Dynamique de recombinaison radiative dans les nanofils InGaN/GaN : étude détaillée de la photoluminescence

Mesures effectuées dans le laboratoire de caractérisation optique des semi-conducteurs du Prof. Richard Leonelli du département de physique de l'université de Montréal. Les nanofils d'InGaN/GaN ont été fournis par le groupe du Prof. Zetian Mi du département de génie électrique et informatique de l'université McGill.

Dynamique des communautés végétales et impacts des perturbations humaines sur la végétation des tourbières.

Ce mémoire visait à comprendre la dynamique temporelle et les patrons floristiques actuels de deux tourbières du sud-ouest du Québec (Small et Large Tea Field) et à identifier les facteurs anthropiques, environnementaux et spatiaux sous-jacents. Pour répondre aux objectifs, des inventaires floristiques anciens (1985) ont d’abord été comparés à des inventaires récents (2012) puis les patrons actuels et les facteurs sous-jacents ont été identifiés à l’aide d’analyses multi-variables. Mes résultats montrent d’abord qu’un boisement important s’est produit au cours des 30 dernières années dans les tourbières à l’étude, probablement en lien avec le drainage des terres agricoles avoisinantes, diminuant la hauteur de la nappe phréatique. Simultanément, les sphaignes ont proliférées dans le centre des sites s’expliquant par une recolonisation des secteurs ayant brûlés en 1983. D’autre part, mes analyses ont montré que les patrons floristiques actuels étaient surtout liés aux variables environnementales (pH et conductivité de l’eau, épaisseur des dépôts), bien que la variance associée aux activités humaines était aussi significative, notamment dans la tourbière Large (18.6%). Les patrons floristiques ainsi que les variables environnementales et anthropiques explicatives étaient aussi fortement structurés dans l’espace, notamment selon un gradient bordure-centre. Enfin, la diversité béta actuelle était surtout liée à la présence d’espèces non-tourbicoles ou exotiques. Globalement, cette étude a montré que les perturbations humaines passées et actuelles avaient un impact important sur la dynamique et la distribution de la végétation des tourbières Small et Large Tea Field.

Dynamique végétale récente du complexe tourbeux des Tourbières-de-Lanoraie (Québec).

Les milieux humides sont parmi les écosystèmes les plus menacés de la planète que ce soit par le drainage, l’exploitation des ressources naturelles ou les changements climatiques. Dans une optique de conservation, il est primordial de comprendre la part des facteurs autogènes et allogènes dans la dynamique temporelle de ces écosystèmes. Dans ce contexte, les objectifs de cette étude étaient de : 1) reconstituer la dynamique des communautés végétales de deux secteurs ombrotrophes du complexe de milieux humides des Tourbières-de-Lanoraie au cours des trois derniers millénaires et 2) déterminer l’impact des activités humaines depuis les 500 dernières années sur cette dynamique. Pour ce faire, une approche paléoécologique pluridisciplinaire a été utilisée. La dynamique végétale a été semblable dans les deux secteurs étudiés. Elle a d’abord été caractérisée par une ombrotrophication des systèmes tourbeux puis par une transformation graduelle d’une tourbière ombrotrophe ouverte, dominées par les sphaignes et les éricacées, vers des tourbières ombrotrophes forestières. L’ombrotrophication se serait amorcée peu avant le Petit-Âge glaciaire (1570-1850 AD), période associée à des conditions plus fraiches et plus sèches. Le développement de la phase forestière serait beaucoup plus récent (début 1900) et semble être associé à une période d’intensification de l’empreinte anthropique dans le paysage, notamment du drainage. Ce travail montre que les perturbations anthropiques constituent depuis le début du XXème siècle le moteur principal de la dynamique de la végétation des deux secteurs étudiés.

