966 resultados para [JEL:C52] Mathématiques et méthodes quantitatives - Modélisation économétrique - Évaluation de modèles et tests


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What is the role of qualitative data? How should mixed approaches be considered? Is it necessary to complement the quantitative approach by the qualitative approach (Maziére et al., 2010) or the opposite? How can these two approaches be combined in a Language Acquisition research? What are the possibilities of generalization that these approaches provide? Besides those necessary theoretical discussions, our starting point is a qualitative research on the acquisition of the plural morpheme in Brazilian Portuguese (BP) in children between 1 year 11 months old and 2 years 7 months old (Hilário, 2012), whose linguistic production is intrinsically connected to their dialogic aspect (Bakhtin & Vološinov, 1973) and to the interaction among interlocutors (Bruner, 2004; Vygotsky, 1986). In this research through the usage of a computational tool (CLAN) it is expected to have more visibility of the quantitative results even if they are in a qualitative approach. Although, it should be taken into account the fact that each approach can achieve valid and relevant results (Valsiner 2000), i.e., with any given method it is possible to reach a kind of generalization (statistical or analytical).

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Lestimation du stock de carbone contenu dans les forêts peut être effectuée de plusieurs manières. Les méthodes les plus connues sont destructives et nécessitent l’abattage d’un grand nombre représentatif d’arbres. Cette représentativité est difficilement atteinte dans les forêts tropicales, présentant une diversité d’espèces exceptionnelles, comme à Madagascar. Afin d’évaluer le niveau de dégradation des forêts, une étude d'images par télédétection est effectuée au moyen de l’analyse du signal radiométrique, combinée à un inventaire non destructif de biomasse. L’étude de la dynamique du paysage proposé est alors basée sur une correction atmosphérique d’une image SPOT 5, de l’année 2009, et sur une classification semi supervisée de l’occupation des sols, combinant une classification préliminaire non supervisée, un échantillonnage aléatoire des classes et une classification supervisée avec un maximum de vraisemblance. La validation est effectuée à l’aide de points indépendants relevés lors des inventaires de biomasse avec des valeurs du stock de carbone bien précises. La classification non supervisée a permis de ressortir deux classes de forêt dénommées « peu dégradée » et « dégradée ». La première désigne l’état climax (le stock de carbone a atteint une valeur qui varie peu) alors que la seconde est caractérisée par un taux de carbone plus faible que le niveau climax, mais qui peut être atteint sans perturbation. Cette première classification permet alors de répartir les placettes d’inventaire dans chaque classe. La méthode d’inventaire recueille à la fois des données dendrométriques classiques (espèce, densité, hauteur totale, hauteur fût, diamètre) et des échantillons représentatifs de branches et de feuilles sur un arbre. Ces différents paramètres avec la densité de bois permettent d’établir une équation allométrique de laquelle est estimée la biomasse totale d’un arbre et conséquemment de la formation forestière. Par la suite, la classification supervisée a été effectuée à partir d’échantillons aléatoires donnant la valeur de séparabilité des classes, de la classification finale. De plus, les valeurs de stocks de carbone à l’hectare, estimées de chaque placette, ont permis de valider cette classification et d’avoir une évaluation de la précision. La connaissance de ce niveau de dégradation issue de données satellitaires à haute résolution spatiale, combinées à des données d’inventaire, ouvre le champ du suivi interannuel du stock de carbone et subséquemment de la modélisation de la situation future du stock de carbone dans différents types de forêts.

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- Réalisé au centre de recherche de l'hospital du Sac-Coeur de Montréal. - Programme conjoint entre Université de Montréal et École Polytechnique de Montréal.

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Ce mémoire a pour but de déterminer des nouvelles méthodes de détection de rupture et/ou de tendance. Après une brève introduction théorique sur les splines, plusieurs méthodes de détection de rupture existant déjà dans la littérature seront présentées. Puis, de nouvelles méthodes de détection de rupture qui utilisent les splines et la statistique bayésienne seront présentées. De plus, afin de bien comprendre d’où provient la méthode utilisant la statistique bayésienne, une introduction sur la théorie bayésienne sera présentée. À l’aide de simulations, nous effectuerons une comparaison de la puissance de toutes ces méthodes. Toujours en utilisant des simulations, une analyse plus en profondeur de la nouvelle méthode la plus efficace sera effectuée. Ensuite, celle-ci sera appliquée sur des données réelles. Une brève conclusion fera unecapitulation de ce mémoire.

