The Effect of Agricultural Zoning on Land Prices, Quebec, 1975-1981

Dans Ce Texte Nous Examinons les Effets de la Loi du Zonage Agricole du Quebec, Proclame En Decembre 1978 Sur le Prix du Sol Dans une Banlieu de Montreal. a L'aide de Donnees Sur les Transactions Normales Faites a Carignan et Saint-Mathias de 1975 a 1981, Nous Estimons, a L'aide des Moindres Carrees Ordinaires, une Equation de Determination du Prix Par Acre Avec Comme Variables Independantes la Dimension du Lot, la Distance de Montreal, les Services Disponibles (Egouts,...) et le Zonage Agricole (Ou Non) du Sol. Nos Resultats Nous Indiquent Que le Zonage Agricole Reduit le Prix D'un Acre de Sol.

Land Ownership, Working Capital, and the Agricultural Output: Egypt, 1913-1958.

A simple model is constructed in which short-term credit is needed to finance the purchase of inputs, in which there is bankruptcy risk, and in which we argue were important characteristics of Egyptian agriculture during the first half of this century, result in aggregate agricultural output being dependant on the distribution of land ownership. The main theorical insight is that aggregate agricultural output will be increased by a decrease in the inequality of the distribution of land ownership when returns to scale are decreasing. Testable short- and long-run empirical propositions are formulated and carefully tested on Egyptian data for the 1913-1958 period. We find that, controlling for factor inputs, there is no tradeoff between equity and efficiency for Egyptian agriculture - they go hand in hand in the short run.

The Ghost in the Machine: Inferring Machine-Based Strategies from Observed Behavior

We introduce a procedure to infer the repeated-game strategies that generate actions in experimental choice data. We apply the technique to set of experiments where human subjects play a repeated Prisoner's Dilemma. The technique suggests that two types of strategies underly the data.

The Alberta Dilemma: Optimal Sharing of a Water Resource by an Agricultural and an Oil Sector

The purpose of this paper is to characterize the optimal time paths of production and water usage by an agricultural and an oil sector that have to share a limited water resource. We show that for any given water stock, if the oil stock is sufficiently large, it will become optimal to have a phase during which the agricultural sector is inactive. This may mean having an initial phase during which the two sectors are active, then a phase during which the water is reserved for the oil sector and the agricultural sector is inactive, followed by a phase during which both sectors are active again. The agricultural sector will always be active in the end as the oil stock is depleted and the demand for water from the oil sector decreases. In the case where agriculture is not constrained by the given natural inflow of water once there is no more oil, we show that oil extraction will always end with a phase during which oil production follows a pure Hotelling path, with the implicit price of oil net of extraction cost growing at the rate of interest. If the natural inflow of water does constitute a constraint for agriculture, then oil production never follows a pure Hotelling path, because its full marginal cost must always reflect not only the imputed rent on the finite oil stock, but also the positive opportunity cost of water.

Land Ownership, Working Capital, and the Agricultural Output: Egypt, 1913-1958.

A simple model is constructed in which short-term credit is needed to finance the purchase of inputs, in which there is bankruptcy risk, and in which we argue were important characteristics of Egyptian agriculture during the first half of this century, result in aggregate agricultural output being dependant on the distribution of land ownership. The main theorical insight is that aggregate agricultural output will be increased by a decrease in the inequality of the distribution of land ownership when returns to scale are decreasing. Testable short- and long-run empirical propositions are formulated and carefully tested on Egyptian data for the 1913-1958 period. We find that, controlling for factor inputs, there is no tradeoff between equity and efficiency for Egyptian agriculture - they go hand in hand in the short run.

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

Configuration et exploitation d'une machine émotionnelle

Dans ce travail, nous explorons la faisabilité de doter les machines de la capacité de prédire, dans un contexte d'interaction homme-machine (IHM), l'émotion d'un utilisateur, ainsi que son intensité, de manière instantanée pour une grande variété de situations. Plus spécifiquement, une application a été développée, appelée machine émotionnelle, capable de «comprendre» la signification d'une situation en se basant sur le modèle théorique d'évaluation de l'émotion Ortony, Clore et Collins (OCC). Cette machine est apte, également, à prédire les réactions émotionnelles des utilisateurs, en combinant des versions améliorées des k plus proches voisins et des réseaux de neurones. Une procédure empirique a été réalisée pour l'acquisition des données. Ces dernières ont fourni une connaissance consistante aux algorithmes d'apprentissage choisis et ont permis de tester la performance de la machine. Les résultats obtenus montrent que la machine émotionnelle proposée est capable de produire de bonnes prédictions. Une telle réalisation pourrait encourager son utilisation future dans des domaines exploitant la reconnaissance automatique de l'émotion.

