Analyse der politisch-administrativen Probleme und der Governance der öffentlichen Arbeitslosenkassen

Une des principales composantes de la politique de l'emploi, l'assurance chômage, est confrontée à de nombreux changements et pressions. On peut mentionner la révision de la LACI visant à réduire les déficits récurrents et la dette du fonds de l'assurance chômage, les pressions exercées par la Confédération pour réduire les coûts des caisses de chômage ou encore l'introduction d'un nouveau contrat de prestations. Combinés à une des particularités du système suisse de l'assurance chômage résidant dans le fait que les caisses de chômage sont mises partiellement en concurrence entre elles, ces éléments suscitent des interrogations sur les règles de gouvernance des caisses publiques et le degré d'autonomie de ces caisses pour remplir leur mission de manière efficiente. Cette analyse, mandatée par l'Association des caisses publiques de chômage, répond à ces questions.

Identification des motivations pour le jeu vidéo: Revue des typologies des joueurs

Les jeux vidéo, bien que souvent associés au divertissement, sont de plus en plus utilisés à des fins pratiques en raison de leurs aptitudes à soutenir la motivation intrinsèque des joueurs. Afin de bien répondre aux préférences des joueurs, il devient important de comprendre quels facteurs permettent de soutenir ce type de motivation. Malgré la vaste littérature sur le sujet, aucune étude n’a avancé un modèle des motivations pour les jeux vidéo accepté de façon unanime. D’une part, plusieurs modèles fréquemment recensés dans les écrits ne sont supportés par aucune étude empirique. D’une autre part, les modèles ayant reçu un appui empirique sont souvent spécifiques à un type de jeu, ou divergent les uns des autres en raison d’une interprétation restreinte des analyses factorielles. Par conséquent, la présente étude cherche à proposer un modèle des motivations pour les jeux vidéo unifiant les différents modèles présents dans les écrits. Un questionnaire portant sur les comportements et les préférences des joueurs a été développé afin de tester la validité d’un modèle théorique récent des motivations pour les jeux vidéo et d’explorer les motivations des joueurs dans la population générale. Cent cinquante-six participants (41 Femmes; Mage = 25.95) ont complétés le questionnaire dans le cadre d’une expérience portant sur les jeux vidéo ou en ligne. Une analyse factorielle confirmatoire n’a pas permis de confirmer la structure du modèle théorique étudié. Plutôt, une analyse en composantes principales exploratoire a révélé la présence de sept composantes. Enfin, sept facteurs récurrents à travers les modèles supportés empiriquement ont été identifiés : la socialisation, la compétition, l’accomplissement, l’immersion, l’échappement, l’autonomie, et l’auto-actualisation. Ce modèle propose une base sur laquelle les études futures pourront bâtir, ainsi qu’un modèle préliminaire pouvant contribuer au développement de jeux favorisant la motivation intrinsèque des joueurs.

L'apport d'une approche criminalistique pour lutter contre la contrefaçon de médicaments

Dans le domaine de l'analyse et la détection de produits pharmaceutiques contrefaits, différentes techniques analytiques ont été appliquées afin de discriminer les produits authentiques des contrefaçons. Parmi celles-ci, les spectroscopies proche infrarouge (NIR) et Raman ont fourni des résultats prometteurs. L'objectif de cette étude était de développer une méthodologie, basée sur l'établissement de liens chimiques entre les saisies de produits contrefaits, permettant de fournir des informations utiles pour les acteurs impliqués dans la lutte à la prolifération de ces produits. Une banque de données de spectres NIR et Raman a été créée et différents algorithmes de classification non-supervisée (i.e., analyse en composantes principales (ACP) et analyse factorielle discriminante (AFD) - elus ter onolysis) ont été utilisées afin d'identifier les différents groupes de produits présents. Ces classes ont été comparées aux profils chimiques mis en évidence par la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FT-IR) et par la chromatographie gazeuse couplée à la spectrométrie de masse (GC -MS). La stratégie de classification proposée, fondée sur les classes identifiées par spectroscopie NIR et Raman, utilise un algorithme de classification basé sur des mesures de distance et des courbes Receiver Operating Characteristics (ROC). Le modèle est capable de comparer le spectre d'une nouvelle contrefaçon à ceux des saisies précédemment analysées afin de déterminer si le nouveau spécimen appartient à l'une des classes existantes, permettant ainsi de le lier à d'autres saisies dans la base de données.

Evaluation fonctionnelle cinématique après chirurgie de l'épaule.

