The Conceptualization and Exploration of Place Allegiance: Towards a Unified Model of Person-Place Relationships within Outdoor Recreation

The academic study of place has been generally defined by two distinct and highly refined discourses within outdoor recreation research: place attachment and sense of place. Place attachment generally describes the intensity of the place relationship, whereas sense of place approaches place from a more holistic and intimate orientation. This study bridges these two methodological and theoretical separate areas of place research together by re-conceptualizing the way in which place relationships are viewed within outdoor recreation research. The Psychological Continuum Model is used to extend the language of place attachment to incorporate more of the philosophy of sense of place while attending to the empirical strength and utility of place attachment. This extension results in the term place allegiance being coined to depict the strong and profound relationships outdoor recreationists build with their places of outdoor recreation. Using a concurrent mixed methods research design, this study explored place allegiance via an online survey (n = 437) and thirteen in-depth qualitative interviews with outdoor recreationists. Results indicate that place allegiance can be measured through a multi-dimensional model of place allegiance that incorporates behaviours, importance, resistance, knowledge and symbolic value. In addition, place allegiance was found to be related to an individual's influence on life course and his/her willingness to exhibit preservation and protection tendencies. Place allegiance plays an important role in acknowledging the importance of authentic place relationships in an effort to confront placelessness. Wilderness recreation is an important avenue for outdoor recreationists to build strong place relationships.

The Seemingly Unrelated Dynamic Cointegration Regression Model and Testing for Purching Power Parity.

This paper studies seemingly unrelated linear models with integrated regressors and stationary errors. By adding leads and lags of the first differences of the regressors and estimating this augmented dynamic regression model by feasible generalized least squares using the long-run covariance matrix, we obtain an efficient estimator of the cointegrating vector that has a limiting mixed normal distribution. Simulation results suggest that this new estimator compares favorably with others already proposed in the literature. We apply these new estimators to the testing of purchasing power parity (PPP) among the G-7 countries. The test based on the efficient estimates rejects the PPP hypothesis for most countries.

Propriétés anesthésiques et analgésiques de l’eugénol chez la grenouille (Xenopus laevis), le poisson (Oncorhynchus mykiss) et le rat (Rattus norvegicus)

L'eugénol (2-methoxy-4-(2-propenyl) phénol), produit dérivé du clou de girofle (Eugenia aromatica), fut tout d’abord utilisé en application topique à des fins d’analgésie dentaire. Il produit également une anesthésie chirurgicale lorsque administré en immersion chez les poissons. L’eugénol agit sur les récepteurs vanilloïdes, sensibles à la chaleur, aux protons et à certaines molécules lipidiques. Ces récepteurs jouent un rôle important dans le mécanisme de l’inflammation et de l’hyperalgésie. L’eugénol pourrait également produire ses effets par antagonisme des récepteurs glutamaergiques (NMDA) et par son activation des récepteurs GABAergiques. Considérant que l’eugénol produit des effets analgésiques et anesthésiques, des études de pharmacocinétique et de pharmacodynamie furent réalisées chez la grenouille (Xenopus laevis), le poisson (Oncorhynchus mykiss) et le rat (Rattus norvegicus). Les résultats démontrent que l’eugénol administré par immersion à une dose efficace permet d’atteindre une anesthésie chirurgicale chez les grenouilles (350 mg/L) et les poissons (75 mg/L). Suite à des analyses plasmatiques par LC/MS/MS, la pharmacocinétique des grenouilles, des poissons et des rats montre que la drogue est éliminée et qu’il pourrait y avoir une recirculation entérohépathique plus importante chez la grenouille et le rat. La longue demi-vie chez le rat suggère aussi une accumulation dans les tissus après des administrations répétées. Suite à l’administration intraveineuse d’une dose de 20 mg/kg chez le rat, l’eugénol induit une anesthésie chirurgicale pour une très courte période de temps variant autour de 167 s. Les résultats de sensibilité thermique confirment l’efficacité de l’eugénol pour réduire l’hyperalgésie induite chez des rats neuropathiques. L’effet pharmacologique de l’eugénol a démontré une augmentation progressive constante de l’analgésie sur une période de cinq jours de traitements journaliers. En conclusion, l’eugénol possède des propriétés analgésiques et anesthésiques chez la grenouille africaine à griffes (Xenopus laevis), le poisson (Oncorhynchus mykiss) et le rat (Rattus norvegicus).

