Analysis of scoliosis trunk deformities using ICA

This paper describes a method for analyzing scoliosis trunk deformities using Independent Component Analysis (ICA). Our hypothesis is that ICA can capture the scoliosis deformities visible on the trunk. Unlike Principal Component Analysis (PCA), ICA gives local shape variation and assumes that the data distribution is not normal. 3D torso images of 56 subjects including 28 patients with adolescent idiopathic scoliosis and 28 healthy subjects are analyzed using ICA. First, we remark that the independent components capture the local scoliosis deformities as the shoulder variation, the scapula asymmetry and the waist deformation. Second, we note that the different scoliosis curve types are characterized by different combinations of specific independent components.

Towards the identification of a neighbourhood park typology : a conceptual and methodological exploration

Peu d’études ont évalué les caractéristiques des parcs pouvant encourager l’activité physique spécifiquement chez les jeunes. Cette étude vise à estimer la fiabilité d’un outil d’observation des parcs orienté vers les jeunes, à identifier les domaines conceptuels des parcs capturés par cet outil à l’aide d’une opérationnalisation du modèle conceptuel des parcs et de l’activité physique et à identifier différents types de parcs. Un total de 576 parcs ont été évalués en utilisant un outil d’évaluation des parcs. La fiabilité intra-juges et la fiabilité inter-juges de cet outil ont été estimées. Une analyse exploratoire par composantes principales (ACP) a été effectuée en utilisant une rotation orthogonale varimax et les variables étaient retenues si elles saturaient à ≥0.3 sur une composante. Une analyse par grappes (AG) à l’aide de la méthode de Ward a ensuite été réalisée en utilisant les composantes principales et une mesure de l’aire des parcs. L’outil était généralement fiable et l’ACP a permis d'identifier dix composantes principales qui expliquaient 60% de la variance totale. L’AG a donné un résultat de neuf grappes qui expliquaient 40% de la variance totale. Les méthodes de l’ACP et l’AG sont donc faisables avec des données de parcs. Les résultats ont été interprétés en utilisant l’opérationnalisation du modèle conceptuel.

La transformation des enquêtes policières due à l’influence des technologies : perspective d’une unité policière spécialisée en analyse judiciaire informatique

La popularité des technologies de l’information et des communications entraîne l’augmentation de la preuve retrouvée sous forme numérique lors d’enquêtes policières. Les organisations policières doivent innover afin d’analyser, gérer et tirer profit de cette preuve numérique. En réponse, elles ont constitué des unités spécialisées en criminalité technologique et en analyse judiciaire informatique. La présente étude utilise les théories de l’innovation afin de déterminer comment l’évolution des technologies et des tendances en matière de criminalité technologique influencent les enquêtes et les organisations policières. Cette recherche vise à augmenter les connaissances sur ces unités spécialisées en quantifiant et en qualifiant leur travail quotidien. Avec la collaboration d’une unité policière canadienne spécialisée en analyse judiciaire informatique, une analyse détaillée des demandes d’expertise adressées à leur service a été effectuée. Les résultats indiquent une augmentation de la preuve numérique avec la prévalence de certaines formes de criminalité et de certains appareils électroniques. Les facteurs influençant le délai de traitement sont soulignés ainsi que les stratégies mises de l’avant afin de gérer efficacement l’accroissement des demandes de service. Finalement, des entrevues ont été menées avec certains membres de l’équipe afin de mettre en lumière les défis et les enjeux relatifs à l’implantation et au fonctionnement d’une telle unité. Les principaux enjeux soulevés concernent les environnements technologiques et juridiques, la formation du personnel, la gestion des ressources et les priorités organisationnelles.