Introduction: L'évaluation de la fonction de l'épaule à l'aide de capteurscinématiques embarqués produit des mesures discriminatives etsensibles au changement. Cependant, la réalisation pratique reste tropcomplexe pour l'utilisation courante. L'objectif de cette étude était dedévelopper une méthode d'évaluation cinématique simplifié et efficace.Méthode : Une analyse secondaire a été effectuée sur les donnéesd'un score de référence, basé sur la réalisation de 7 mouvements.Trente-cinq patients ont été mesurés à l'aide d'accéléromètreset de gyroscopes en préopératoire, ainsi qu'à 3, 6 et 12mois après chirurgie de l'épaule. Les mouvements essentiels ontété identifiés à l'aide une analyse en composantes principales(ACP). Une méthode d'évaluation simplifiée a ensuite été élaboréeen effectuant des régressions multiples des mouvementssélectionnées versus le score de référence à 3 mois. Les résultatsdu score simplifié ont été comparés au score de référence paranalyse statistique (ANOVA à mesure double répétées, régressionlinéaire, taille de l'effet, limite de l'agrément et corrélationaux échelles cliniques).Resultats : Une composante d'élévation et une composante de rotationreprésentant plus de 62 % de la variance ont été identifiées.Des modèles simplifiés d'évaluation ont donc été calculés avec desrégressions multiples incluant des combinaisons de mouvementsde rotation et d'élévation : dos-tête, dos-abduction, dos-épaule, dosplafond.La comparaison du score de référence et des scores simplifiésmontrait à tous les stades : une relation fortement linéaire (R2> 0,96), une taille de l'effet comparable (d de Cohen 1,33 à 1,51 versus1,33 pour le score de référence) et une corrélation comparable avecles scores cliniques (r = 0,22 à 0,8). La différence entre les scoresse situait entre - 6,28 et + 2,78. La limite de l'agrément variait de 13à 24 %. Parmi les scores simplifiés, seul le score « dos-plafond » nemontrait pas de différence avec le score de référence pour l'interactiontemps*score (p > 0,5).Discussion-Conclusion : Un score cinématique de l'épaule comprenantuniquement deux mouvements a été développé. Plusieursmodèles de score simplifiés produisent des résultats comparablesau score de référence pour l'évaluation de groupes de patients. Lescore moyen « dos-plafond » présente un profil d'évolution dans letemps en relation étroite avec le score de référence. Par contre, ladiscordance des résultats entre le score de référence et les scoressimplifiés lors de mesures individuelles doit être prise en considérationavant une éventuelle application à des études de cas clinique.Implications : Cette nouvelle méthode d'évaluation présente desavantages pratiques pour l'évaluation objective de l'épaule. Cecipourrait favoriser l'utilisation de méthodes d'analyse informatiséedu mouvement en clinique et pour la recherche. Les résultats confirmentégalement que l'on peut obtenir une bonne appréciation de lafonction de l'épaule en demandant au patient de mettre la main dansle dos, puis de lever le bras.

Data-driven clustering : new methods and applications

Abstract : This work is concerned with the development and application of novel unsupervised learning methods, having in mind two target applications: the analysis of forensic case data and the classification of remote sensing images. First, a method based on a symbolic optimization of the inter-sample distance measure is proposed to improve the flexibility of spectral clustering algorithms, and applied to the problem of forensic case data. This distance is optimized using a loss function related to the preservation of neighborhood structure between the input space and the space of principal components, and solutions are found using genetic programming. Results are compared to a variety of state-of--the-art clustering algorithms. Subsequently, a new large-scale clustering method based on a joint optimization of feature extraction and classification is proposed and applied to various databases, including two hyperspectral remote sensing images. The algorithm makes uses of a functional model (e.g., a neural network) for clustering which is trained by stochastic gradient descent. Results indicate that such a technique can easily scale to huge databases, can avoid the so-called out-of-sample problem, and can compete with or even outperform existing clustering algorithms on both artificial data and real remote sensing images. This is verified on small databases as well as very large problems. Résumé : Ce travail de recherche porte sur le développement et l'application de méthodes d'apprentissage dites non supervisées. Les applications visées par ces méthodes sont l'analyse de données forensiques et la classification d'images hyperspectrales en télédétection. Dans un premier temps, une méthodologie de classification non supervisée fondée sur l'optimisation symbolique d'une mesure de distance inter-échantillons est proposée. Cette mesure est obtenue en optimisant une fonction de coût reliée à la préservation de la structure de voisinage d'un point entre l'espace des variables initiales et l'espace des composantes principales. Cette méthode est appliquée à l'analyse de données forensiques et comparée à un éventail de méthodes déjà existantes. En second lieu, une méthode fondée sur une optimisation conjointe des tâches de sélection de variables et de classification est implémentée dans un réseau de neurones et appliquée à diverses bases de données, dont deux images hyperspectrales. Le réseau de neurones est entraîné à l'aide d'un algorithme de gradient stochastique, ce qui rend cette technique applicable à des images de très haute résolution. Les résultats de l'application de cette dernière montrent que l'utilisation d'une telle technique permet de classifier de très grandes bases de données sans difficulté et donne des résultats avantageusement comparables aux méthodes existantes.

Les représentations d'attachement du jeune enfant. Développement d'un système de codage pour les histoires à compléter

Les histoires d'attachement à compléter de Bretherton et Ridgeway (1990) constituent un moyen d'évaluer les narratifs d'enfants dès l'âge de 3 ans. Dans le présent article, nous présentons un Q-sort permettant de coder ces productions enfantines. Des scores à 4 dimensions d'attachement (sécurité, désactivation, hyperactivation, désorganisation) peuvent être obtenus grâce à une comparaison des réponses du sujet à celles de prototypes. Par ailleurs, une analyse en composantes principales a permis de définir 6 échelles, correspondant chacune à un aspect spécifique du jeu. Certains aspects des narratifs semblent influencés par le sexe et l'âge de l'enfant, mais non par son QI. Des exemples d'application du Q-sort sont présentés, notamment pour l'étude de la transmission intergénérationnelle des stratégies d'attachement ou pour l'étude de l'implication des représentations et des capacités narratives en matière de psychopathologie. Bretherton and Ridgeway's (1990) attachment story completion task allows for the assessment of child narratives as early as 3 years of age. In the present article, we present a Q-sort for the coding of these child productions. Scores on 4 attachment dimensions (security, deactivation, hyperactivation, disorganization) can be computed by comparing participants' responses to those of each prototype. Following a principal components analysis, 6 scales have been defined, each one corresponding to some specific aspects of child play. Certain aspects of child narratives seem to be influenced by gender and age, but not by IQ. Examples of possible applications of the Q-sort are presented, such as its use in the study of intergenerational transmission of attachment strategies or the study of the role of representations and narrative competence in psychopathology.