Approche cartésienne pour le calcul du vent en terrain complexe avec application à la propagation des feux de forêt

La méthode de projection et l'approche variationnelle de Sasaki sont deux techniques permettant d'obtenir un champ vectoriel à divergence nulle à partir d'un champ initial quelconque. Pour une vitesse d'un vent en haute altitude, un champ de vitesse sur une grille décalée est généré au-dessus d'une topographie donnée par une fonction analytique. L'approche cartésienne nommée Embedded Boundary Method est utilisée pour résoudre une équation de Poisson découlant de la projection sur un domaine irrégulier avec des conditions aux limites mixtes. La solution obtenue permet de corriger le champ initial afin d'obtenir un champ respectant la loi de conservation de la masse et prenant également en compte les effets dûs à la géométrie du terrain. Le champ de vitesse ainsi généré permettra de propager un feu de forêt sur la topographie à l'aide de la méthode iso-niveaux. L'algorithme est décrit pour le cas en deux et trois dimensions et des tests de convergence sont effectués.

Caractérisation fonctionnelle chez le poisson zèbre de l'isoforme protéique WNK1/HSN2 mutée dans la neuropathie héréditaire sensitive et autonome de type 2

La neuropathie humaine sensitive et autonome de type 2 (NHSA 2) est une pathologie héréditaire rare caractérisée par une apparition précoce des symptômes et une absence d’affectation motrice. Cette pathologie entraîne la perte de perception de la douleur, de la chaleur et du froid ainsi que de la pression (toucher) dans les membres supérieurs et inférieurs et est due à des mutations autosomales récessives confinées à l’exon HSN2 de la protéine kinase à sérine/thréonine WNK1 (with-no-lysine protein kinase 1). Cet exon spécifique permettrait de conférer une spécificité au système nerveux à l’isoforme protéique WNK1/HSN2. La kinase WNK1 est étudiée en détails, en particulier au niveau du rein, mais son rôle au sein du système nerveux demeure inconnu. Considérant le début précoce de la neuropathie et le manque d’innervation sensorielle révélé par des biopsies chez les patients NHSA2, notre hypothèse de recherche est que les mutations tronquantes menant à la NHSA de type 2 causent une perte de fonction de l’isoforme WNK1/HSN2 spécifique au système nerveux entraînant un défaut dans le développement du système nerveux sensoriel périphérique. Chez l’embryon du poisson zèbre, WNK1/HSN2 est exprimé au niveau des neuromastes de la ligne latérale postérieure, un système mécanosensoriel périphérique. Nous avons obtenu des embryons knockdown pour WNK1/HSN2 par usage d’oligonucléotides morpholino antisens (AMO). Nos trois approches AMO ont révélé des embryons présentant des défauts d’établissement au niveau de la ligne latérale postérieure. Afin de déterminer la voie pathogène impliquant l’isoforme WNK1/HSN2, nous nous sommes intéressés à l’interaction rapportée entre la kinase WNK1 et le co-transporteur neuronal KCC2. Ce dernier est une cible de phosphorylation de WNK1 et son rôle dans la promotion de la neurogenèse est bien connu. Nous avons détecté l’expression de KCC2 au niveau de neuromastes de la ligne latérale postérieure et observé une expression accrue de KCC2 chez les embryons knockdown pour WNK1/HSN2 à l’aide de RT-PCR semi-quantitative. De plus, une sur-expression d’ARN humain de KCC2 chez des embryons a produit des défauts dans la ligne latérale postérieure, phénocopiant le knockdown de WNK1/HSN2. Ces résultats furent validés par un double knockdown, produisant des embryons n’exprimant ni KCC2, ni WNK1/HSN2, dont le phénotype fut atténué. Ces résultats nous mènent à suggérer une voie de signalisation où WNK1/HSN2 est en amont de KCC2, régulant son activation, et possiblement son expression. Nous proposons donc que la perte de fonction de l’isoforme spécifique cause un débalancement dans les niveaux de KCC2 activée, menant à une prolifération et une différenciation réduites des progéniteurs neuronaux du système nerveux périphérique. Les défauts associés à la NHSA de type 2 seraient donc de nature développementale et non neurodégénérative.

