6 resultados para network effect

em Université de Montréal, Canada


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This thesis examines the microeconomic consequences of the arrival of open source in the software market. Specifically, it analyzes three features of open source software by using specific models of industrial organization. Open source software is free, and may be modified or duplicated by anyone. The first paper studies the entry of an open source software in a closed source software market. Using a model of horizontal differentiation, the analysis considers a closed source firm's investment in the quality of its software. The introduction of open source on the market reduces the firm's investment in quality and increases the price of its software. Moreover, the entry of open source software may reduce consumer welfare. Post-entry by an open source software, the reduction in market share lowers the firm's incentive to invest in quality. The second paper features vertical differentiation to study a monopolist selling supporting product to its software. The study begins by contrasting the supply of support by an open source provider and a closed source vendor. The model shows that in both cases the levels of support offered are the same. In addition, consumer welfare is higher and profit lower under an open source software. Then, the paper considers the competition in the provision of support. Here, the supply of high level support is greater than under a monopolist. Finally, the monopolist adopts a dual licensing strategy to extract more surplus from developers interested in modifying open source software and redistributing the resulting product. This technique, when the developers place high value on the source code, generates more profit if the monopolist chooses to publish as open source rather than closed source. The last paper studies how a closed source firm is affected by the introduction of an open source benefiting from contributions by users. A vertical differentiation model is used, and reveals that, when contribution of users is present, the closed source vendor may lower its price to a level where it forces the open source out of the market. The firm's lower price not only increases demand for its software, but also induces consumers into switching from open to closed source software therefore reducing the contribution of users.

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La thèse comporte trois essais en microéconomie appliquée. En utilisant des modèles d’apprentissage (learning) et d’externalité de réseau, elle étudie le comportement des agents économiques dans différentes situations. Le premier essai de la thèse se penche sur la question de l’utilisation des ressources naturelles en situation d’incertitude et d’apprentissage (learning). Plusieurs auteurs ont abordé le sujet, mais ici, nous étudions un modèle d’apprentissage dans lequel les agents qui consomment la ressource ne formulent pas les mêmes croyances a priori. Le deuxième essai aborde le problème générique auquel fait face, par exemple, un fonds de recherche désirant choisir les meilleurs parmi plusieurs chercheurs de différentes générations et de différentes expériences. Le troisième essai étudie un modèle particulier d’organisation d’entreprise dénommé le marketing multiniveau (multi-level marketing). Le premier chapitre est intitulé "Renewable Resource Consumption in a Learning Environment with Heterogeneous beliefs". Nous y avons utilisé un modèle d’apprentissage avec croyances hétérogènes pour étudier l’exploitation d’une ressource naturelle en situation d’incertitude. Il faut distinguer ici deux types d’apprentissage : le adaptive learning et le learning proprement dit. Ces deux termes ont été empruntés à Koulovatianos et al (2009). Nous avons montré que, en comparaison avec le adaptive learning, le learning a un impact négatif sur la consommation totale par tous les exploitants de la ressource. Mais individuellement certains exploitants peuvent consommer plus la ressource en learning qu’en adaptive learning. En effet, en learning, les consommateurs font face à deux types d’incitations à ne pas consommer la ressource (et donc à investir) : l’incitation propre qui a toujours un effet négatif sur la consommation de la ressource et l’incitation hétérogène dont l’effet peut être positif ou négatif. L’effet global du learning sur la consommation individuelle dépend donc du signe et de l’ampleur de l’incitation hétérogène. Par ailleurs, en utilisant les variations absolues et relatives de la consommation suite à un changement des croyances, il ressort que les exploitants ont tendance à converger vers une décision commune. Le second chapitre est intitulé "A Perpetual Search for Talent across Overlapping Generations". Avec un modèle dynamique à générations imbriquées, nous avons étudié iv comment un Fonds de recherche devra procéder pour sélectionner les meilleurs chercheurs à financer. Les chercheurs n’ont pas la même "ancienneté" dans l’activité de recherche. Pour une décision optimale, le Fonds de recherche doit se baser à la fois sur l’ancienneté et les travaux passés des chercheurs ayant soumis une demande de subvention de recherche. Il doit être plus favorable aux jeunes chercheurs quant aux exigences à satisfaire pour être financé. Ce travail est également une contribution à l’analyse des Bandit Problems. Ici, au lieu de tenter de calculer un indice, nous proposons de classer et d’éliminer progressivement les chercheurs en les comparant deux à deux. Le troisième chapitre est intitulé "Paradox about the Multi-Level Marketing (MLM)". Depuis quelques décennies, on rencontre de plus en plus une forme particulière d’entreprises dans lesquelles le produit est commercialisé par le biais de distributeurs. Chaque distributeur peut vendre le produit et/ou recruter d’autres distributeurs pour l’entreprise. Il réalise des profits sur ses propres ventes et reçoit aussi des commissions sur la vente des distributeurs qu’il aura recrutés. Il s’agit du marketing multi-niveau (multi-level marketing, MLM). La structure de ces types d’entreprise est souvent qualifiée par certaines critiques de système pyramidal, d’escroquerie et donc insoutenable. Mais les promoteurs des marketing multi-niveau rejettent ces allégations en avançant que le but des MLMs est de vendre et non de recruter. Les gains et les règles de jeu sont tels que les distributeurs ont plus incitation à vendre le produit qu’à recruter. Toutefois, si cette argumentation des promoteurs de MLMs est valide, un paradoxe apparaît. Pourquoi un distributeur qui désire vraiment vendre le produit et réaliser un gain recruterait-il d’autres individus qui viendront opérer sur le même marché que lui? Comment comprendre le fait qu’un agent puisse recruter des personnes qui pourraient devenir ses concurrents, alors qu’il est déjà établi que tout entrepreneur évite et même combat la concurrence. C’est à ce type de question que s’intéresse ce chapitre. Pour expliquer ce paradoxe, nous avons utilisé la structure intrinsèque des organisations MLM. En réalité, pour être capable de bien vendre, le distributeur devra recruter. Les commissions perçues avec le recrutement donnent un pouvoir de vente en ce sens qu’elles permettent au recruteur d’être capable de proposer un prix compétitif pour le produit qu’il désire vendre. Par ailleurs, les MLMs ont une structure semblable à celle des multi-sided markets au sens de Rochet et Tirole (2003, 2006) et Weyl (2010). Le recrutement a un effet externe sur la vente et la vente a un effet externe sur le recrutement, et tout cela est géré par le promoteur de l’organisation. Ainsi, si le promoteur ne tient pas compte de ces externalités dans la fixation des différentes commissions, les agents peuvent se tourner plus ou moins vers le recrutement.