Social trust : a public good?

Combining theories on social trust and social capital with sociopsychological approaches and applying contextual analyses to Swiss and European survey data, this thesis examines under what circumstances generalised trust, often understood as public good, may not benefit everyone, but instead amplify inequality. The empirical investigation focuses on the Swiss context, but considers different scales of analysis. Two broader questions are addressed. First, might generalised trust imply more or less narrow visions of community and solidarity in different contexts? Applying nonlinear principal component analysis to aggregate indicators, Study 1 explores inclusive and exclusive types of social capital in Europe, measured as regional configurations of generalised trust, civic participation and attitudes towards diversity. Study 2 employs multilevel models to examine how generalised trust, as an individual predisposition and an aggregate climate at the level of Swiss cantons, is linked to equality- directed collective action intention versus radical right support. Second, might high-trust climates impact negatively on disadvantaged members of society, precisely because they reflect a normative discourse of social harmony that impedes recognition of inequality? Study 3 compares how climates of generalised trust at the level of Swiss micro-regions and subjective perceptions of neighbourhood cohesion moderate the negative relationship between socio-economic disadvantage and mental health. Overall, demonstrating beneficial, as well as counterintuitive effects of social trust, this thesis proposes a critical and contextualised approach to the sources and dynamics of social cohesion in democratic societies. -- Cette thèse combine des théories sur le capital social et la confiance sociale avec des approches psychosociales et s'appuie sur des analyses contextuelles de données d'enquêtes suisses et européennes, afin d'étudier dans quelles circonstances la confiance généralisée, souvent présentée comme un bien public, pourrait ne pas bénéficier à tout le monde, mais amplifier les inégalités. Les études empiriques, centrées sur le contexte suisse, intègrent différentes échelles d'analyse et investiguent deux questions principales. Premièrement, la confiance généralisée implique-t-elle des visions plus ou moins restrictives de la communauté et de la solidarité selon le contexte? Dans l'étude 1, une analyse à composantes principales non-linéaire sur des indicateurs agrégés permet d'explorer des types de capital social inclusif et exclusif en Europe, mesurés par des configurations régionales de confiance généralisée, de participation civique, et d'attitudes envers la diversité. L'étude 2 utilise des modèles multiniveaux afin d'analyser comment la confiance généralisée, en tant que prédisposition individuelle et climat agrégé au niveau des cantons suisses, est associée à l'intention de participer à des actions collectives en faveur de l'égalité ou, au contraire, à l'intention de voter pour la droite radicale. Deuxièmement, des climats de haute confiance peuvent-ils avoir un impact négatif sur des membres désavantagés de la société, précisément parce qu'ils reflètent un discours normatif d'harmonie sociale qui empêche la reconnaissance des inégalités? L'étude 3 analyse comment des climats de confiance au niveau des micro-régions suisses et la perception subjective de faire partie d'un environnement cohésif modèrent la relation négative entre le désavantage socio-économique et la santé mentale. En démontrant des effets bénéfiques mais aussi contre-intuitifs de la confiance sociale, cette thèse propose une approche critique et contextualisée des sources et dynamiques de la cohésion sociale dans les sociétés démocratiques.