Modélisation bayésienne des changements aux niches écologiques causés par le réchauffement climatique

Cette thèse présente des méthodes de traitement de données de comptage en particulier et des données discrètes en général. Il s'inscrit dans le cadre d'un projet stratégique du CRNSG, nommé CC-Bio, dont l'objectif est d'évaluer l'impact des changements climatiques sur la répartition des espèces animales et végétales. Après une brève introduction aux notions de biogéographie et aux modèles linéaires mixtes généralisés aux chapitres 1 et 2 respectivement, ma thèse s'articulera autour de trois idées majeures. Premièrement, nous introduisons au chapitre 3 une nouvelle forme de distribution dont les composantes ont pour distributions marginales des lois de Poisson ou des lois de Skellam. Cette nouvelle spécification permet d'incorporer de l'information pertinente sur la nature des corrélations entre toutes les composantes. De plus, nous présentons certaines propriétés de ladite distribution. Contrairement à la distribution multidimensionnelle de Poisson qu'elle généralise, celle-ci permet de traiter les variables avec des corrélations positives et/ou négatives. Une simulation permet d'illustrer les méthodes d'estimation dans le cas bidimensionnel. Les résultats obtenus par les méthodes bayésiennes par les chaînes de Markov par Monte Carlo (CMMC) indiquent un biais relatif assez faible de moins de 5% pour les coefficients de régression des moyennes contrairement à ceux du terme de covariance qui semblent un peu plus volatils. Deuxièmement, le chapitre 4 présente une extension de la régression multidimensionnelle de Poisson avec des effets aléatoires ayant une densité gamma. En effet, conscients du fait que les données d'abondance des espèces présentent une forte dispersion, ce qui rendrait fallacieux les estimateurs et écarts types obtenus, nous privilégions une approche basée sur l'intégration par Monte Carlo grâce à l'échantillonnage préférentiel. L'approche demeure la même qu'au chapitre précédent, c'est-à-dire que l'idée est de simuler des variables latentes indépendantes et de se retrouver dans le cadre d'un modèle linéaire mixte généralisé (GLMM) conventionnel avec des effets aléatoires de densité gamma. Même si l'hypothèse d'une connaissance a priori des paramètres de dispersion semble trop forte, une analyse de sensibilité basée sur la qualité de l'ajustement permet de démontrer la robustesse de notre méthode. Troisièmement, dans le dernier chapitre, nous nous intéressons à la définition et à la construction d'une mesure de concordance donc de corrélation pour les données augmentées en zéro par la modélisation de copules gaussiennes. Contrairement au tau de Kendall dont les valeurs se situent dans un intervalle dont les bornes varient selon la fréquence d'observations d'égalité entre les paires, cette mesure a pour avantage de prendre ses valeurs sur (-1;1). Initialement introduite pour modéliser les corrélations entre des variables continues, son extension au cas discret implique certaines restrictions. En effet, la nouvelle mesure pourrait être interprétée comme la corrélation entre les variables aléatoires continues dont la discrétisation constitue nos observations discrètes non négatives. Deux méthodes d'estimation des modèles augmentés en zéro seront présentées dans les contextes fréquentiste et bayésien basées respectivement sur le maximum de vraisemblance et l'intégration de Gauss-Hermite. Enfin, une étude de simulation permet de montrer la robustesse et les limites de notre approche.

