Allocation via Deferred-Acceptance under Responsive Priorities

In many economic environments - such as college admissions, student placements at public schools, and university housing allocation - indivisible objects with capacity constraints are assigned to a set of agents when each agent receives at most one object and monetary compensations are not allowed. In these important applications the agent-proposing deferred-acceptance algorithm with responsive priorities (called responsive DA-rule) performs well and economists have successfully implemented responsive DA-rules or slight variants thereof. First, for house allocation problems we characterize the class of responsive DA-rules by a set of basic and intuitive properties, namely, unavailable type invariance, individual rationality, weak non-wastefulness, resource-monotonicity, truncation invariance, and strategy-proofness. We extend this characterization to the full class of allocation problems with capacity constraints by replacing resource- monotonicity with two-agent consistent con ict resolution. An alternative characterization of responsive DA-rules is obtained using unassigned objects invariance, individual rationality, weak non-wastefulness, weak consistency, and strategy-proofness. Various characterizations of the class of "acyclic" responsive DA-rules are obtained by using the properties efficiency, group strategy-proofness, and consistency.

Strategy-proofness makes the difference: deferred-acceptance with responsive priorities

In college admissions and student placements at public schools, the admission decision can be thought of as assigning indivisible objects with capacity constraints to a set of students such that each student receives at most one object and monetary compensations are not allowed. In these important market design problems, the agent-proposing deferred-acceptance (DA-)mechanism with responsive strict priorities performs well and economists have successfully implemented DA-mechanisms or slight variants thereof. We show that almost all real-life mechanisms used in such environments - including the large classes of priority mechanisms and linear programming mechanisms - satisfy a set of simple and intuitive properties. Once we add strategy-proofness to these properties, DA-mechanisms are the only ones surviving. In market design problems that are based on weak priorities (like school choice), generally multiple tie-breaking (MTB)procedures are used and then a mechanism is implemented with the obtained strict priorities. By adding stability with respect to the weak priorities, we establish the first normative foundation for MTB-DA-mechanisms that are used in NYC.

Approches générales de résolution pour les problèmes multi-attributs de tournées de véhicules et confection d'horaires

Thèse réalisée en cotutelle entre l'Université de Montréal et l'Université de Technologie de Troyes

Méthode de génération de colonnes pour les problèmes de conception de réseaux avec coûts d’ajout de capacité

Les problèmes de conception de réseaux ont reçu un intérêt particulier et ont été largement étudiés de par leurs nombreuses applications dans différents domaines, tels que les transports et les télécommunications. Nous nous intéressons dans ce mémoire au problème de conception de réseaux avec coûts d’ajout de capacité. Il s’agit d’installer un ensemble d’équipements sur un réseau en vue de satisfaire la demande, tout en respectant les contraintes de capacité, chaque arc pouvant admettre plusieurs équipements. L’objectif est de minimiser les coûts variables de transport des produits et les coûts fixes d’installation ou d’augmentation de capacité des équipements. La méthode que nous envisageons pour résoudre ce problème est basée sur les techniques utilisées en programmation linéaire en nombres entiers, notamment celles de génération de colonnes et de coupes. Ces méthodes sont introduites dans un algorithme général de branch-and-bound basé sur la relaxation linéaire. Nous avons testé notre méthode sur quatre groupes d’instances de tailles différentes, et nous l’avons comparée à CPLEX, qui constitue un des meilleurs solveurs permettant de résoudre des problèmes d’optimisation, ainsi qu’à une méthode existante dans la littérature combinant des méthodes exactes et heuristiques. Notre méthode a été plus performante que ces deux méthodes, notamment pour les instances de très grandes tailles.