Error models in hydrogeology applications

Notre consommation en eau souterraine, en particulier comme eau potable ou pour l'irrigation, a considérablement augmenté au cours des années. De nombreux problèmes font alors leur apparition, allant de la prospection de nouvelles ressources à la remédiation des aquifères pollués. Indépendamment du problème hydrogéologique considéré, le principal défi reste la caractérisation des propriétés du sous-sol. Une approche stochastique est alors nécessaire afin de représenter cette incertitude en considérant de multiples scénarios géologiques et en générant un grand nombre de réalisations géostatistiques. Nous rencontrons alors la principale limitation de ces approches qui est le coût de calcul dû à la simulation des processus d'écoulements complexes pour chacune de ces réalisations. Dans la première partie de la thèse, ce problème est investigué dans le contexte de propagation de l'incertitude, oú un ensemble de réalisations est identifié comme représentant les propriétés du sous-sol. Afin de propager cette incertitude à la quantité d'intérêt tout en limitant le coût de calcul, les méthodes actuelles font appel à des modèles d'écoulement approximés. Cela permet l'identification d'un sous-ensemble de réalisations représentant la variabilité de l'ensemble initial. Le modèle complexe d'écoulement est alors évalué uniquement pour ce sousensemble, et, sur la base de ces réponses complexes, l'inférence est faite. Notre objectif est d'améliorer la performance de cette approche en utilisant toute l'information à disposition. Pour cela, le sous-ensemble de réponses approximées et exactes est utilisé afin de construire un modèle d'erreur, qui sert ensuite à corriger le reste des réponses approximées et prédire la réponse du modèle complexe. Cette méthode permet de maximiser l'utilisation de l'information à disposition sans augmentation perceptible du temps de calcul. La propagation de l'incertitude est alors plus précise et plus robuste. La stratégie explorée dans le premier chapitre consiste à apprendre d'un sous-ensemble de réalisations la relation entre les modèles d'écoulement approximé et complexe. Dans la seconde partie de la thèse, cette méthodologie est formalisée mathématiquement en introduisant un modèle de régression entre les réponses fonctionnelles. Comme ce problème est mal posé, il est nécessaire d'en réduire la dimensionnalité. Dans cette optique, l'innovation du travail présenté provient de l'utilisation de l'analyse en composantes principales fonctionnelles (ACPF), qui non seulement effectue la réduction de dimensionnalités tout en maximisant l'information retenue, mais permet aussi de diagnostiquer la qualité du modèle d'erreur dans cet espace fonctionnel. La méthodologie proposée est appliquée à un problème de pollution par une phase liquide nonaqueuse et les résultats obtenus montrent que le modèle d'erreur permet une forte réduction du temps de calcul tout en estimant correctement l'incertitude. De plus, pour chaque réponse approximée, une prédiction de la réponse complexe est fournie par le modèle d'erreur. Le concept de modèle d'erreur fonctionnel est donc pertinent pour la propagation de l'incertitude, mais aussi pour les problèmes d'inférence bayésienne. Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont les algorithmes les plus communément utilisés afin de générer des réalisations géostatistiques en accord avec les observations. Cependant, ces méthodes souffrent d'un taux d'acceptation très bas pour les problèmes de grande dimensionnalité, résultant en un grand nombre de simulations d'écoulement gaspillées. Une approche en deux temps, le "MCMC en deux étapes", a été introduite afin d'éviter les simulations du modèle complexe inutiles par une évaluation préliminaire de la réalisation. Dans la troisième partie de la thèse, le modèle d'écoulement approximé couplé à un modèle d'erreur sert d'évaluation préliminaire pour le "MCMC en deux étapes". Nous démontrons une augmentation du taux d'acceptation par un facteur de 1.5 à 3 en comparaison avec une implémentation classique de MCMC. Une question reste sans réponse : comment choisir la taille de l'ensemble d'entrainement et comment identifier les réalisations permettant d'optimiser la construction du modèle d'erreur. Cela requiert une stratégie itérative afin que, à chaque nouvelle simulation d'écoulement, le modèle d'erreur soit amélioré en incorporant les nouvelles informations. Ceci est développé dans la quatrième partie de la thèse, oú cette méthodologie est appliquée à un problème d'intrusion saline dans un aquifère côtier. -- Our consumption of groundwater, in particular as drinking water and for irrigation, has considerably increased over the years and groundwater is becoming an increasingly scarce and endangered resource. Nofadays, we are facing many problems ranging from water prospection to sustainable management and remediation of polluted aquifers. Independently of the hydrogeological problem, the main challenge remains dealing with the incomplete knofledge of the underground properties. Stochastic approaches have been developed to represent this uncertainty by considering multiple geological scenarios and generating a large number of realizations. The main limitation of this approach is the computational cost associated with performing complex of simulations in each realization. In the first part of the thesis, we explore this issue in the context of uncertainty propagation, where an ensemble of geostatistical realizations is identified as representative of the subsurface uncertainty. To propagate this lack of knofledge to the quantity of interest (e.g., the concentration of pollutant in extracted water), it is necessary to evaluate the of response of each realization. Due to computational constraints, state-of-the-art methods make use of approximate of simulation, to identify a subset of realizations that represents the variability of the ensemble. The complex and computationally heavy of model is then run for this subset based on which inference is made. Our objective is to increase the performance of this approach by using all of the available information and not solely the subset of exact responses. Two error models are proposed to correct the approximate responses follofing a machine learning approach. For the subset identified by a classical approach (here the distance kernel method) both the approximate and the exact responses are knofn. This information is used to construct an error model and correct the ensemble of approximate responses to predict the "expected" responses of the exact model. The proposed methodology makes use of all the available information without perceptible additional computational costs and leads to an increase in accuracy and robustness of the uncertainty propagation. The strategy explored in the first chapter consists in learning from a subset of realizations the relationship between proxy and exact curves. In the second part of this thesis, the strategy is formalized in a rigorous mathematical framework by defining a regression model between functions. As this problem is ill-posed, it is necessary to reduce its dimensionality. The novelty of the work comes from the use of functional principal component analysis (FPCA), which not only performs the dimensionality reduction while maximizing the retained information, but also allofs a diagnostic of the quality of the error model in the functional space. The proposed methodology is applied to a pollution problem by a non-aqueous phase-liquid. The error model allofs a strong reduction of the computational cost while providing a good estimate of the uncertainty. The individual correction of the proxy response by the error model leads to an excellent prediction of the exact response, opening the door to many applications. The concept of functional error model is useful not only in the context of uncertainty propagation, but also, and maybe even more so, to perform Bayesian inference. Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms are the most common choice to ensure that the generated realizations are sampled in accordance with the observations. Hofever, this approach suffers from lof acceptance rate in high dimensional problems, resulting in a large number of wasted of simulations. This led to the introduction of two-stage MCMC, where the computational cost is decreased by avoiding unnecessary simulation of the exact of thanks to a preliminary evaluation of the proposal. In the third part of the thesis, a proxy is coupled to an error model to provide an approximate response for the two-stage MCMC set-up. We demonstrate an increase in acceptance rate by a factor three with respect to one-stage MCMC results. An open question remains: hof do we choose the size of the learning set and identify the realizations to optimize the construction of the error model. This requires devising an iterative strategy to construct the error model, such that, as new of simulations are performed, the error model is iteratively improved by incorporating the new information. This is discussed in the fourth part of the thesis, in which we apply this methodology to a problem of saline intrusion in a coastal aquifer.

