Vertical R&D Sprillovers, Cooperation, Market Structure, and Innovation.

This paper studies vertical R&D spillovers between upstream and downstream firms. The model incorporates two vertically related industries, with horizontal spillovers within each industry and vertical spillovers between the two industries. Four types of R&D cooperation are studied : no cooperation, horizontal cooperation, vertical cooperation, and simultaneous horizontal and vertical cooperation. Vertical spillovers always increase R&D and welfare, while horizontal spillovers may increase or decrease them. The comparison of cooperative settings in terms of R&D shows that no setting uniformly dominates the others. Which type of cooperation yields more R&D depends on horizontal and vertical spillovers, and market structure. The ranking of cooperative structures hinges on the signs and magnitudes of three competitive externalities (vertical, horizontal, and diagonal) which capture the effect of the R&D of a firm on the profits of other firms. One of the basic results of the strategic investment literature is that cooperation between competitors increases (decreases) R&D when horizontal spillovers are high (low); the model shows that this result does not necessarily hold when vertical spillovers and vertical cooperation are taken into account. The paper proposes a theory of innovation and market structure, showing that the relation between innovation and competition depends on horizontal spillovers, vertical spillovers, and cooperative settings. The private incentives for R&D cooperation are addressed. It is found that buyers and sellers have divergent interests regarding the choice of cooperative settings and that spillovers increase the likelihood of the emergence of cooperation in a decentralized equilibrium.

Limited sampling strategies for estimation of cyclosporine exposure in pediatric hematopoietic stem cell transplant recipients : methodological improvement and introduction of sampling time deviation analysis.

Le suivi thérapeutique est recommandé pour l’ajustement de la dose des agents immunosuppresseurs. La pertinence de l’utilisation de la surface sous la courbe (SSC) comme biomarqueur dans l’exercice du suivi thérapeutique de la cyclosporine (CsA) dans la transplantation des cellules souches hématopoïétiques est soutenue par un nombre croissant d’études. Cependant, pour des raisons intrinsèques à la méthode de calcul de la SSC, son utilisation en milieu clinique n’est pas pratique. Les stratégies d’échantillonnage limitées, basées sur des approches de régression (R-LSS) ou des approches Bayésiennes (B-LSS), représentent des alternatives pratiques pour une estimation satisfaisante de la SSC. Cependant, pour une application efficace de ces méthodologies, leur conception doit accommoder la réalité clinique, notamment en requérant un nombre minimal de concentrations échelonnées sur une courte durée d’échantillonnage. De plus, une attention particulière devrait être accordée à assurer leur développement et validation adéquates. Il est aussi important de mentionner que l’irrégularité dans le temps de la collecte des échantillons sanguins peut avoir un impact non-négligeable sur la performance prédictive des R-LSS. Or, à ce jour, cet impact n’a fait l’objet d’aucune étude. Cette thèse de doctorat se penche sur ces problématiques afin de permettre une estimation précise et pratique de la SSC. Ces études ont été effectuées dans le cadre de l’utilisation de la CsA chez des patients pédiatriques ayant subi une greffe de cellules souches hématopoïétiques. D’abord, des approches de régression multiple ainsi que d’analyse pharmacocinétique de population (Pop-PK) ont été utilisées de façon constructive afin de développer et de valider adéquatement des LSS. Ensuite, plusieurs modèles Pop-PK ont été évalués, tout en gardant à l’esprit leur utilisation prévue dans le contexte de l’estimation de la SSC. Aussi, la performance des B-LSS ciblant différentes versions de SSC a également été étudiée. Enfin, l’impact des écarts entre les temps d’échantillonnage sanguins réels et les temps nominaux planifiés, sur la performance de prédiction des R-LSS a été quantifié en utilisant une approche de simulation qui considère des scénarios diversifiés et réalistes représentant des erreurs potentielles dans la cédule des échantillons sanguins. Ainsi, cette étude a d’abord conduit au développement de R-LSS et B-LSS ayant une performance clinique satisfaisante, et qui sont pratiques puisqu’elles impliquent 4 points d’échantillonnage ou moins obtenus dans les 4 heures post-dose. Une fois l’analyse Pop-PK effectuée, un modèle structural à deux compartiments avec un temps de délai a été retenu. Cependant, le modèle final - notamment avec covariables - n’a pas amélioré la performance des B-LSS comparativement aux modèles structuraux (sans covariables). En outre, nous avons démontré que les B-LSS exhibent une meilleure performance pour la SSC dérivée des concentrations simulées qui excluent les erreurs résiduelles, que nous avons nommée « underlying AUC », comparée à la SSC observée qui est directement calculée à partir des concentrations mesurées. Enfin, nos résultats ont prouvé que l’irrégularité des temps de la collecte des échantillons sanguins a un impact important sur la performance prédictive des R-LSS; cet impact est en fonction du nombre des échantillons requis, mais encore davantage en fonction de la durée du processus d’échantillonnage impliqué. Nous avons aussi mis en évidence que les erreurs d’échantillonnage commises aux moments où la concentration change rapidement sont celles qui affectent le plus le pouvoir prédictif des R-LSS. Plus intéressant, nous avons mis en exergue que même si différentes R-LSS peuvent avoir des performances similaires lorsque basées sur des temps nominaux, leurs tolérances aux erreurs des temps d’échantillonnage peuvent largement différer. En fait, une considération adéquate de l'impact de ces erreurs peut conduire à une sélection et une utilisation plus fiables des R-LSS. Par une investigation approfondie de différents aspects sous-jacents aux stratégies d’échantillonnages limités, cette thèse a pu fournir des améliorations méthodologiques notables, et proposer de nouvelles voies pour assurer leur utilisation de façon fiable et informée, tout en favorisant leur adéquation à la pratique clinique.