Dynamic Facility Location with Modular Capacities : Models, Algorithms and Applications in Forestry

Les décisions de localisation sont souvent soumises à des aspects dynamiques comme des changements dans la demande des clients. Pour y répondre, la solution consiste à considérer une flexibilité accrue concernant l’emplacement et la capacité des installations. Même lorsque la demande est prévisible, trouver le planning optimal pour le déploiement et l'ajustement dynamique des capacités reste un défi. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur des problèmes de localisation avec périodes multiples, et permettant l'ajustement dynamique des capacités, en particulier ceux avec des structures de coûts complexes. Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces. Cette thèse est divisée en quatre parties. Tout d’abord, nous présentons le contexte industriel à l’origine de nos travaux: une compagnie forestière qui a besoin de localiser des campements pour accueillir les travailleurs forestiers. Nous présentons un modèle PLNE permettant la construction de nouveaux campements, l’extension, le déplacement et la fermeture temporaire partielle des campements existants. Ce modèle utilise des contraintes de capacité particulières, ainsi qu’une structure de coût à économie d’échelle sur plusieurs niveaux. L'utilité du modèle est évaluée par deux études de cas. La deuxième partie introduit le problème dynamique de localisation avec des capacités modulaires généralisées. Le modèle généralise plusieurs problèmes dynamiques de localisation et fournit de meilleures bornes de la relaxation linéaire que leurs formulations spécialisées. Le modèle peut résoudre des problèmes de localisation où les coûts pour les changements de capacité sont définis pour toutes les paires de niveaux de capacité, comme c'est le cas dans le problème industriel mentionnée ci-dessus. Il est appliqué à trois cas particuliers: l'expansion et la réduction des capacités, la fermeture temporaire des installations, et la combinaison des deux. Nous démontrons des relations de dominance entre notre formulation et les modèles existants pour les cas particuliers. Des expériences de calcul sur un grand nombre d’instances générées aléatoirement jusqu’à 100 installations et 1000 clients, montrent que notre modèle peut obtenir des solutions optimales plus rapidement que les formulations spécialisées existantes. Compte tenu de la complexité des modèles précédents pour les grandes instances, la troisième partie de la thèse propose des heuristiques lagrangiennes. Basées sur les méthodes du sous-gradient et des faisceaux, elles trouvent des solutions de bonne qualité même pour les instances de grande taille comportant jusqu’à 250 installations et 1000 clients. Nous améliorons ensuite la qualité de la solution obtenue en résolvent un modèle PLNE restreint qui tire parti des informations recueillies lors de la résolution du dual lagrangien. Les résultats des calculs montrent que les heuristiques donnent rapidement des solutions de bonne qualité, même pour les instances où les solveurs génériques ne trouvent pas de solutions réalisables. Finalement, nous adaptons les heuristiques précédentes pour résoudre le problème industriel. Deux relaxations différentes sont proposées et comparées. Des extensions des concepts précédents sont présentées afin d'assurer une résolution fiable en un temps raisonnable.

Bureaucratic Corruption As a Constraint on Voter Choice

It Has Often Been Assumed That a Country's Tax Level, Tax Structure Progressivity and After-Tax Income Distribution Are Chosen by Voters Subject Only to Their Budget Constraints. This Paper Argues That At Certain Income Levels Voters' Decisions May Be Constrained by Bureaucratic Corruption. the Theoretical Arguments Are Developed in Asymmetry Limits the Capacity of the Fiscal System to Generate Revenues by Means of Direct Taxes. This Hypothesis Is Tested Witha Sample of International Data by Means of a Simultaneous Equation Model. the Distortions Resulting From Corruption Ar Captured Through Their Effects on a Latent Variable Defined As the Overall Fiscal Structure. Evidence Is Found of Causality Running From This Latent Variable to the Level of Taxes and the Degree of After Tax Inequality.

The role of NGOs in global health research for development

Affiliation: Hélène Delisle: Département de nutrition, Faculté de médecine, Université de Montréal

On the Profitability of Production Constraints in a Dynamic Natural Resource Oligopoly

Static oligopoly analysis predicts that if a single firm in Cournot equilibrium were to be constrained to contract its production marginally, its profits would fall. on the other hand, if all the firms were simultaneously constrained to reduce their productino, thus moving the industry towards monopoly output, each firm's profit would rise. We show that these very intuitive results may not hold in a dynamic oligopoly.

On the Optimal Order of Natural Resource Use When the Capacity of the Inexhaustible Substitute is Limited.

Consider a general equilibrium framework where the marginal cost of extraction from several deposits of an exhaustible resource is constant in terms of an inexhaustible perfect substitute and differs between deposits. the instantaneous rate of production form the inexhaustible resource is subject to a capacity constraint.