Identification de QTL à pression artérielle dans le chromosome 18 du rat et analyse des gènes candidats Adrb2 et Nedd4l associés à l’hypertension essentielle

L’hypertension constitue un facteur majeur de risque de maladies cardiovasculaires et touche à un pourcentage important de la population humaine. Il s’agit d’une maladie complexe étant donné son caractère multifactoriel. La régulation de la pression artérielle (PA) est sous contrôle de plusieurs gènes, appelés loci pour traits quantitatifs ou QTL, et elle est le résultat de leur interaction. Étant donné que la PA est un trait quantitatif sous contrôle de plusieurs composantes comme les facteurs génétiques et environnementaux, l’étude de l’hypertension est limitée chez les populations humaines. Ainsi la stratégie principale pour l’étude de cette maladie est l’identification de QTL à PA chez des souches congéniques de rat construites à partir des lignées hyper- et normotendues; à savoir les souches Dahl salt-sensitive [1] et Lewis, respectivement. Des études précédentes dans notre laboratoire ont localisé trois QTL à PA au niveau du chromosome 18 chez le rat. Au cours de ce projet, de nouvelles sous-souches ont été construites afin de raffiner la cartographie de ces QTL. Ainsi, les C18QTL1, C18QTL3 et C18QTL4 ont été définis. Des analyses moléculaires ont été effectuées sur deux gènes candidats pour le C18QTL3; à savoir, Adrb2 et Nedd4l associés précédemment à l’hypertension. La comparaison des résultats de séquençage des régions régulatrices et codantes de ces deux gènes, ainsi que leur analyse d’expression par qRT-PCR chez les souches contrastantes DSS et Lewis, n’ont pas montré de différence significative pouvant expliquer la variation du phénotype observé. Des études plus poussées devront être effectuées sur ces deux gènes et, le cas échéant, l’analyse d’autres gènes contenus dans le C18QTL3 devra être entamée afin d’identifier le gène responsable de ce QTL.

Analyse de la variation inter-populationnelle du canal obstétrique au sein de trois populations génétiquement différentes

La dystocie représente une des causes principales de la mortalité maternelle et fœtale lors de l’accouchement. Une relation trop étroite entre les dimensions maternelles et fœtales résultent souvent en une césarienne d’urgence. Les manuels obstétricaux actuels proposent qu’une forme gynoïde de la cavité obstétricale est normale car elle favorise une descente fœtale sans difficulté lors de la parturition parce qu’elle est arrondie. Ce mémoire de maîtrise porte sur l’étude de la variation inter-populationnelle de la forme du canal obstétrique chez trois populations génétiquement différentes pour tester si ces populations ont toutes une forme gynoïde ou si elles sont variables morphologiquement. Les cavités pelviennes analysées sont constituées de 59 bassins d’Américaines d’origine européenne, 74 bassins d’Américaines d’origine africaine et 19 bassins de Sadlermiuts. Vingt points anatomiques sur la cavité pelvienne ont été digitalisés à partir du bassin articulé pour permettre une visualisation tridimensionnelle de la forme du canal obstétrique. Une analyse Procrustes suivie d’une analyse en composantes principales ont été faites pour faire ressortir les composantes qui permettent de faire des distinctions entre les trois populations. L’existence d’une relation d’une part entre la taille et/ou la masse et d’autre part la morphologie du canal obstétrique a aussi été explorée. Résultats : La morphologie qui décrit les Sadlermiuts est la forme platypelloïde, soit un diamètre médio-latéral plus grand que le diamètre antéro-postérieur, et ce à tous les détroits. Les Américaines africaines présentent une morphologie qui tend vers une forme gynoïde aux détroits supérieur et moyen, et les Américaines européennes démontrent une morphologie intermédiaire entre les formes gynoïde et androïde au détroit supérieur. Seule la taille du bassin (taille centroïde) est corrélée à des changements de la forme du canal obstétrique pour les détroits supérieur et moyen. Discussion: La forme gynoïde n’est pas représentative de la cavité obstétricale chez les trois populations. Il est possible que la forme platypelloïde des Sadlermiuts soit une conséquence de comportements induisant des changements morphologiques lors du développement squelettique. D’autres études sont requises pour évaluer cette hypothèse.

Le rendu en demi-ton avec sensibilité à la structure

Dans ce mémoire nous allons présenter une méthode de diffusion d’erreur originale qui peut reconstruire des images en demi-ton qui plaisent à l’œil. Cette méthode préserve des détails fins et des structures visuellement identifiables présentes dans l’image originale. Nous allons tout d’abord présenter et analyser quelques travaux précédents afin de montrer certains problèmes principaux du rendu en demi-ton, et nous allons expliquer pourquoi nous avons décidé d’utiliser un algorithme de diffusion d’erreur pour résoudre ces problèmes. Puis nous allons présenter la méthode proposée qui est conceptuellement simple et efficace. L’image originale est analysée, et son contenu fréquentiel est détecté. Les composantes principales du contenu fréquentiel (la fréquence, l’orientation et le contraste) sont utilisées comme des indices dans un tableau de recherche afin de modifier la méthode de diffusion d’erreur standard. Le tableau de recherche est établi dans un étape de pré-calcul et la modification est composée par la modulation de seuil et la variation des coefficients de diffusion. Ensuite le système en entier est calibré de façon à ce que ces images reconstruites soient visuellement proches d’images originales (des aplats d’intensité constante, des aplats contenant des ondes sinusoïdales avec des fréquences, des orientations et des constrastes différents). Finalement nous allons comparer et analyser des résultats obtenus par la méthode proposée et des travaux précédents, et démontrer que la méthode proposée est capable de reconstruire des images en demi-ton de haute qualité (qui préservent des structures) avec un traitement de temps très faible.

