Évolution des profils d'état de santé et utilisation des services sociosanitaires chez les personnes âgées

Réalisé en cotutelle avec l'Université de Paris-Sud

Analyse bayésienne et classification pour modèles continus modifiés à zéro

Les modèles à sur-représentation de zéros discrets et continus ont une large gamme d'applications et leurs propriétés sont bien connues. Bien qu'il existe des travaux portant sur les modèles discrets à sous-représentation de zéro et modifiés à zéro, la formulation usuelle des modèles continus à sur-représentation -- un mélange entre une densité continue et une masse de Dirac -- empêche de les généraliser afin de couvrir le cas de la sous-représentation de zéros. Une formulation alternative des modèles continus à sur-représentation de zéros, pouvant aisément être généralisée au cas de la sous-représentation, est présentée ici. L'estimation est d'abord abordée sous le paradigme classique, et plusieurs méthodes d'obtention des estimateurs du maximum de vraisemblance sont proposées. Le problème de l'estimation ponctuelle est également considéré du point de vue bayésien. Des tests d'hypothèses classiques et bayésiens visant à déterminer si des données sont à sur- ou sous-représentation de zéros sont présentées. Les méthodes d'estimation et de tests sont aussi évaluées au moyen d'études de simulation et appliquées à des données de précipitation agrégées. Les diverses méthodes s'accordent sur la sous-représentation de zéros des données, démontrant la pertinence du modèle proposé. Nous considérons ensuite la classification d'échantillons de données à sous-représentation de zéros. De telles données étant fortement non normales, il est possible de croire que les méthodes courantes de détermination du nombre de grappes s'avèrent peu performantes. Nous affirmons que la classification bayésienne, basée sur la distribution marginale des observations, tiendrait compte des particularités du modèle, ce qui se traduirait par une meilleure performance. Plusieurs méthodes de classification sont comparées au moyen d'une étude de simulation, et la méthode proposée est appliquée à des données de précipitation agrégées provenant de 28 stations de mesure en Colombie-Britannique.

Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification

Dans le domaine des neurosciences computationnelles, l'hypothèse a été émise que le système visuel, depuis la rétine et jusqu'au cortex visuel primaire au moins, ajuste continuellement un modèle probabiliste avec des variables latentes, à son flux de perceptions. Ni le modèle exact, ni la méthode exacte utilisée pour l'ajustement ne sont connus, mais les algorithmes existants qui permettent l'ajustement de tels modèles ont besoin de faire une estimation conditionnelle des variables latentes. Cela nous peut nous aider à comprendre pourquoi le système visuel pourrait ajuster un tel modèle; si le modèle est approprié, ces estimé conditionnels peuvent aussi former une excellente représentation, qui permettent d'analyser le contenu sémantique des images perçues. Le travail présenté ici utilise la performance en classification d'images (discrimination entre des types d'objets communs) comme base pour comparer des modèles du système visuel, et des algorithmes pour ajuster ces modèles (vus comme des densités de probabilité) à des images. Cette thèse (a) montre que des modèles basés sur les cellules complexes de l'aire visuelle V1 généralisent mieux à partir d'exemples d'entraînement étiquetés que les réseaux de neurones conventionnels, dont les unités cachées sont plus semblables aux cellules simples de V1; (b) présente une nouvelle interprétation des modèles du système visuels basés sur des cellules complexes, comme distributions de probabilités, ainsi que de nouveaux algorithmes pour les ajuster à des données; et (c) montre que ces modèles forment des représentations qui sont meilleures pour la classification d'images, après avoir été entraînés comme des modèles de probabilités. Deux innovations techniques additionnelles, qui ont rendu ce travail possible, sont également décrites : un algorithme de recherche aléatoire pour sélectionner des hyper-paramètres, et un compilateur pour des expressions mathématiques matricielles, qui peut optimiser ces expressions pour processeur central (CPU) et graphique (GPU).

A Tangled Web? Asking the Gender Question in the Multilateral Development Banks’ Law and Justice Policies in India

Over the course of the last two decades, IFIs (most prominently the World Bank) have begun acknowledging the centrality of human development as an essential element of the economic development process if the growth aimed at is to be holistic and sustainable. Strikingly, there is no agreement on the manner in which this approach is to be achieved, especially in the field of gender and development. This paper focuses on the issue of whether the Multilateral Development Banks’ policies have truly attempted at implementing their stated model of gender mainstreaming through their programmes and projects in India, with a specific focus on the legal sector, since that sector has both instrumental and intrinsic value for gender rights advocates. This article will aim at reviewing their approach towards rule of law projects and the manner in which gender equality norms have or have not been addressed within that framework; it will end with recommendations as to the necessary issues which gender programmes must address within the rule of law framework in order to achieve the Millennium Development Goal of gender equity.