Interactions humain-machine et différences culturelles : l'utilisabilité Bantu comparée

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Apprentissage machine efficace : théorie et pratique

Malgré des progrès constants en termes de capacité de calcul, mémoire et quantité de données disponibles, les algorithmes d'apprentissage machine doivent se montrer efficaces dans l'utilisation de ces ressources. La minimisation des coûts est évidemment un facteur important, mais une autre motivation est la recherche de mécanismes d'apprentissage capables de reproduire le comportement d'êtres intelligents. Cette thèse aborde le problème de l'efficacité à travers plusieurs articles traitant d'algorithmes d'apprentissage variés : ce problème est vu non seulement du point de vue de l'efficacité computationnelle (temps de calcul et mémoire utilisés), mais aussi de celui de l'efficacité statistique (nombre d'exemples requis pour accomplir une tâche donnée). Une première contribution apportée par cette thèse est la mise en lumière d'inefficacités statistiques dans des algorithmes existants. Nous montrons ainsi que les arbres de décision généralisent mal pour certains types de tâches (chapitre 3), de même que les algorithmes classiques d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), chacun étant affecté par une forme particulière de la malédiction de la dimensionalité. Pour une certaine classe de réseaux de neurones, appelés réseaux sommes-produits, nous montrons qu'il peut être exponentiellement moins efficace de représenter certaines fonctions par des réseaux à une seule couche cachée, comparé à des réseaux profonds (chapitre 4). Nos analyses permettent de mieux comprendre certains problèmes intrinsèques liés à ces algorithmes, et d'orienter la recherche dans des directions qui pourraient permettre de les résoudre. Nous identifions également des inefficacités computationnelles dans les algorithmes d'apprentissage semi-supervisé à base de graphe (chapitre 5), et dans l'apprentissage de mélanges de Gaussiennes en présence de valeurs manquantes (chapitre 6). Dans les deux cas, nous proposons de nouveaux algorithmes capables de traiter des ensembles de données significativement plus grands. Les deux derniers chapitres traitent de l'efficacité computationnelle sous un angle différent. Dans le chapitre 7, nous analysons de manière théorique un algorithme existant pour l'apprentissage efficace dans les machines de Boltzmann restreintes (la divergence contrastive), afin de mieux comprendre les raisons qui expliquent le succès de cet algorithme. Finalement, dans le chapitre 8 nous présentons une application de l'apprentissage machine dans le domaine des jeux vidéo, pour laquelle le problème de l'efficacité computationnelle est relié à des considérations d'ingénierie logicielle et matérielle, souvent ignorées en recherche mais ô combien importantes en pratique.

La représentation de la machine dans la trilogie d’anticipation scientifique d’Albert Robida : du texte à l’image et de l’image au texte