Suivi des changements des utilisations/occupations du sol en milieu urbain par imagerie satellitale de résolution spatiale moyenne : le cas de la région métropolitaine de Montréal

De nos jours les cartes d’utilisation/occupation du sol (USOS) à une échelle régionale sont habituellement générées à partir d’images satellitales de résolution modérée (entre 10 m et 30 m). Le National Land Cover Database aux États-Unis et le programme CORINE (Coordination of information on the environment) Land Cover en Europe, tous deux fondés sur les images LANDSAT, en sont des exemples représentatifs. Cependant ces cartes deviennent rapidement obsolètes, spécialement en environnement dynamique comme les megacités et les territoires métropolitains. Pour nombre d’applications, une mise à jour de ces cartes sur une base annuelle est requise. Depuis 2007, le USGS donne accès gratuitement à des images LANDSAT ortho-rectifiées. Des images archivées (depuis 1984) et des images acquises récemment sont disponibles. Sans aucun doute, une telle disponibilité d’images stimulera la recherche sur des méthodes et techniques rapides et efficaces pour un monitoring continue des changements des USOS à partir d’images à résolution moyenne. Cette recherche visait à évaluer le potentiel de telles images satellitales de résolution moyenne pour obtenir de l’information sur les changements des USOS à une échelle régionale dans le cas de la Communauté Métropolitaine de Montréal (CMM), une métropole nord-américaine typique. Les études précédentes ont démontré que les résultats de détection automatique des changements dépendent de plusieurs facteurs tels : 1) les caractéristiques des images (résolution spatiale, bandes spectrales, etc.); 2) la méthode même utilisée pour la détection automatique des changements; et 3) la complexité du milieu étudié. Dans le cas du milieu étudié, à l’exception du centre-ville et des artères commerciales, les utilisations du sol (industriel, commercial, résidentiel, etc.) sont bien délimitées. Ainsi cette étude s’est concentrée aux autres facteurs pouvant affecter les résultats, nommément, les caractéristiques des images et les méthodes de détection des changements. Nous avons utilisé des images TM/ETM+ de LANDSAT à 30 m de résolution spatiale et avec six bandes spectrales ainsi que des images VNIR-ASTER à 15 m de résolution spatiale et avec trois bandes spectrales afin d’évaluer l’impact des caractéristiques des images sur les résultats de détection des changements. En ce qui a trait à la méthode de détection des changements, nous avons décidé de comparer deux types de techniques automatiques : (1) techniques fournissant des informations principalement sur la localisation des changements et (2)techniques fournissant des informations à la fois sur la localisation des changements et sur les types de changement (classes « de-à »). Les principales conclusions de cette recherche sont les suivantes : Les techniques de détection de changement telles les différences d’image ou l’analyse des vecteurs de changements appliqués aux images multi-temporelles LANDSAT fournissent une image exacte des lieux où un changement est survenu d’une façon rapide et efficace. Elles peuvent donc être intégrées dans un système de monitoring continu à des fins d’évaluation rapide du volume des changements. Les cartes des changements peuvent aussi servir de guide pour l’acquisition d’images de haute résolution spatiale si l’identification détaillée du type de changement est nécessaire. Les techniques de détection de changement telles l’analyse en composantes principales et la comparaison post-classification appliquées aux images multi-temporelles LANDSAT fournissent une image relativement exacte de classes “de-à” mais à un niveau thématique très général (par exemple, bâti à espace vert et vice-versa, boisés à sol nu et vice-versa, etc.). Les images ASTER-VNIR avec une meilleure résolution spatiale mais avec moins de bandes spectrales que LANDSAT n’offrent pas un niveau thématique plus détaillé (par exemple, boisés à espace commercial ou industriel). Les résultats indiquent que la recherche future sur la détection des changements en milieu urbain devrait se concentrer aux changements du couvert végétal puisque les images à résolution moyenne sont très sensibles aux changements de ce type de couvert. Les cartes indiquant la localisation et le type des changements du couvert végétal sont en soi très utiles pour des applications comme le monitoring environnemental ou l’hydrologie urbaine. Elles peuvent aussi servir comme des indicateurs des changements de l’utilisation du sol. De techniques telles l’analyse des vecteurs de changement ou les indices de végétation son employées à cette fin.

Élaboration d’un référentiel de compétences pour les futurs enseignants de FLE

Les référentiels de compétences et la formation professionnelle des enseignants sont devenus des sujets qui suscitent beaucoup d’intérêt de la part de plusieurs chercheurs en éducation, dont Paquay (1994), Perrenoud (2001) et Berchoud (2007). La présente étude est une recherche-développement qui se donne pour objectif principal de concevoir et d’élaborer un référentiel de compétences pour les futurs enseignants de français langue étrangère (FLE). Pour y parvenir, notre démarche générale consistait à partir de l’analyse des référentiels de formation des enseignants ainsi que des standards de performance que nous pouvions déjà trouver partout dans le monde. Cette analyse nous a amenée à repérer les points communs et, par la suite, à les synthétiser pour trouver les éléments pertinents qui pourraient nous inspirer pour une première ébauche de notre référentiel. Ainsi, nous avons dressé une liste des domaines de performance nécessaires à la formation des futurs enseignants que nous avons repérés dans les écrits. Pour enrichir cette liste, nous avons mené des consultations auprès de quelques experts en Égypte où le français est enseigné comme deuxième langue étrangère dans les écoles publiques. Et, à l’aide de trois outils de recherche, les entrevues individuelles, le focus-group et le questionnaire, nous avons pu développer et valider des standards de performance pertinents à chacun des domaines identifiés ainsi que des indicateurs pour chaque standard. L’analyse statistique des données recueillies nous a permis d’en faire une description globale, de confirmer des points de convergence de façon significative, et aussi de repérer des éléments sujets à discussion. Ainsi, nous sommes parvenue à élaborer un référentiel qui comprend trois composantes principales : les domaines de performance, les standards et les indicateurs. Ce référentiel contient vingt standards de performance essentiels à la formation des futurs enseignants de FLE. Les standards sont regroupés sous six catégories appelées domaines : compétence linguistique, communication, processus d’enseignement, gestion de classe, évaluation et professionnalité. Le référentiel comprend aussi soixante-trois indicateurs reliés aux standards retenus. Le résultat de notre recherche est donc ce référentiel de compétences destiné aux futurs enseignants de FLE et dont les éléments ont été validés en Égypte. Nous croyons que cet outil servira, d’une part, de cadre de référence pour les professeurs des facultés d’éducation surtout lors du choix de contenu de leurs cours et, d’autre part, comme un guide pour les futurs enseignants qui leur permettra de s’autoévaluer et de se situer par rapport aux différents standards de performance identifiés dans ce référentiel.