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Cette thèse porte sur une classe d'algorithmes d'apprentissage appelés architectures profondes. Il existe des résultats qui indiquent que les représentations peu profondes et locales ne sont pas suffisantes pour la modélisation des fonctions comportant plusieurs facteurs de variation. Nous sommes particulièrement intéressés par ce genre de données car nous espérons qu'un agent intelligent sera en mesure d'apprendre à les modéliser automatiquement; l'hypothèse est que les architectures profondes sont mieux adaptées pour les modéliser. Les travaux de Hinton (2006) furent une véritable percée, car l'idée d'utiliser un algorithme d'apprentissage non-supervisé, les machines de Boltzmann restreintes, pour l'initialisation des poids d'un réseau de neurones supervisé a été cruciale pour entraîner l'architecture profonde la plus populaire, soit les réseaux de neurones artificiels avec des poids totalement connectés. Cette idée a été reprise et reproduite avec succès dans plusieurs contextes et avec une variété de modèles. Dans le cadre de cette thèse, nous considérons les architectures profondes comme des biais inductifs. Ces biais sont représentés non seulement par les modèles eux-mêmes, mais aussi par les méthodes d'entraînement qui sont souvent utilisés en conjonction avec ceux-ci. Nous désirons définir les raisons pour lesquelles cette classe de fonctions généralise bien, les situations auxquelles ces fonctions pourront être appliquées, ainsi que les descriptions qualitatives de telles fonctions. L'objectif de cette thèse est d'obtenir une meilleure compréhension du succès des architectures profondes. Dans le premier article, nous testons la concordance entre nos intuitions---que les réseaux profonds sont nécessaires pour mieux apprendre avec des données comportant plusieurs facteurs de variation---et les résultats empiriques. Le second article est une étude approfondie de la question: pourquoi l'apprentissage non-supervisé aide à mieux généraliser dans un réseau profond? Nous explorons et évaluons plusieurs hypothèses tentant d'élucider le fonctionnement de ces modèles. Finalement, le troisième article cherche à définir de façon qualitative les fonctions modélisées par un réseau profond. Ces visualisations facilitent l'interprétation des représentations et invariances modélisées par une architecture profonde.

