Yesterday’s Games: Contingency Learning and the Growth of Public Spending, 1890-1938

Neither democracy nor globalization can explain the doubling of the peacetime public share in many Western countries between World Wars I and II. Here we examine two other explanations that are consistent with the timing of the observed changes, namely, (1) a shift in the demand for public goods and (2) the effect of war on the willingness to share. We first model each of these approaches as a contingency-learning phenomenon within Schelling’s Multi-Person Dilemma. We then derive verifiable propositions from each hypothesis. National time series of public spending as a share of GNP reveal no unit root but a break in trend, a result shown to favor explanation (2) over (1).

Canadian Bioethics Research and Scholarship: A Need for Explicit Leadership and Support by Research Funders

La tribune de l'éditeur / Editor's Soapbox

Learning and Adjustment Outcomes in Socialized and Unsocialized Newcomers : An Ex- Post-Facto Comparative Study

Les restructurations et les mutations de plus en plus nombreuses dans les entreprises font évoluer la trajectoire de carrière des employés vers un cheminement moins linéaire et amènent une multiplication des changements de rôle (Delobbe & Vandenberghe, 2000). Les organisations doivent de plus en plus se soucier de l’intégration de ces nouveaux employés afin de leur transmettre les éléments fondamentaux du fonctionnement et de la culture qu’elles privilégient. Par contre, la plupart des recherches sur la socialisation organisationnelle portent sur les « meilleures pratiques », et les résultats qui en découlent sont mixtes. Cette étude comparative cherche à déterminer si et sur quelles variables les nouveaux employés socialisés par leur entreprise diffèrent des nouveaux employés « non socialisés ». Premièrement, cette étude vise à comparer ces deux groupes sur 1) les résultantes proximales (la maîtrise du contenu de la socialisation organisationnelle et la clarté de rôle) et 2) les résultantes distales (l’engagement organisationnel affectif, la satisfaction au travail et l’intention de quitter) du processus de socialisation organisationnelle, ainsi que sur 3) les caractéristiques des réseaux sociaux d’information, en contrôlant pour la proactivité. Dans un second temps, cette étude a pour objectif d’explorer si le processus de socialisation organisationnelle (les relations entre les variables) diffère entre les nouveaux employés socialisés ou non. Cinquante-trois nouveaux employés (moins d’un an d’ancienneté) d’une grande entreprise québécoise ont participé à cette étude. L’entreprise a un programme de socialisation en place, mais son exécution est laissée à la discrétion de chaque département, créant deux catégories de nouveaux employés : ceux qui ont été socialisés par leur département, et ceux qui n’ont pas été socialisés (« non socialisés »). Les participants ont été sondés sur les stratégies proactives, les résultantes proximales et distales et les caractéristiques des réseaux sociaux d’information. Pour le premier objectif, les résultats indiquent que les nouveaux employés socialisés maîtrisent mieux le contenu de la socialisation organisationnelle que les nouveaux employés non socialisés. En ce qui a trait au deuxième objectif, des différences dans le processus de socialisation organisationnelle ont été trouvées. Pour les nouveaux employés « non socialisés », la recherche proactive d’informations et la recherche de rétroaction sont liées à certaines caractéristiques des réseaux sociaux, alors que le cadrage positif est lié à la satisfaction au travail et à l’intention de quitter, et que la clarté de rôle est liée uniquement à la satisfaction au travail. Les nouveaux employés socialisés, quant à eux, démontrent des liens entre la maîtrise du contenu de la socialisation organisationnelle et chacune des résultantes distales (l’engagement organisationnel affectif, la satisfaction au travail et l’intention de quitter). Globalement, l’intégration des nouveaux employés non socialisés serait plutôt influencée par leurs stratégies proactives, tandis que celle des nouveaux employés non socialisés serait facilitée par leur maîtrise du contenu de la socialisation organisationnelle. De façon générale, cette étude comparative offre un aperçu intéressant des nouveaux employés rarement trouvé dans les recherches portant sur les « meilleures pratiques » de la socialisation organisationnelle. Des recommandations pour la recherche et la pratique en suivent.

Recasts, uptake and learning : effects and relationships

L’uptake est la réponse immédiate de l’apprenant suite à la rétroaction de l’enseignant (Lyster & Ranta, 1997). Cette étude investigue la relation entre l’uptake et l’apprentissage des déterminants possessifs et des questions d’anglais L2. Elle examine aussi l’effet des reformulations implicites et explicites en termes d’uptake et d’apprentissage. Deux classes intensives (ESL) de sixième année du primaire (N=53) à Montréal ont participé à cette étude. Les deux classes ont été réparties en deux groupes : reformulations explicites et reformulations implicites. L’intervention comportait des activités communicatives. Les élèves ont été testés sur les formes cibles immédiatement avant et après le traitement pédagogique en utilisant des taches orales. Les résultats ont confirmé l’effet supérieur des reformulations explicites en termes d’uptake et d’apprentissage et que l’effet des reformulations dépend de la cible. Cette étude a montré aussi que l’uptake peut faciliter l’apprentissage et que son absence n’est pas signe de manque d’apprentissage.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.