Constructions et représentation de la classe ouvrière du Nord du Québec à Fermont

À l'ère de la mondialisation, où la matrice capitaliste continue de dominer, la classification dans les groupes se définit encore en termes de classes, de genres et d'ethnicité. Les transformations causées par la mondialisation actuelle entraînent de nouveaux modes de production, qui à leur tour transforment les modes de définition et de régulation des populations. Le projet d'exploitation du Nord du Québec est un phénomène relativement récent; or, le processus de construction d'une classe sociale n'est pas un phénomène nouveau. La formation des classes sociales étant toujours en évolution, il semble aujourd'hui pertinent de réexaminer les facteurs économiques, sociologiques et historiques des caractéristiques théoriques nécessaires à la construction et à la représentation d'une classe sociale dont l'existence est liée à l'exploitation accrue des richesses naturelles, la classe ouvrière du Nord du Québec.

 À Fermont, dans le Nord du Québec, les compagnies minières emploient depuis 2011 une grande quantité de travailleurs québécois provenant de l'extérieur de la région, des travailleurs permanents non- résidents. Ainsi, la structure sociale construite sur la force de travailleurs locaux est aux prises avec de nouvelles dynamiques de mobilité sociale géographique. Au travail, les femmes et les autochtones sont aussi affectés par les relations des systèmes de pouvoir de la vie quotidienne, car les emplois de l'industrie minière et du domaine de la construction sont socialement et historiquement fondés sur des capitaux sociaux et culturels (blanc et homme). La classe ouvrière du Nord du Québec est redéfinit par son rapport à la migration géographique des travailleurs permanents non- résidents, par ses relations avec les minorités de genre et les minorités autochtones, relations qui engendrent une organisation sociale complexe et hétérogène.

Développement d’un modèle de classification probabiliste pour la cartographie du couvert nival dans les bassins versants d’Hydro-Québec à l’aide de données de micro-ondes passives

Chaque jour, des décisions doivent être prises quant à la quantité d'hydroélectricité produite au Québec. Ces décisions reposent sur la prévision des apports en eau dans les bassins versants produite à l'aide de modèles hydrologiques. Ces modèles prennent en compte plusieurs facteurs, dont notamment la présence ou l'absence de neige au sol. Cette information est primordiale durant la fonte printanière pour anticiper les apports à venir, puisqu'entre 30 et 40% du volume de crue peut provenir de la fonte du couvert nival. Il est donc nécessaire pour les prévisionnistes de pouvoir suivre l'évolution du couvert de neige de façon quotidienne afin d'ajuster leurs prévisions selon le phénomène de fonte. Des méthodes pour cartographier la neige au sol sont actuellement utilisées à l'Institut de recherche d'Hydro-Québec (IREQ), mais elles présentent quelques lacunes. Ce mémoire a pour objectif d'utiliser des données de télédétection en micro-ondes passives (le gradient de températures de brillance en position verticale (GTV)) à l'aide d'une approche statistique afin de produire des cartes neige/non-neige et d'en quantifier l'incertitude de classification. Pour ce faire, le GTV a été utilisé afin de calculer une probabilité de neige quotidienne via les mélanges de lois normales selon la statistique bayésienne. Par la suite, ces probabilités ont été modélisées à l'aide de la régression linéaire sur les logits et des cartographies du couvert nival ont été produites. Les résultats des modèles ont été validés qualitativement et quantitativement, puis leur intégration à Hydro-Québec a été discutée.

FEATURE SELECTION AND COMPARISON OF TWO NAÏVE BAYES CLASSIFICATION METHODS IN THE CONTEXT OF SPAM FILTERING

Treating e-mail filtering as a binary text classification problem, researchers have applied several statistical learning algorithms to email corpora with promising results. This paper examines the performance of a Naive Bayes classifier using different approaches to feature selection and tokenization on different email corpora

Using appearance and context for outdoor scene object classification

We propose a probabilistic object classifier for outdoor scene analysis as a first step in solving the problem of scene context generation. The method begins with a top-down control, which uses the previously learned models (appearance and absolute location) to obtain an initial pixel-level classification. This information provides us the core of objects, which is used to acquire a more accurate object model. Therefore, their growing by specific active regions allows us to obtain an accurate recognition of known regions. Next, a stage of general segmentation provides the segmentation of unknown regions by a bottom-strategy. Finally, the last stage tries to perform a region fusion of known and unknown segmented objects. The result is both a segmentation of the image and a recognition of each segment as a given object class or as an unknown segmented object. Furthermore, experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal

Object and Scene Classification: what does a Supervised Approach Provide us?