Biomimicry and innovation in sustainable design : understanding its innovation supporting characteristics compared to ecodesign

Depuis la dernière décennie, le biomimétisme est une discipline en plein essor dans le monde du design durable. De plus en plus, cette stratégie prend place dans plusieurs facettes du design, que ce soit dans le design industriel, dans l’architecture ou encore dans le design urbain. Le livre de Janine Benyus intitulé Biomimétisme: Quand la Nature Inspire des Innovations Durables (1997) est largement reconnu comme étant le catalyseur de la stratégie et comme l’indique le titre du livre, le biomimétisme est très souvent associé à l’innovation. Le but principal de cette recherche est de mieux comprendre le lien entre le biomimétisme et l’innovation. Cette recherche sur le biomimétisme comprend un objectif mineur et deux objectifs majeurs. Le premier objectif cherche à comprendre le véritable lien entre le biomimétisme et l’écodesign. Le second objectif vise non seulement à valider la théorie selon laquelle le biomimétisme est une stratégie menant à des solutions de design innovantes, mais également à établir quels types d’innovations ont été générés par cette stratégie. Finalement, le troisième objectif est d’identifier les aspects du biomimétisme qui mènent à des solutions de design innovantes. Pour accomplir ces objectifs, cette recherche utilisera une approche qualitative supportée par des études de cas et une revue de littérature. Afin de contextualiser les deux derniers objectifs, cette étude établit que le biomimétisme et l’écodesign sont des stratégies complémentaires plutôt qu’en compétition. Les conclusions de cette recherche démontrent que la théorie proposant que le biomimétisme soit une stratégie d’innovation est valide et que la discipline est surtout apte à générer l’innovation radicale. Finalement, la recherche indique que l’analogie de distance et la transdisciplinarité sont les deux aspects du biomimétisme aidant à produire des solutions de design innovantes. Le biomimétisme est mieux connu dans le contexte du design durable et cette recherche permet de mieux comprendre le biomimétisme dans le contexte de l’innovation. Considérant que le biomimétisme est une discipline qui suscite beaucoup d’intérêt des milieux académiques et privés, cette recherche participe à l’expansion de la connaissance sur le sujet et propose de nouvelles pistes de recherche sur le biomimétisme et l’innovation.