Cette thèse étudie la représentation de la machine chez Robida. La partie centrale de notre recherche s’intéresse à révéler ses significations et interroge sa mise en scène littéraire et visuelle dans chacun des romans de la trilogie d’anticipation scientifique la plus connue de l’auteur-illustrateur. La quête se transforme en un voyage continu entre le lisible et le visible, le dit et le non-dit, la description littéraire et l’imagination, la réalité et la fiction. Nous nous intéressons à l’évolution de la vision de Robida : dans Le Vingtième siècle, l’image de la machine bienfaisante, facilitant la vie de l’homme, économisant du temps et de l’argent, et contribuant largement à son bonheur et à son divertissement, à part quelques accidents très limités, se traduit par une complémentarité avantageuse entre le texte d’une part et les vignettes, les tableaux et les hors-textes se trouvant dans le récit, d’autre part. Celle-ci se transforme, dans La Guerre au vingtième siècle, en une inquiétude vis-à-vis de l’instrumentalisation de la machine pour la guerre, qui s’exprime par une projection de la narration vers l’illustration in-texte, et sensibilise le lecteur en montrant le caractère violent et offensif d’appareils uniquement nommés. Celle-ci devient finalement, dans La Vie électrique, synonyme d’un pessimisme total quant à l’implication de la machine dans la société et à la puissance du savoir scientifique dans l’avenir, qui s’affiche dans des hors-textes sombres et maussades. Dans ce cadre, la machine illustrée exige une lecture iconotextuelle, une importance accordée au détail, aux éléments présents ou absents, aux modalités de passage d’un mode de présentation à l’autre, à la place anticipée ou tardive de l’illustration, au rapport entre le texte, le dessin et sa légende, aux mots qui migrent vers le dessin et surtout au reste du décor incomplet. Chez Robida, les louanges qui passent à la critique et l’humour qui se fait cynisme, sont assez représentatifs des espoirs et des craintes suscités par la découverte et la mise en application de l’électricité, par ses vertus, mais aussi par son aspect incontrôlable.

A layered JavaScript virtual machine supporting dynamic instrumentation

L’observation de l’exécution d’applications JavaScript est habituellement réalisée en instrumentant une machine virtuelle (MV) industrielle ou en effectuant une traduction source-à-source ad hoc et complexe. Ce mémoire présente une alternative basée sur la superposition de machines virtuelles. Notre approche consiste à faire une traduction source-à-source d’un programme pendant son exécution pour exposer ses opérations de bas niveau au travers d’un modèle objet flexible. Ces opérations de bas niveau peuvent ensuite être redéfinies pendant l’exécution pour pouvoir en faire l’observation. Pour limiter la pénalité en performance introduite, notre approche exploite les opérations rapides originales de la MV sous-jacente, lorsque cela est possible, et applique les techniques de compilation à-la-volée dans la MV superposée. Notre implémentation, Photon, est en moyenne 19% plus rapide qu’un interprète moderne, et entre 19× et 56× plus lente en moyenne que les compilateurs à-la-volée utilisés dans les navigateurs web populaires. Ce mémoire montre donc que la superposition de machines virtuelles est une technique alternative compétitive à la modification d’un interprète moderne pour JavaScript lorsqu’appliqué à l’observation à l’exécution des opérations sur les objets et des appels de fonction.

Un outil d’évaluation neurocognitive des interactions humain-machine

De plus en plus de recherches sur les Interactions Humain-Machine (IHM) tentent d’effectuer des analyses fines de l’interaction afin de faire ressortir ce qui influence les comportements des utilisateurs. Tant au niveau de l’évaluation de la performance que de l’expérience des utilisateurs, on note qu’une attention particulière est maintenant portée aux réactions émotionnelles et cognitives lors de l’interaction. Les approches qualitatives standards sont limitées, car elles se fondent sur l’observation et des entrevues après l’interaction, limitant ainsi la précision du diagnostic. L’expérience utilisateur et les réactions émotionnelles étant de nature hautement dynamique et contextualisée, les approches d’évaluation doivent l’être de même afin de permettre un diagnostic précis de l’interaction. Cette thèse présente une approche d’évaluation quantitative et dynamique qui permet de contextualiser les réactions des utilisateurs afin d’en identifier les antécédents dans l’interaction avec un système. Pour ce faire, ce travail s’articule autour de trois axes. 1) La reconnaissance automatique des buts et de la structure de tâches de l’utilisateur, à l’aide de mesures oculométriques et d’activité dans l’environnement par apprentissage machine. 2) L’inférence de construits psychologiques (activation, valence émotionnelle et charge cognitive) via l’analyse des signaux physiologiques. 3) Le diagnostic de l‘interaction reposant sur le couplage dynamique des deux précédentes opérations. Les idées et le développement de notre approche sont illustrés par leur application dans deux contextes expérimentaux : le commerce électronique et l’apprentissage par simulation. Nous présentons aussi l’outil informatique complet qui a été implémenté afin de permettre à des professionnels en évaluation (ex. : ergonomes, concepteurs de jeux, formateurs) d’utiliser l’approche proposée pour l’évaluation d’IHM. Celui-ci est conçu de manière à faciliter la triangulation des appareils de mesure impliqués dans ce travail et à s’intégrer aux méthodes classiques d’évaluation de l’interaction (ex. : questionnaires et codage des observations).