Given a set of images of scenes containing different object categories (e.g. grass, roads) our objective is to discover these objects in each image, and to use this object occurrences to perform a scene classification (e.g. beach scene, mountain scene). We achieve this by using a supervised learning algorithm able to learn with few images to facilitate the user task. We use a probabilistic model to recognise the objects and further we classify the scene based on their object occurrences. Experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal. Object recognition performance is compared to the approaches of He et al. (2004) and Marti et al. (2001) using their own datasets. Furthermore an unsupervised method is implemented in order to evaluate the advantages and disadvantages of our supervised classification approach versus an unsupervised one

Scene Classification Using a Hybrid Generative/Discriminative Approach

We investigate whether dimensionality reduction using a latent generative model is beneficial for the task of weakly supervised scene classification. In detail, we are given a set of labeled images of scenes (for example, coast, forest, city, river, etc.), and our objective is to classify a new image into one of these categories. Our approach consists of first discovering latent ";topics"; using probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature here applied to a bag of visual words representation for each image, and subsequently, training a multiway classifier on the topic distribution vector for each image. We compare this approach to that of representing each image by a bag of visual words vector directly and training a multiway classifier on these vectors. To this end, we introduce a novel vocabulary using dense color SIFT descriptors and then investigate the classification performance under changes in the size of the visual vocabulary, the number of latent topics learned, and the type of discriminative classifier used (k-nearest neighbor or SVM). We achieve superior classification performance to recent publications that have used a bag of visual word representation, in all cases, using the authors' own data sets and testing protocols. We also investigate the gain in adding spatial information. We show applications to image retrieval with relevance feedback and to scene classification in videos

Classification of textures seen from different distances and under varying illumination direction

Changes in the angle of illumination incident upon a 3D surface texture can significantly alter its appearance, implying variations in the image texture. These texture variations produce displacements of class members in the feature space, increasing the failure rates of texture classifiers. To avoid this problem, a model-based texture recognition system which classifies textures seen from different distances and under different illumination directions is presented in this paper. The system works on the basis of a surface model obtained by means of 4-source colour photometric stereo, used to generate 2D image textures under different illumination directions. The recognition system combines coocurrence matrices for feature extraction with a Nearest Neighbour classifier. Moreover, the recognition allows one to guess the approximate direction of the illumination used to capture the test image

Classification of sags according to their origin based on the waveform similarity

A statistical method for classification of sags their origin downstream or upstream from the recording point is proposed in this work. The goal is to obtain a statistical model using the sag waveforms useful to characterise one type of sags and to discriminate them from the other type. This model is built on the basis of multi-way principal component analysis an later used to project the available registers in a new space with lower dimension. Thus, a case base of diagnosed sags is built in the projection space. Finally classification is done by comparing new sags against the existing in the case base. Similarity is defined in the projection space using a combination of distances to recover the nearest neighbours to the new sag. Finally the method assigns the origin of the new sag according to the origin of their neighbours

Sensibilidad del cuestionario anamnésico de síntomas de miembro superior y columna desarrollado por la unidad de investigación de ergonómica de postura y movimiento (EPM) desde la perspectiva de la fisioterapia en Colombia

El propósito de este estudio es evaluar la sensibilidad, especificidad y valores predictivos del Cuestionario Anamnésico de Síntomas de Miembro Superior y Columna (CASMSC) desarrollado por la Unidad de Investigación de Ergonomía de Postura y Movimiento (EPM). Se realizó un estudio descriptivo de tipo correlacional, mediante el análisis de datos secundarios de una base de datos con registros de trabajadores de la industria de alimentos (n=401) en el año 2013, a quienes se les había aplicado el CASMSC, así como una evaluación clínica fisioterapéutica enfocada en los mismos segmentos corporales; esta última utilizada como prueba de oro. Para analizar si existían diferencias estadísticas por edad, antigüedad y género se aplicó el análisis de varianza de una vía. La sensibilidad, especificidad y valores predictivos del CASMSC se informan con sus respectivos intervalos de confianza (95%). La prevalencia de umbral positivo para sospecha de Desorden Músculo Esquelético (DME) tanto de miembro superior como de columna se encontró muy por encima de la media nacional para el sector. La sensibilidad del CASMSC para miembro superior estuvo en el rango de un 80% a 94,57% y para columna cervical y lumbar fue de 36,4% y 43,4%, respectivamente. Para la región dorsal fue casi del doble de las otras dos regiones (85,7%). El CASMSC es recomendable en su apartado para miembro superior dado a su alto nivel de sensibilidad.