Étude du cortex prémoteur et préfrontal lors de la prise de décision pendant l'intégration temporelle des informations

Une variété de modèles sur le processus de prise de décision dans divers contextes présume que les sujets accumulent les évidences sensorielles, échantillonnent et intègrent constamment les signaux pour et contre des hypothèses alternatives. L'intégration continue jusqu'à ce que les évidences en faveur de l'une des hypothèses dépassent un seuil de critère de décision (niveau de preuve exigé pour prendre une décision). De nouveaux modèles suggèrent que ce processus de décision est plutôt dynamique; les différents paramètres peuvent varier entre les essais et même pendant l’essai plutôt que d’être un processus statique avec des paramètres qui ne changent qu’entre les blocs d’essais. Ce projet de doctorat a pour but de démontrer que les décisions concernant les mouvements d’atteinte impliquent un mécanisme d’accumulation temporelle des informations sensorielles menant à un seuil de décision. Pour ce faire, nous avons élaboré un paradigme de prise de décision basée sur un stimulus ambigu afin de voir si les neurones du cortex moteur primaire (M1), prémoteur dorsal (PMd) et préfrontal (DLPFc) démontrent des corrélats neuronaux de ce processus d’accumulation temporelle. Nous avons tout d’abord testé différentes versions de la tâche avec l’aide de sujets humains afin de développer une tâche où l’on observe le comportement idéal des sujets pour nous permettre de vérifier l’hypothèse de travail. Les données comportementales chez l’humain et les singes des temps de réaction et du pourcentage d'erreurs montrent une augmentation systématique avec l'augmentation de l'ambigüité du stimulus. Ces résultats sont cohérents avec les prédictions des modèles de diffusion, tel que confirmé par une modélisation computationnelle des données. Nous avons, par la suite, enregistré des cellules dans M1, PMd et DLPFc de 2 singes pendant qu'ils s'exécutaient à la tâche. Les neurones de M1 ne semblent pas être influencés par l'ambiguïté des stimuli mais déchargent plutôt en corrélation avec le mouvement exécuté. Les neurones du PMd codent la direction du mouvement choisi par les singes, assez rapidement après la présentation du stimulus. De plus, l’activation de plusieurs cellules du PMd est plus lente lorsque l'ambiguïté du stimulus augmente et prend plus de temps à signaler la direction de mouvement. L’activité des neurones du PMd reflète le choix de l’animal, peu importe si c’est une bonne réponse ou une erreur. Ceci supporte un rôle du PMd dans la prise de décision concernant les mouvements d’atteinte. Finalement, nous avons débuté des enregistrements dans le cortex préfrontal et les résultats présentés sont préliminaires. Les neurones du DLPFc semblent beaucoup plus influencés par les combinaisons des facteurs de couleur et de position spatiale que les neurones du PMd. Notre conclusion est que le cortex PMd est impliqué dans l'évaluation des évidences pour ou contre la position spatiale de différentes cibles potentielles mais assez indépendamment de la couleur de celles-ci. Le cortex DLPFc serait plutôt responsable du traitement des informations pour la combinaison de la couleur et de la position des cibles spatiales et du stimulus ambigu nécessaire pour faire le lien entre le stimulus ambigu et la cible correspondante.

Dynamique holocène d'une tourbière à palses de la région du lac à l'Eau-Claire (Nunavik)

Cette recherche porte sur l’étude paléoécologique d’une tourbière à palses, située à l’intérieur des terres, au-delà de la limite marine de la mer de Tyrrell, sur la rive nord du lac à l’Eau-Claire (Wiyâshâkimî en langue crie). L’objectif principal est de retracer l’impact des changements climatiques sur l’évolution temporelle de cet écosystème. L’analyse de macrorestes végétaux extraits de la tourbe accumulée depuis la déglaciation nous a permis de reconstituer l’évolution des conditions trophiques de la tourbière depuis sa formation. L’accumulation de la matière organique a débuté vers 6290 ans BP (années étalonnées). Par la suite l’évolution de la tourbière a suivi trois étapes successives: une étape d’étang (de 6290 à 5790 ans étal. BP), une étape de tourbière minérotrophe (de 5790 à 4350 ans étal. BP) et une étape de tourbière ombrotrophe (à partir de 4350 ans étal. BP). L’installation du pergélisol menant à la formation de la palse est survenue vers 160 ans étal. BP. La dégradation des palses et la formation subséquente d’une mare de thermokarst auraient été engendrées par le réchauffement climatique qui a commencé au début du siècle. Ainsi, l’étude de l’évolution de la mare de thermokarst située en marge de la tourbière à palse indique la succession de trois phases distinctes, subaquatique, minérotrophe et ombrotrophe. La comparaison de nos résultats avec ceux portant sur les tourbières à palses situées près de la baie d’Hudson et de la baie de James suggère que la continentalité n’a pas influencé d’une façon significative l’évolution de la tourbière du Lac à l’Eau-Claire.