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L’électrofilage est une technique de mise en œuvre efficace et versatile qui permet la production de fibres continues d’un diamètre typique de quelques centaines de nanomètres à partir de l’application d’un haut voltage sur une solution concentrée de polymères enchevêtrés. L’évaporation extrêmement rapide du solvant et les forces d’élongation impliquées dans la formation de ces fibres leur confèrent des propriétés hors du commun et très intéressantes pour plusieurs types d’applications, mais dont on commence seulement à effleurer la surface. À cause de leur petite taille, ces matériaux ont longtemps été étudiés uniquement sous forme d’amas de milliers de fibres avec les techniques conventionnelles telles que la spectroscopie infrarouge ou la diffraction des rayons X. Nos connaissances de leur comportement proviennent donc toujours de la convolution des propriétés de l’amas de fibres et des caractéristiques spécifiques de chacune des fibres qui le compose. Les études récentes à l’échelle de la fibre individuelle ont mis en lumière des comportements inhabituels, particulièrement l’augmentation exponentielle du module avec la réduction du diamètre. L’orientation et, de manière plus générale, la structure moléculaire des fibres sont susceptibles d’être à l'origine de ces propriétés, mais d’une manière encore incomprise. L’établissement de relations structure/propriétés claires et l’identification des paramètres qui les influencent représentent des défis d’importance capitale en vue de tirer profit des caractéristiques très particulières des fibres électrofilées. Pour ce faire, il est nécessaire de développer des méthodes plus accessibles et permettant des analyses structurales rapides et approfondies sur une grande quantité de fibres individuelles présentant une large gamme de diamètre. Dans cette thèse, la spectroscopie Raman confocale est utilisée pour l’étude des caractéristiques structurales, telles que l’orientation moléculaire, la cristallinité et le désenchevêtrement, de fibres électrofilées individuelles. En premier lieu, une nouvelle méthodologie de quantification de l’orientation moléculaire par spectroscopie Raman est développée théoriquement dans le but de réduire la complexité expérimentale de la mesure, d’étendre la gamme de matériaux pour lesquels ces analyses sont possibles et d’éliminer les risques d’erreurs par rapport à la méthode conventionnelle. La validité et la portée de cette nouvelle méthode, appelée MPD, est ensuite démontrée expérimentalement. Par la suite, une méthodologie efficace permettant l’étude de caractéristiques structurales à l’échelle de la fibre individuelle par spectroscopie Raman est présentée en utilisant le poly(éthylène téréphtalate) comme système modèle. Les limites de la technique sont exposées et des stratégies expérimentales pour les contourner sont mises de l’avant. Les résultats révèlent une grande variabilité de l'orientation et de la conformation d'une fibre à l'autre, alors que le taux de cristallinité demeure systématiquement faible, démontrant l'importance et la pertinence des études statistiques de fibres individuelles. La présence de chaînes montrant un degré d’enchevêtrement plus faible dans les fibres électrofilées que dans la masse est ensuite démontrée expérimentalement pour la première fois par spectroscopie infrarouge sur des amas de fibres de polystyrène. Les conditions d'électrofilage favorisant ce phénomène structural, qui est soupçonné d’influencer grandement les propriétés des fibres, sont identifiées. Finalement, lensemble des méthodologies développées sont appliquées sur des fibres individuelles de polystyrène pour l’étude approfondie de l’orientation et du désenchevêtrement sur une large gamme de diamètres et pour une grande quantité de fibres. Cette dernière étude permet l’établissement de la première relation structure/propriétés de ces matériaux, à l’échelle individuelle, en montrant clairement le lien entre l’orientation moléculaire, le désenchevêtrement et le module d'élasticité des fibres.