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The HIV-1 accessory protein Vpu enhances virus particle release by counteracting a host factor that retains virions at the cell surface of infected cells. It was recently demonstrated that cellular protein BST2/CD317/Tetherin restricts HIV-1 release in a Vpu-dependent manner. CAML was also proposed to be involved in this process. We investigated whether CAML is involved in Tetherin cell-surface expression. Here, we show that CAML over-expression in permissive Cos-7 cells or CAML depletion in restrictive HeLa cells has no effect on HIV-1 release nor on Tetherin surface expression, indicating that CAML is not required for Tetherin-mediated restriction of HIV-1 release.

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MicroARN (miARN) ont récemment émergé comme un acteur central du gène réseau de régulation impliqués dans la prise du destin cellulaire. L'apoptose, un actif processus, par lequel des cellules déclenchent leur auto-destruction en réponse à un signal, peut être contrôlé par les miARN. Il a également été impliqué dans une variété de maladies humaines, comme les maladies du cœur, et a été pensé comme une cible pour le traitement de la maladie. Tanshinone IIA (TIIA), un monomère de phenanthrenequinones utilisé pour traiter maladies cardiovasculaires, est connu pour exercer des effets cardioprotecteurs de l'infarctus du myocarde en ciblant l'apoptose par le renforcement de Bcl-2 expression. Pour explorer les liens potentiels entre le miARN et l'action anti-apoptotique de TIIA, nous étudié l'implication possible des miARN. Nous avons constaté que l'expression de tous les trois membres de la famille miR-34, miR-34a, miR-34b et miR-34c ont été fortement régulée à la hausse après l'exposition soit à la doxorubicine, un agent endommageant l'ADN ou de pro-oxydant H2O2 pendant 24 heures. Cette régulation à la hausse causé significativement la mort cellulaire par apoptose, comme déterminé par fragmentation de l'ADN, et les effets ont été renversés par les ARNs antisens de ces miARN. Le prétraitement des cellules avec TIIA avant l'incubation avec la doxorubicine ou H2O2 a empêché surexpression de miR-34 et a réduit des apoptose. Nous avons ensuite établi BCL2L2, API5 et TCL1, en plus de BCL2, comme les gènes nouveaux cibles pour miR-34. Nous avons également élucidé que la répression des ces gènes par MiR-34 explique l'effet proapoptotique dans les cardiomyocytes. Ce que la régulation positive de ces gènes par TIIA realisée par la répression de l'expression de miR-34 est probable le mécanisme moléculaire de son effet bénéfique contre ischémique lésions cardiaques.

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La méditation par le ‘mindfulness’ favorise la stabilité émotionelle, mais les mécanismes neuroneux qui sous-tendent ces effets sont peu connus. Ce projet investiga l’effet du ‘mindfulness’ sur les réponses cérébrales et subjectives à des images négatives, positives et neutres chez des méditants expérimentés et des débutants au moyen de l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Le ‘mindfulness’ atténua l’intensité émotionelle via différents mécanismes cérébraux pour chaque groupe. Comparés aux méditants, les débutants manifestèrent une déactivation de l’amygdale en réponse aux stimuli émotifs durant le ‘mindfulness’. Comparés aux débutants, les méditants exhibèrent une déactivation de régions du réseau du mode par défaut (RMD) pendant le ‘mindfulness’ pour tous stimuli (cortex médian préfrontal [CMP], cortex cingulaire postérieur [CCP]). Le RMD est constitué de régions fonctionnellement connectées, activées au repos et déactivées lors de tâches explicites. Cependant, nous ne connaissons pas les impacts de l’entraînement par la méditation sur la connectivité entre régions du RMD et si ces effets persistent au-delà d’un état méditatif. La connectivité fonctionnelle entre régions du RMD chez les méditants et débutants au repos fut investiguée au moyen de l’IRMf. Comparés aux débutants, les méditants montrèrent une connectivité affaiblie entre subdivisions du CMP, et une connectivité accrue entre le lobule pariétal inférieur et trois regions du RMD. Ces résultats reflètent que les bienfaits immédiats du ‘mindfulness’ sur la psychopathologie pourraient être dûs à une déactivation de régions limbiques impliquées dans la réactivité émotionelle. De plus, les bienfaits à long-terme de la méditation sur la stabilité émotionelle pourrait être dûs à une déactivation de régions corticales et cingulaires impliquées dans l’évaluation de la signification émotive et une connectivité altérée entre régions du RMD à l’état de repos.