Modèles de Markov cachés à haute précision dynamique

La reconnaissance vocale est une technologie sujette à amélioration. Malgré 40 ans de travaux, de nombreuses applications restent néanmoins hors de portée en raison d'une trop faible efficacité. De façon à pallier à ce problème, l'auteur propose une amélioration au cadre conceptuel classique. Plus précisément, une nouvelle méthode d'entraînement des modèles markoviens cachés est exposée de manière à augmenter la précision dynamique des classificateurs. Le présent document décrit en détail le résultat de trois ans de recherche et les contributions scientifiques qui en sont le produit. L'aboutissement final de cet effort est la production d'un article de journal proposant une nouvelle tentative d'approche à la communauté scientifique internationale. Dans cet article, les auteurs proposent que des topologies finement adaptées de modèles markoviens cachés (HMMs) soient essentielles à une modélisation temporelle de haute précision. Un cadre conceptuel pour l'apprentissage efficace de topologies par élagage de modèles génériques complexes est donc soumis. Des modèles HMM à topologie gauche-à-droite sont d'abord entraînés de façon classique. Des modèles complexes à topologie générique sont ensuite obtenus par écrasement des modèles gauche-à-droite. Finalement, un enchaînement successif d'élagages et d'entraînements Baum-Welch est fait de manière à augmenter la précision temporelle des modèles.

Analyse du compartiment mésozooplanctonique et écologie alimentaire printanière de la sardine, Sardina pilchardus (Walbaum, 1782), et de l’anchois, Engraulis encrasicolus (Linné, 1758) adultes dans le Golfe de Gascogne

Dietary studies of marine species constitute an important key to improve the understanding of its biology and of its role in the ecosystem. Thus, prey-predator relationships structure and determine population dynamics and the trophic network at the ecosystem scale. Among the major study sites, the marine ecosystem is submitted to natural and anthropogenic constraints. In the North-Eastern part of the Atlantic Ocean, the Bay of Biscay is a large open area surrounded South by Spain and East by France. This bay is an historic place of intense fishery activities for which the main small pelagic species targeted are the pilchard, Sardina pilchardus and the anchovy, Engraulis encrasicolus. The aim of this work is to analyze the trophic ecology of these two small pelagic fish in spring in the Bay of Biscay. To do this, a first section is devoted to their prey composed by the mesozooplanktonic compartment, through a two-fold approach: the characterization of their spatio-temporal dynamics during the decade 2003-2013 and the measurement of their energetic content in spring. For this season, it appears that all prey types are not worth energetically and that the Bay of Biscay represents a mosaic of dietary habitat. Moreover, the spring mesozooplankton community presents a strong spatial structuration, a temporal evolution marked by a major change in abundance and a control by the microphytoplankton biomass. The second section of this work is relative to a methodological approach of the trophic ecology of S. pilchardus and E. encrasicolus. Three different trophic tracers have been used: isotopic ratios of carbon and nitrogen, parasitological fauna and mercury contamination levels. To improve the use of the first of these trophic tracers, an experimental approach has been conducted with S. pilchardus to determine a trophic discrimination factor. Finally, it appears that the use of these three trophic tracers has always been permitted to highlight a temporal variability of the relative trophic ecology of these fish. However, no spatial dynamics could be identified through these three trophic tracers.

Addressing issues in sparseness, ecological bias and formulation of the adjacency matrix in Bayesian spatio-temporal analysis of disease counts