Quantification de la relation séquence-activité de l’ARN par prédiction de structure tridimensionnelle

Dans un premier temps, nous avons modélisé la structure d’une famille d’ARN avec une grammaire de graphes afin d’identifier les séquences qui en font partie. Plusieurs autres méthodes de modélisation ont été développées, telles que des grammaires stochastiques hors-contexte, des modèles de covariance, des profils de structures secondaires et des réseaux de contraintes. Ces méthodes de modélisation se basent sur la structure secondaire classique comparativement à nos grammaires de graphes qui se basent sur les motifs cycliques de nucléotides. Pour exemplifier notre modèle, nous avons utilisé la boucle E du ribosome qui contient le motif Sarcin-Ricin qui a été largement étudié depuis sa découverte par cristallographie aux rayons X au début des années 90. Nous avons construit une grammaire de graphes pour la structure du motif Sarcin-Ricin et avons dérivé toutes les séquences qui peuvent s’y replier. La pertinence biologique de ces séquences a été confirmée par une comparaison des séquences d’un alignement de plus de 800 séquences ribosomiques bactériennes. Cette comparaison a soulevée des alignements alternatifs pour quelques unes des séquences que nous avons supportés par des prédictions de structures secondaires et tertiaires. Les motifs cycliques de nucléotides ont été observés par les membres de notre laboratoire dans l'ARN dont la structure tertiaire a été résolue expérimentalement. Une étude des séquences et des structures tertiaires de chaque cycle composant la structure du Sarcin-Ricin a révélé que l'espace des séquences dépend grandement des interactions entre tous les nucléotides à proximité dans l’espace tridimensionnel, c’est-à-dire pas uniquement entre deux paires de bases adjacentes. Le nombre de séquences générées par la grammaire de graphes est plus petit que ceux des méthodes basées sur la structure secondaire classique. Cela suggère l’importance du contexte pour la relation entre la séquence et la structure, d’où l’utilisation d’une grammaire de graphes contextuelle plus expressive que les grammaires hors-contexte. Les grammaires de graphes que nous avons développées ne tiennent compte que de la structure tertiaire et négligent les interactions de groupes chimiques spécifiques avec des éléments extra-moléculaires, comme d’autres macromolécules ou ligands. Dans un deuxième temps et pour tenir compte de ces interactions, nous avons développé un modèle qui tient compte de la position des groupes chimiques à la surface des structures tertiaires. L’hypothèse étant que les groupes chimiques à des positions conservées dans des séquences prédéterminées actives, qui sont déplacés dans des séquences inactives pour une fonction précise, ont de plus grandes chances d’être impliqués dans des interactions avec des facteurs. En poursuivant avec l’exemple de la boucle E, nous avons cherché les groupes de cette boucle qui pourraient être impliqués dans des interactions avec des facteurs d'élongation. Une fois les groupes identifiés, on peut prédire par modélisation tridimensionnelle les séquences qui positionnent correctement ces groupes dans leurs structures tertiaires. Il existe quelques modèles pour adresser ce problème, telles que des descripteurs de molécules, des matrices d’adjacences de nucléotides et ceux basé sur la thermodynamique. Cependant, tous ces modèles utilisent une représentation trop simplifiée de la structure d’ARN, ce qui limite leur applicabilité. Nous avons appliqué notre modèle sur les structures tertiaires d’un ensemble de variants d’une séquence d’une instance du Sarcin-Ricin d’un ribosome bactérien. L’équipe de Wool à l’université de Chicago a déjà étudié cette instance expérimentalement en testant la viabilité de 12 variants. Ils ont déterminé 4 variants viables et 8 létaux. Nous avons utilisé cet ensemble de 12 séquences pour l’entraînement de notre modèle et nous avons déterminé un ensemble de propriétés essentielles à leur fonction biologique. Pour chaque variant de l’ensemble d’entraînement nous avons construit des modèles de structures tertiaires. Nous avons ensuite mesuré les charges partielles des atomes exposés sur la surface et encodé cette information dans des vecteurs. Nous avons utilisé l’analyse des composantes principales pour transformer les vecteurs en un ensemble de variables non corrélées, qu’on appelle les composantes principales. En utilisant la distance Euclidienne pondérée et l’algorithme du plus proche voisin, nous avons appliqué la technique du « Leave-One-Out Cross-Validation » pour choisir les meilleurs paramètres pour prédire l’activité d’une nouvelle séquence en la faisant correspondre à ces composantes principales. Finalement, nous avons confirmé le pouvoir prédictif du modèle à l’aide d’un nouvel ensemble de 8 variants dont la viabilité à été vérifiée expérimentalement dans notre laboratoire. En conclusion, les grammaires de graphes permettent de modéliser la relation entre la séquence et la structure d’un élément structural d’ARN, comme la boucle E contenant le motif Sarcin-Ricin du ribosome. Les applications vont de la correction à l’aide à l'alignement de séquences jusqu’au design de séquences ayant une structure prédéterminée. Nous avons également développé un modèle pour tenir compte des interactions spécifiques liées à une fonction biologique donnée, soit avec des facteurs environnants. Notre modèle est basé sur la conservation de l'exposition des groupes chimiques qui sont impliqués dans ces interactions. Ce modèle nous a permis de prédire l’activité biologique d’un ensemble de variants de la boucle E du ribosome qui se lie à des facteurs d'élongation.