Application of agent-based modeling to the study of gender stereotypes

Gender stereotypes are sets of characteristics that people believe to be typically true of a man or woman. We report an agent-based model (ABM) that simulates how stereotypes disseminate in a group through associative mechanisms. The model consists of agents that carry one of several different versions of a stereotype, which share part of their conceptual content. When an agent acts according to his/her stereotype, and that stereotype is shared by an observer, then the latter’s stereotype strengthens. Contrarily, if the agent does not act according to his/ her stereotype, then the observer’s stereotype weakens. In successive interactions, agents develop preferences, such that there will be a higher probability of interaction with agents that confirm their stereotypes. Depending on the proportion of shared conceptual content in the stereotype’s different versions, three dynamics emerge: all stereotypes in the population strengthen, all weaken, or a bifurcation occurs, i.e., some strengthen and some weaken. Additionally, we discuss the use of agent-based modeling to study social phenomena and the practical consequences that the model’s results might have on stereotype research and their effects on a community

Enfermedad tiroidea autoinmune en pacientes colombianos con lupus eritematoso sistémico

Objetivos: Determinar la prevalencia y los factores asociados con el desarrollo de hipotiroidismo autoinmune (HA) en una cohorte de pacientes con lupus eritematoso sistémico (LES), y analizar la información actual en cuanto a la prevalencia e impacto de la enfermedad tiroidea autoinmune y la autoinmunidad tiroidea en pacientes con LES. Métodos: Este fue un estudio realizado en dos pasos. Primero, un total de 376 pacientes con LES fueron evaluados sistemáticamente por la presencia de: 1) HA confirmado, 2) positividad para anticuerpos tiroperoxidasa/tiroglobulina (TPOAb/TgAb) sin hipotiroidismo, 3) hipotiroidismo no autoinmune, y 4) pacientes con LES sin hipotiroidismo ni positividad para TPOAb/TgAb. Se construyeron modelos multivariados y árboles de regresión y clasificación para analizar los datos. Segundo, la información actual fue evaluada a través de una revisión sistemática de la literatura (RLS). Se siguieron las guías PRISMA para la búsqueda en las bases de datos PubMed, Scopus, SciELO y Librería Virtual en Salud. Resultados: En nuestra cohorte, la prevalencia de HA confirmado fue de 12% (Grupo 1). Sin embargo, la frecuencia de positividad para TPOAb y TgAb fue de 21% y 10%, respectivamente (Grupo 2). Los pacientes con LES sin HA, hipotiroidismo no autoinmune ni positividad para TPOAb/TgAb constituyeron el 40% de la corhorte. Los pacientes con HA confirmada fueron estadísticamente significativo de mayor edad y tuvieron un inicio tardío de la enfermedad. El tabaquismo (ORA 6.93, IC 95% 1.98-28.54, p= 0.004), la presencia de Síndrome de Sjögren (SS) (ORA 23.2, IC 95% 1.89-359.53, p= 0.015) y la positividad para anticuerpos anti-péptido cíclico citrulinado (anti-CCP) (ORA 10.35, IC 95% 1.04-121.26, p= 0.047) se asociaron con la coexistencia de LES-HA, ajustado por género y duración de la enfermedad. El tabaquismo y el SS fueron confirmados como factores predictivos para LES-HA (AUC del modelo CART = 0.72). En la RSL, la prevalencia de ETA en LES varío entre 1% al 60%. Los factores asociados con esta poliautoinmunidad fueron el género femenino, edad avanzada, tabaquismo, positividad para algunos anticuerpos, SS y el compromiso articular y cutáneo. Conclusiones: La ETA es frecuente en pacientes con LES, y no afecta la severidad del LES. Los factores de riesgo identificados ayudarán a los clínicos en la búsqueda de ETA. Nuestros resultados deben estimular políticas para la suspensión del tabaquismo en pacientes con LES.