The main objective of this PhD was to further develop Bayesian spatio-temporal models (specifically the Conditional Autoregressive (CAR) class of models), for the analysis of sparse disease outcomes such as birth defects. The motivation for the thesis arose from problems encountered when analyzing a large birth defect registry in New South Wales. The specific components and related research objectives of the thesis were developed from gaps in the literature on current formulations of the CAR model, and health service planning requirements. Data from a large probabilistically-linked database from 1990 to 2004, consisting of fields from two separate registries: the Birth Defect Registry (BDR) and Midwives Data Collection (MDC) were used in the analyses in this thesis. The main objective was split into smaller goals. The first goal was to determine how the specification of the neighbourhood weight matrix will affect the smoothing properties of the CAR model, and this is the focus of chapter 6. Secondly, I hoped to evaluate the usefulness of incorporating a zero-inflated Poisson (ZIP) component as well as a shared-component model in terms of modeling a sparse outcome, and this is carried out in chapter 7. The third goal was to identify optimal sampling and sample size schemes designed to select individual level data for a hybrid ecological spatial model, and this is done in chapter 8. Finally, I wanted to put together the earlier improvements to the CAR model, and along with demographic projections, provide forecasts for birth defects at the SLA level. Chapter 9 describes how this is done. For the first objective, I examined a series of neighbourhood weight matrices, and showed how smoothing the relative risk estimates according to similarity by an important covariate (i.e. maternal age) helped improve the model’s ability to recover the underlying risk, as compared to the traditional adjacency (specifically the Queen) method of applying weights. Next, to address the sparseness and excess zeros commonly encountered in the analysis of rare outcomes such as birth defects, I compared a few models, including an extension of the usual Poisson model to encompass excess zeros in the data. This was achieved via a mixture model, which also encompassed the shared component model to improve on the estimation of sparse counts through borrowing strength across a shared component (e.g. latent risk factor/s) with the referent outcome (caesarean section was used in this example). Using the Deviance Information Criteria (DIC), I showed how the proposed model performed better than the usual models, but only when both outcomes shared a strong spatial correlation. The next objective involved identifying the optimal sampling and sample size strategy for incorporating individual-level data with areal covariates in a hybrid study design. I performed extensive simulation studies, evaluating thirteen different sampling schemes along with variations in sample size. This was done in the context of an ecological regression model that incorporated spatial correlation in the outcomes, as well as accommodating both individual and areal measures of covariates. Using the Average Mean Squared Error (AMSE), I showed how a simple random sample of 20% of the SLAs, followed by selecting all cases in the SLAs chosen, along with an equal number of controls, provided the lowest AMSE. The final objective involved combining the improved spatio-temporal CAR model with population (i.e. women) forecasts, to provide 30-year annual estimates of birth defects at the Statistical Local Area (SLA) level in New South Wales, Australia. The projections were illustrated using sixteen different SLAs, representing the various areal measures of socio-economic status and remoteness. A sensitivity analysis of the assumptions used in the projection was also undertaken. By the end of the thesis, I will show how challenges in the spatial analysis of rare diseases such as birth defects can be addressed, by specifically formulating the neighbourhood weight matrix to smooth according to a key covariate (i.e. maternal age), incorporating a ZIP component to model excess zeros in outcomes and borrowing strength from a referent outcome (i.e. caesarean counts). An efficient strategy to sample individual-level data and sample size considerations for rare disease will also be presented. Finally, projections in birth defect categories at the SLA level will be made.

Unusual Event Detection in Crowded Scenes Using Bag of LBPs in spatio-temporal patches

Modelling events in densely crowded environments remains challenging, due to the diversity of events and the noise in the scene. We propose a novel approach for anomalous event detection in crowded scenes using dynamic textures described by the Local Binary Patterns from Three Orthogonal Planes (LBP-TOP) descriptor. The scene is divided into spatio-temporal patches where LBP-TOP based dynamic textures are extracted. We apply hierarchical Bayesian models to detect the patches containing unusual events. Our method is an unsupervised approach, and it does not rely on object tracking or background subtraction. We show that our approach outperforms existing state of the art algorithms for anomalous event detection in UCSD dataset.