La régression de Poisson multiniveau généralisée au sein d’un devis longitudinal : un exemple de modélisation du nombre d’arrestations de membres de gangs de rue à Montréal entre 2005 et 2007

Les données comptées (count data) possèdent des distributions ayant des caractéristiques particulières comme la non-normalité, l’hétérogénéité des variances ainsi qu’un nombre important de zéros. Il est donc nécessaire d’utiliser les modèles appropriés afin d’obtenir des résultats non biaisés. Ce mémoire compare quatre modèles d’analyse pouvant être utilisés pour les données comptées : le modèle de Poisson, le modèle binomial négatif, le modèle de Poisson avec inflation du zéro et le modèle binomial négatif avec inflation du zéro. À des fins de comparaisons, la prédiction de la proportion du zéro, la confirmation ou l’infirmation des différentes hypothèses ainsi que la prédiction des moyennes furent utilisées afin de déterminer l’adéquation des différents modèles. Pour ce faire, le nombre d’arrestations des membres de gangs de rue sur le territoire de Montréal fut utilisé pour la période de 2005 à 2007. L’échantillon est composé de 470 hommes, âgés de 18 à 59 ans. Au terme des analyses, le modèle le plus adéquat est le modèle binomial négatif puisque celui-ci produit des résultats significatifs, s’adapte bien aux données observées et produit une proportion de zéro très similaire à celle observée.

Tests pour la dépendance entre les sections dans un modèle de Poisson

Les simulations et figures ont été réalisées avec le logiciel R.

Model of single-electron decay from a strongly isolated quantum dot

Recent measurements of electron escape from a nonequilibrium charged quantum dot are interpreted within a two-dimensional (2D) separable model. The confining potential is derived from 3D self-consistent Poisson-Thomas-Fermi calculations. It is found that the sequence of decay lifetimes provides a sensitive test of the confining potential and its dependence on electron occupation

Development of Hierarchical Clustering Techniques for Gridded Data from Mixed Data Sequences

Knowledge discovery in databases is the non-trivial process of identifying valid, novel potentially useful and ultimately understandable patterns from data. The term Data mining refers to the process which does the exploratory analysis on the data and builds some model on the data. To infer patterns from data, data mining involves different approaches like association rule mining, classification techniques or clustering techniques. Among the many data mining techniques, clustering plays a major role, since it helps to group the related data for assessing properties and drawing conclusions. Most of the clustering algorithms act on a dataset with uniform format, since the similarity or dissimilarity between the data points is a significant factor in finding out the clusters. If a dataset consists of mixed attributes, i.e. a combination of numerical and categorical variables, a preferred approach is to convert different formats into a uniform format. The research study explores the various techniques to convert the mixed data sets to a numerical equivalent, so as to make it equipped for applying the statistical and similar algorithms. The results of clustering mixed category data after conversion to numeric data type have been demonstrated using a crime data set. The thesis also proposes an extension to the well known algorithm for handling mixed data types, to deal with data sets having only categorical data. The proposed conversion has been validated on a data set corresponding to breast cancer. Moreover, another issue with the clustering process is the visualization of output. Different geometric techniques like scatter plot, or projection plots are available, but none of the techniques display the result projecting the whole database but rather demonstrate attribute-pair wise analysis

Discrete and continuous compositions

This paper examines a dataset which is modeled well by the Poisson-Log Normal process and by this process mixed with Log Normal data, which are both turned into compositions. This generates compositional data that has zeros without any need for conditional models or assuming that there is missing or censored data that needs adjustment. It also enables us to model dependence on covariates and within the composition

A mixed H2/H∞-based semiactive control for vibration mitigation in flexible structures

In this paper, we address this problem through the design of a semiactive controller based on the mixed H2/H∞ control theory. The vibrations caused by the seismic motions are mitigated by a semiactive damper installed in the bottom of the structure. It is meant by semiactive damper, a device that absorbs but cannot inject energy into the system. Sufficient conditions for the design of a desired control are given in terms of linear matrix inequalities (LMIs). A controller that guarantees asymptotic stability and a mixed H2/H∞ performance is then developed. An algorithm is proposed to handle the semiactive nature of the actuator. The performance of the controller is experimentally evaluated in a real-time hybrid testing facility that consists of a physical specimen (a small-scale magnetorheological damper) and a numerical model (a large-scale three-story building)

Aplicación de colas de Poisson en procesos de ‘toma de decisiones’ en la gestión de servicios médicos