Choix de portefeuille de grande taille et mesures de risque pour preneurs de décision pessimistes

Cette thèse de doctorat consiste en trois chapitres qui traitent des sujets de choix de portefeuilles de grande taille, et de mesure de risque. Le premier chapitre traite du problème d’erreur d’estimation dans les portefeuilles de grande taille, et utilise le cadre d'analyse moyenne-variance. Le second chapitre explore l'importance du risque de devise pour les portefeuilles d'actifs domestiques, et étudie les liens entre la stabilité des poids de portefeuille de grande taille et le risque de devise. Pour finir, sous l'hypothèse que le preneur de décision est pessimiste, le troisième chapitre dérive la prime de risque, une mesure du pessimisme, et propose une méthodologie pour estimer les mesures dérivées. Le premier chapitre améliore le choix optimal de portefeuille dans le cadre du principe moyenne-variance de Markowitz (1952). Ceci est motivé par les résultats très décevants obtenus, lorsque la moyenne et la variance sont remplacées par leurs estimations empiriques. Ce problème est amplifié lorsque le nombre d’actifs est grand et que la matrice de covariance empirique est singulière ou presque singulière. Dans ce chapitre, nous examinons quatre techniques de régularisation pour stabiliser l’inverse de la matrice de covariance: le ridge, spectral cut-off, Landweber-Fridman et LARS Lasso. Ces méthodes font chacune intervenir un paramètre d’ajustement, qui doit être sélectionné. La contribution principale de cette partie, est de dériver une méthode basée uniquement sur les données pour sélectionner le paramètre de régularisation de manière optimale, i.e. pour minimiser la perte espérée d’utilité. Précisément, un critère de validation croisée qui prend une même forme pour les quatre méthodes de régularisation est dérivé. Les règles régularisées obtenues sont alors comparées à la règle utilisant directement les données et à la stratégie naïve 1/N, selon leur perte espérée d’utilité et leur ratio de Sharpe. Ces performances sont mesurée dans l’échantillon (in-sample) et hors-échantillon (out-of-sample) en considérant différentes tailles d’échantillon et nombre d’actifs. Des simulations et de l’illustration empirique menées, il ressort principalement que la régularisation de la matrice de covariance améliore de manière significative la règle de Markowitz basée sur les données, et donne de meilleurs résultats que le portefeuille naïf, surtout dans les cas le problème d’erreur d’estimation est très sévère. Dans le second chapitre, nous investiguons dans quelle mesure, les portefeuilles optimaux et stables d'actifs domestiques, peuvent réduire ou éliminer le risque de devise. Pour cela nous utilisons des rendements mensuelles de 48 industries américaines, au cours de la période 1976-2008. Pour résoudre les problèmes d'instabilité inhérents aux portefeuilles de grandes tailles, nous adoptons la méthode de régularisation spectral cut-off. Ceci aboutit à une famille de portefeuilles optimaux et stables, en permettant aux investisseurs de choisir différents pourcentages des composantes principales (ou dégrées de stabilité). Nos tests empiriques sont basés sur un modèle International d'évaluation d'actifs financiers (IAPM). Dans ce modèle, le risque de devise est décomposé en deux facteurs représentant les devises des pays industrialisés d'une part, et celles des pays émergents d'autres part. Nos résultats indiquent que le risque de devise est primé et varie à travers le temps pour les portefeuilles stables de risque minimum. De plus ces stratégies conduisent à une réduction significative de l'exposition au risque de change, tandis que la contribution de la prime risque de change reste en moyenne inchangée. Les poids de portefeuille optimaux sont une alternative aux poids de capitalisation boursière. Par conséquent ce chapitre complète la littérature selon laquelle la prime de risque est importante au niveau de l'industrie et au niveau national dans la plupart des pays. Dans le dernier chapitre, nous dérivons une mesure de la prime de risque pour des préférences dépendent du rang et proposons une mesure du degré de pessimisme, étant donné une fonction de distorsion. Les mesures introduites généralisent la mesure de prime de risque dérivée dans le cadre de la théorie de l'utilité espérée, qui est fréquemment violée aussi bien dans des situations expérimentales que dans des situations réelles. Dans la grande famille des préférences considérées, une attention particulière est accordée à la CVaR (valeur à risque conditionnelle). Cette dernière mesure de risque est de plus en plus utilisée pour la construction de portefeuilles et est préconisée pour compléter la VaR (valeur à risque) utilisée depuis 1996 par le comité de Bâle. De plus, nous fournissons le cadre statistique nécessaire pour faire de l’inférence sur les mesures proposées. Pour finir, les propriétés des estimateurs proposés sont évaluées à travers une étude Monte-Carlo, et une illustration empirique en utilisant les rendements journaliers du marché boursier américain sur de la période 2000-2011.