Spatio-temporal patterns of Barmah Forest virus disease in Queensland, Australia

Background Barmah Forest virus (BFV) disease is a common and wide-spread mosquito-borne disease in Australia. This study investigated the spatio-temporal patterns of BFV disease in Queensland, Australia using geographical information system (GIS) tools and geostatistical analysis. Methods/Principal Findings We calculated the incidence rates and standardised incidence rates of BFV disease. Moran's I statistic was used to assess the spatial autocorrelation of BFV incidences. Spatial dynamics of BFV disease was examined using semi-variogram analysis. Interpolation techniques were applied to visualise and display the spatial distribution of BFV disease in statistical local areas (SLAs) throughout Queensland. Mapping of BFV disease by SLAs reveals the presence of substantial spatio-temporal variation over time. Statistically significant differences in BFV incidence rates were identified among age groups (χ2 = 7587, df = 7327,p<0.01). There was a significant positive spatial autocorrelation of BFV incidence for all four periods, with the Moran's I statistic ranging from 0.1506 to 0.2901 (p<0.01). Semi-variogram analysis and smoothed maps created from interpolation techniques indicate that the pattern of spatial autocorrelation was not homogeneous across the state. Conclusions/Significance This is the first study to examine spatial and temporal variation in the incidence rates of BFV disease across Queensland using GIS and geostatistics. The BFV transmission varied with age and gender, which may be due to exposure rates or behavioural risk factors. There are differences in the spatio-temporal patterns of BFV disease which may be related to local socio-ecological and environmental factors. These research findings may have implications in the BFV disease control and prevention programs in Queensland.

Spatio temporal feature evaluation for action recognition

Spatio-Temporal interest points are the most popular feature representation in the field of action recognition. A variety of methods have been proposed to detect and describe local patches in video with several techniques reporting state of the art performance for action recognition. However, the reported results are obtained under different experimental settings with different datasets, making it difficult to compare the various approaches. As a result of this, we seek to comprehensively evaluate state of the art spatio- temporal features under a common evaluation framework with popular benchmark datasets (KTH, Weizmann) and more challenging datasets such as Hollywood2. The purpose of this work is to provide guidance for researchers, when selecting features for different applications with different environmental conditions. In this work we evaluate four popular descriptors (HOG, HOF, HOG/HOF, HOG3D) using a popular bag of visual features representation, and Support Vector Machines (SVM)for classification. Moreover, we provide an in-depth analysis of local feature descriptors and optimize the codebook sizes for different datasets with different descriptors. In this paper, we demonstrate that motion based features offer better performance than those that rely solely on spatial information, while features that combine both types of data are more consistent across a variety of conditions, but typically require a larger codebook for optimal performance.

Spatio-temporal modelling of ultrafine particle number concentration

This thesis developed semi-parametric regression models for estimating the spatio-temporal distribution of outdoor airborne ultrafine particle number concentration (PNC). The models developed incorporate multivariate penalised splines and random walks and autoregressive errors in order to estimate non-linear functions of space, time and other covariates. The models were applied to data from the "Ultrafine Particles from Traffic Emissions and Child" project in Brisbane, Australia, and to longitudinal measurements of air quality in Helsinki, Finland. The spline and random walk aspects of the models reveal how the daily trend in PNC changes over the year in Helsinki and the similarities and differences in the daily and weekly trends across multiple primary schools in Brisbane. Midday peaks in PNC in Brisbane locations are attributed to new particle formation events at the Port of Brisbane and Brisbane Airport.

Hot spot detection and spatio-temporal dispersion of dengue fever in Hanoi, Vietnam

INTRODUCTION Dengue fever (DF) in Vietnam remains a serious emerging arboviral disease, which generates significant concerns among international health authorities. Incidence rates of DF have increased significantly during the last few years in many provinces and cities, especially Hanoi. The purpose of this study was to detect DF hot spots and identify the disease dynamics dispersion of DF over the period between 2004 and 2009 in Hanoi, Vietnam. METHODS Daily data on DF cases and population data for each postcode area of Hanoi between January 1998 and December 2009 were obtained from the Hanoi Center for Preventive Health and the General Statistic Office of Vietnam. Moran's I statistic was used to assess the spatial autocorrelation of reported DF. Spatial scan statistics and logistic regression were used to identify space-time clusters and dispersion of DF. RESULTS The study revealed a clear trend of geographic expansion of DF transmission in Hanoi through the study periods (OR 1.17, 95% CI 1.02-1.34). The spatial scan statistics showed that 6/14 (42.9%) districts in Hanoi had significant cluster patterns, which lasted 29 days and were limited to a radius of 1,000 m. The study also demonstrated that most DF cases occurred between June and November, during which the rainfall and temperatures are highest. CONCLUSIONS There is evidence for the existence of statistically significant clusters of DF in Hanoi, and that the geographical distribution of DF has expanded over recent years. This finding provides a foundation for further investigation into the social and environmental factors responsible for changing disease patterns, and provides data to inform program planning for DF control.