Adaptation of agriculture to climate change in Quebec : the co-construction of agricultural policies in the RCM of Haut-Richelieu

Les facteurs climatiques ainsi bien que les facteurs non-climatiques doivent être pris en considération dans le processus d'adaptation de l'agriculture aux changements et à la variabilité climatiques (CVC). Ce changement de paradigme met l'agent humain au centre du processus d'adaptation, ce qui peut conduire à une maladaptation. Suite aux débats sur les changements climatiques qui ont attiré l'attention scientifique et publique dans les années 1980 et 1990, l'agriculture canadienne est devenue un des points focaux de plusieurs études pionnières sur les CVC, un phénomène principalement dû à l’effet anthropique. Pour faire face aux CVC, ce n’est pas seulement la mitigation qui est importante mais aussi l’adaptation. Quand il s'agit de l'adaptation, c'est plutôt la variabilité climatique qui nous intéresse que simplement les augmentations moyennes des températures. L'objectif général de ce mémoire de maîtrise est d'améliorer la compréhension des processus d'adaptation et de construction de la capacité d'adaptation ai niveau de la ferme et de la communauté agricole à travers un processus ascendant, c’est-à-dire en utilisant l'approche de co-construction (qui peut également être considéré comme une stratégie d'adaptation en soi), pour développer une gestion et des outils de planification appropriés aux parties prenantes pour accroître ainsi la capacité d'adaptation de la communauté agricole. Pour y arriver, l'approche grounded theory est utilisée. Les résultats consistent de cinq catégories interdépendantes de codes élargis, conceptuellement distinctes et avec un plus grand niveau d'abstraction. La MRC du Haut-Richelieu a été choisie comme étude de cas en raison de plusieurs de ses dimensions agricoles, à part de ses conditions biophysiques favorables. 15 entrevues ont été menées avec les agriculteurs. Les résultats montrent que si certains agriculteurs ont reconnu les côtés positifs et négatifs des CVC, d’autres sont très optimistes à ce sujet comme se ils ne voient que le côté positif; d'où la nécessité de voir les deux côtés des CVC. Aussi, il y a encore une certaine incertitude liée aux CVC, qui vient de la désinformation et la désensibilisation des agriculteurs principalement en ce qui concerne les causes des CVC ainsi que la nature des événements climatiques. En outre, et compte tenu du fait que l'adaptation a plusieurs caractéristiques et types, il existe de nombreux types d'adaptation qui impliquent à la fois l'acteur privé et le gouvernement. De plus, les stratégies d'adaptation doivent être élaborées conjointement par les agriculteurs en concert avec d'autres acteurs, à commencer par les agronomes, car ils servent en tant que relais important entre les agriculteurs et d'autres parties prenantes telles que les institutions publiques et les entreprises privées.

From Word Embeddings to Large Vocabulary Neural Machine Translation

Dans ce mémoire, nous examinons certaines propriétés des représentations distribuées de mots et nous proposons une technique pour élargir le vocabulaire des systèmes de traduction automatique neurale. En premier lieu, nous considérons un problème de résolution d'analogies bien connu et examinons l'effet de poids adaptés à la position, le choix de la fonction de combinaison et l'impact de l'apprentissage supervisé. Nous enchaînons en montrant que des représentations distribuées simples basées sur la traduction peuvent atteindre ou dépasser l'état de l'art sur le test de détection de synonymes TOEFL et sur le récent étalon-or SimLex-999. Finalament, motivé par d'impressionnants résultats obtenus avec des représentations distribuées issues de systèmes de traduction neurale à petit vocabulaire (30 000 mots), nous présentons une approche compatible à l'utilisation de cartes graphiques pour augmenter la taille du vocabulaire par plus d'un ordre de magnitude. Bien qu'originalement développée seulement pour obtenir les représentations distribuées, nous montrons que cette technique fonctionne plutôt bien sur des tâches de traduction, en particulier de l'anglais vers le français (WMT'14).