Effect of conflicting advice on return to work in patients with low back pain

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Le processus de construction identitaire chez les personnes atteintes de troubles mentaux

Des études récentes ont démontré l’importance du travail dans la construction de l’identité. Pour les personnes atteintes d’un trouble psychiatrique qui se retrouvent la plupart du temps exclues du marché du travail, l’absence d’un emploi suppose une construction identitaire problématique. Dans cette perspective, ce mémoire vise à mieux comprendre ce processus. Le cadre conceptuel utilisé dans cette recherche se base sur les principes de l’approche théorique de Dubar. Il permet d’étudier la reconstruction identitaire à partir de l’interaction entre l’identité revendiquée par les personnes atteintes d’une maladie mentale et l’identité attribuée par des personnes de leur entourage. En conséquence, cette recherche analyse le discours de 28 personnes atteintes d’un trouble mental ainsi que de celui de 6 intervenants sociaux. Nos résultats démontrent la reconstruction de formes identitaires problématiques. La première forme touche la majorité des personnes atteintes de troubles mentaux. Ces dernières aspirent à réintégrer le marché du travail et vivre une vie normale. Toutefois, les intervenants sociaux les perçoivent comme des malades qui ne peuvent fonctionner normalement. La deuxième forme identitaire est reconstruite dans un rapport de concordance entre les perceptions des personnes atteintes de troubles mentaux et celles des intervenants. Les répondants se perçoivent comme étant des malades. Cette identité est validée par les intervenants. La dernière forme identitaire s’inscrit dans un rapport conflictuel qui touche seulement une personne. Cette dernière se perçoit comme une personne malade, mais cette identité est refusée par l’intervenant qui la perçoit comme une personne fonctionnelle et apte à retourner sur le marché du travail.

Pauvreté des familles monoparentales. Le Canada et le Québec dans l’univers des régimes providentiels

La pauvreté monoparentale touche de nombreux pays développés au point que la monoparentalité est restée pendant longtemps associée à la pauvreté. Malgré les efforts de l’État-providence, les systèmes de protection sociale s’avèrent souvent inefficaces et inadaptés aux changements de la structure familiale et de la diversité des modes de résidence. Or, les situations des familles monoparentales ne sont pas semblables d’une société à une autre. Certaines sociétés adoptent des régimes providentiels qui offrent des conditions plutôt favorables aux familles quel que soit leur statut (monoparental ou biparental), tandis que d’autres se caractérisent par des systèmes moins égalitaires et moins favorables aux familles monoparentales. Notre thèse cherche à déconstruire le lien entre la pauvreté et la monoparentalité en poussant plus loin la réflexion sur les régimes providentiels. Le bien-être des familles monoparentales dépend des arrangements institutionnels des régimes qui assurent des ressources à travers les trois piliers que sont l’État, le marché et la famille. Certaines sociétés favorisent le pilier de l’État comme principal pourvoyeur de ressources alors que d’autres mettent l’accent sur le marché. Dans d’autres cas, la solidarité familiale est considérée comme étant fondamentale dans le bien-être des individus. Parmi ces trois piliers, il est souvent difficile de trouver la combinaison la plus appropriée pour protéger les familles monoparentales et leur assurer une certaine sécurité et une autonomie économique. Lorsque les gouvernements adoptent la politique de prise en charge des familles monoparentales, ces dernières deviennent très dépendantes de l’assistance sociale et des programmes d’aide publique. Dans un contexte libéral, les mesures d’incitation au travail qui visent les chefs de famille monoparentale ont plutôt tendance à réduire cette dépendance. Mais dans bien des cas, les familles monoparentales sont amenées à dépendre d’un revenu du marché qui ne les aide pas toujours à sortir de la pauvreté. Lorsque nous regardons le troisième pilier, celui de la famille, il s’avère souvent que les solidarités qui proviennent de cette source sont limitées et occasionnelles et nécessitent parfois une réglementation spéciale pour les dynamiser (comme c’est le cas des pensions alimentaires). L’articulation de ces piliers et leur apport au bien-être des familles monoparentales soulève une question fondamentale : Quelles sont les possibilités pour les chefs de famille monoparentale de fonder et maintenir un ménage autonome qui ne soit ni pauvre ni dans la dépendance par rapport à une seule source de revenu qui peut provenir de l’État, du marché ou de la famille ? Pour examiner cette question, nous avons procédé à des comparaisons internationales et interprovinciales à partir des données du Luxembourg Income Study (LIS). Le choix des comparaisons internationales est très utile pour situer le Québec dans un environnement de régimes providentiels avec un cadre théoriquement et conceptuellement structuré pour comprendre les politiques de lutte contre la pauvreté monoparentale. Cette recherche montre principalement que la pauvreté monoparentale est très problématique dans les régimes qui privilégient le marché comme principal pilier de bien-être. Elle l’est aussi dans certains pays qui privilégient les transferts et adoptent des politiques de prise en charge envers les familles monoparentales qui restent largement désavantagées par rapport aux familles biparentales. Par contre, certains régimes favorisent une complémentarité entre ce que peuvent tirer les familles du marché du travail et ce qu’elles peuvent tirer des ressources de l’État. Généralement, ce genre d’approche mène vers des taux de pauvreté plus faibles chez les familles monoparentales. Le Québec fait partie des sociétés où le marché représente une source fondamentale de bien-être. Toutefois, la pauvreté monoparentale est moins problématique que chez ses voisins d’Amérique du Nord. De nombreux chefs de famille monoparentale dans la province occupent des emplois à temps plein sans être désavantagés. Cependant, les chefs de famille monoparentale qui occupent des emplois à temps partiel sont largement plus exposés à la pauvreté. Pourtant, dans certaines sociétés, particulièrement aux Pays-Bas, ce statut d’emploi offre des conditions meilleures pour la conciliation travail-famille.

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.