Participation as capacity-building for active citizenship

Within the framework of the “capability approach” to human rights, this paper argues that adults who facilitate participatory planning and design with children and youth have an ethical obligation to foster young people’s capacities for active democratic citizenship. Practitioners often worry, justifiably, that if young people fail to see their ideas realized, they may become disillusioned and alienated from political life. Based on the experience of the Growing Up in Cities program of UNESCO, four rules of good practice are distilled which can help promote young people’s belief in the value of collective action, regardless of the challenges that the full implementation of their ideas may face.

Développement et validation d'un instrument non-invasifde caractérisation du comportement musculaire respiratoire

Réalisé en cotutelle avec l'Université Joseph Fourier École Doctorale Ingénierie pour la Santé,la Cognition et l'Environnement (France)

«School choice with controlled choice constraints: hard bounds versus soft bounds»

Controlled choice over public schools attempts giving options to parents while maintaining diversity, often enforced by setting feasibility constraints with hard upper and lower bounds for each student type. We demonstrate that there might not exist assignments that satisfy standard fairness and non-wastefulness properties; whereas constrained non-wasteful assignments which are fair for same type students always exist. We introduce a "controlled" version of the deferred acceptance algorithm with an improvement stage (CDAAI) that finds a Pareto optimal assignment among such assignments. To achieve fair (across all types) and non-wasteful assignments, we propose the control constraints to be interpreted as soft bounds-flexible limits that regulate school priorities. In this setting, a modified version of the deferred acceptance algorithm (DAASB) finds an assignment that is Pareto optimal among fair assignments while eliciting true preferences. CDAAI and DAASB provide two alternative practical solutions depending on the interpretation of the control constraints. JEL C78, D61, D78, I20.

L’exercice du raisonnement clinique d’infirmières du programme SIPPE lorsqu’elles priorisent leurs interventions auprès de familles qui vivent en contexte de vulnérabilité.

Cette recherche qualitative avait pour but d’explorer le raisonnement clinique d’infirmières de première ligne en CSSS/CLSC lorsqu’elles priorisent leurs interventions auprès de familles vivant en contexte de vulnérabilité dans le cadre du programme des Services intégrés en périnatalité et pour la petite enfance (SIPPE). Il s’agit d’une étude de cas qui comporte un échantillon intentionnel de sept épisodes de soins impliquant deux infirmières auprès de sept familles en période postnatale lorsqu’elles priorisent leurs interventions. La collecte de données a procédé par méthode think aloud, suivie d’entretiens semi-dirigés auprès des infirmières. Une analyse qualitative des données a été effectuée selon des méthodes interprétatives et par comptage de catégories. Ces dernières ont été formulées et mises en relation en s’inspirant de la modélisation du processus de raisonnement clinique de Tanner (2006) ainsi que des stratégies de raisonnement clinique proposés par Fonteyn (1998). Au terme de cette étude, le processus de raisonnement clinique ne semble pas être différent selon le type de priorité d’intervention auprès de familles en contexte de vulnérabilité, particulièrement lorsque nous distinguons la priorité selon un degré d’urgence (prioritaire ou secondaire). Aussi, nous constatons qu’il existe peu de diversité dans les processus de raisonnement clinique mobilisés à travers les sept épisodes de soins; et qu’un processus narratif de raisonnement est fréquent. Si une famille exprime un besoin urgent, l’infirmière y répond prioritairement. Par ailleurs, lorsque des conditions suggèrent un potentiel accru de vulnérabilité des familles, un mode de raisonnement clinique plus systématique, qui comporte une collecte et une mise en relation d’informations afin de formuler une proposition pour soutenir le passage à l’action, semble être mobilisé pour prioriser l’intervention. Il en est ainsi s’il s’agit d’un premier bébé, que la famille n’utilise pas d’autres ressources formelles de soutien. Autrement, s’il s’agit d’un deuxième bébé et que les familles utilisent d’autres ressources, les infirmières tendent plutôt à appliquer une routine d’intervention SIPPE. Aussi, cette recherche témoigne de l’engagement soutenu des infirmières auprès de familles vivant d’importants défis. Il importe toutefois de soutenir le développement d’un répertoire plus varié de processus de raisonnement clinique afin de renforcer leur capacité de prioriser leur intervention qui se déroule dans un contexte de multiples contraintes organisationnelles et interpersonnelles.