En este documento se revisa teóricamente la distribución de probabilidad de Poisson como función que asigna a cada suceso definido, sobre una variable aleatoria discreta, la probabilidad de ocurrencia en un intervalo de tiempo o región del espacio disjunto. Adicionalmente se revisa la distribución exponencial negativa empleada para modelar el intervalo de tiempo entre eventos consecutivos de Poisson que ocurren de manera independiente; es decir, en los cuales la probabilidad de ocurrencia de los eventos sucedidos en un intervalo de tiempo no depende de los ocurridos en otros intervalos de tiempo, por esta razón se afirma que es una distribución que no tiene memoria. El proceso de Poisson relaciona la función de Poisson, que representa un conjunto de eventos independientes sucedidos en un intervalo de tiempo o región del espacio con los tiempos dados entre la ocurrencia de los eventos según la distribución exponencial negativa. Los anteriores conceptos se usan en la teoría de colas, rama de la investigación de operaciones que describe y brinda soluciones a situaciones en las que un conjunto de individuos o elementos forman colas en espera de que se les preste un servicio, por lo cual se presentan ejemplos de aplicación en el ámbito médico.

New delay-dependent stability criteria for uncertain neutral systems with mixed time-varying delays and nonlinear perturbations

The problem of stability analysis for a class of neutral systems with mixed time-varying neutral, discrete and distributed delays and nonlinear parameter perturbations is addressed. By introducing a novel Lyapunov-Krasovskii functional and combining the descriptor model transformation, the Leibniz-Newton formula, some free-weighting matrices, and a suitable change of variables, new sufficient conditions are established for the stability of the considered system, which are neutral-delay-dependent, discrete-delay-range dependent, and distributeddelay-dependent. The conditions are presented in terms of linear matrix inequalities (LMIs) and can be efficiently solved using convex programming techniques. Two numerical examples are given to illustrate the efficiency of the proposed method

Comparing meta-analysis and ecological-longitudinal analysis in time-series studies: a case study of the effects of air pollution on mortality in three Spanish cities

The objective of this paper is to introduce a diVerent approach, called the ecological-longitudinal, to carrying out pooled analysis in time series ecological studies. Because it gives a larger number of data points and, hence, increases the statistical power of the analysis, this approach, unlike conventional ones, allows the complementation of aspects such as accommodation of random effect models, of lags, of interaction between pollutants and between pollutants and meteorological variables, that are hardly implemented in conventional approaches. Design—The approach is illustrated by providing quantitative estimates of the short-termeVects of air pollution on mortality in three Spanish cities, Barcelona,Valencia and Vigo, for the period 1992–1994. Because the dependent variable was a count, a Poisson generalised linear model was first specified. Several modelling issues are worth mentioning. Firstly, because the relations between mortality and explanatory variables were nonlinear, cubic splines were used for covariate control, leading to a generalised additive model, GAM. Secondly, the effects of the predictors on the response were allowed to occur with some lag. Thirdly, the residual autocorrelation, because of imperfect control, was controlled for by means of an autoregressive Poisson GAM. Finally, the longitudinal design demanded the consideration of the existence of individual heterogeneity, requiring the consideration of mixed models. Main results—The estimates of the relative risks obtained from the individual analyses varied across cities, particularly those associated with sulphur dioxide. The highest relative risks corresponded to black smoke in Valencia. These estimates were higher than those obtained from the ecological-longitudinal analysis. Relative risks estimated from this latter analysis were practically identical across cities, 1.00638 (95% confidence intervals 1.0002, 1.0011) for a black smoke increase of 10 μg/m3 and 1.00415 (95% CI 1.0001, 1.0007) for a increase of 10 μg/m3 of sulphur dioxide. Because the statistical power is higher than in the individual analysis more interactions were statistically significant,especially those among air pollutants and meteorological variables. Conclusions—Air pollutant levels were related to mortality in the three cities of the study, Barcelona, Valencia and Vigo. These results were consistent with similar studies in other cities, with other multicentric studies and coherent with both, previous individual, for each city, and multicentric studies for all three cities