous avons exploré les facteurs associés avec le niveau de participation aux loisirs et à l’activité physique en utilisant les modèles de régression linéaire multiple et l’analyse hiérarchique. Résultats : Les enfants et les adolescents atteints d’AJI participent à une multitude d’activités de loisirs; cependant ils sont moins souvent impliqués dans des activités physiques et de raffinement en comparaison aux autres types d’activités de loisirs. Ceux avec l’AJI étaient en général moins actifs que leurs pairs sans arthrite et la plupart n’atteignaient pas les recommandations nationales d’activité physique. Les garçons avec l’AJI participent plus souvent à des activités physiques et moins aux activités sociales, de raffinement et de développement de soi en comparaison avec les filles ayant l’AJI. En général, être un garçon, être plus âgé, avoir une meilleure motivation pour participer aux activités de motricité globale, avoir un statut socio-économique plus élevé et être d’origine culturelle canadienne sont associés à un niveau de participation plus élevé aux activités physiques. La préférence pour les activités de raffinement, un niveau d’éducation maternelle plus élevé et être une fille étaient associés à un niveau de participation plus élevé aux activités de raffinement. Conclusion: La participation aux loisirs et à l’activité physique en AJI est un concept complexe et semble surtout être expliqué par des facteurs personnels et environnementaux. L’identification des facteurs associés aux loisirs et à l’activité physique est très importante en AJI puisqu’elle peut permettre aux professionnels de la santé de développer des interventions significatives basées sur les activités préférées des enfants, améliorer l’observance au traitement et promouvoir des habitudes de vie saine.

Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines

Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.