How health organizations can apply scenario based planning and analytic technologies to make strategic consequential decisions in a time of uncertainty

The magnitude of the cervical cancer problem, coupled with the potential for prevention with recent technological advances, made it imperative to step back and reassess strategic options for dealing with cervical cancer screening in Kenya. The purpose of this qualitative study was: 1) to explore the extent to which the Participatory Action Research (PAR) methodology and the Scenario Based Planning (SBP) method, with the application of analytics, could enable strategic, consequential, informed decision making, and 2) to determine how influential Kenyan decision makers could apply SBP with analytic tools and techniques to make strategic, consequential decisions regarding the implementation of a Cervical Self Sampling Program (CSSP) in both urban and rural settings. The theoretical paradigm for this study was action research; it was experiential, practical, and action oriented, and resulted in co-created knowledge that influenced study participants’ decision making. Action Africa Help International (AAHI) and Brock University collaborated with Local Decision Influencing Participants (LDIP’s) to develop innovative strategies on how to implement the CSSP. SBP tools, along with traditional approaches to data collection and analysis, were applied to collect, visualize and analyze predominately qualitative data. Outputs from the study included: a) a generic implementation scenario for a CSSP (along with scenarios unique to urban and rural settings), and b) 10 strategic directions and 22 supporting implementation strategies that address the variables of: 1) technical viability, 2) political support, 3) affordability, 4) logistical feasibility, 5) social acceptability, and 6) transformation/sustainability. In addition, study participants’ capacity to effectively engage in predictive/prescriptive strategic decision making was strengthened.

Sustaining Health Care Practice Change: The Experience of Best Practice Spotlight Organizations Implementing and Sustaining RNAO Best Practice Guidelines

Sustainability of change for improvement initiatives has been widely reported as a global challenge both within and outside health care settings. The purpose of this study was to examine the extent to which factors related to staff training and involvement, staff behaviour, and clinical leaders’ and senior leaders’ engagement and support impact the long term sustainability of practice changes for BPSO health care organizations who have implemented Registered Nursing Association of Ontario’s (RNAO) Best Practice Guidelines. Semi structured interviews with eleven organizational leaders’ from ten health care organizations were conducted to explore the unique experiences, views and perspectives on factors related to staff, clinical leaders and senior leaders and their involvement and impact on the long term sustainability of clinical practice changes within organizations who had implemented Registered Nursing Association of Ontario’s (RNAO) Best Practice Guidelines (BPGs). The interviews were coded and analyzed using thematic content analysis. Further analysis identified patterns and themes in relation to: 1. The National Health Service (NHS) Sustainability Model which was used as the theoretical framework for this research; and 2. Organizations found to have sustained practice changes longer term verses organizations that did not. Six organizations were found to have sustained practice changes while the remaining four were found to have been unsuccessful in their efforts to sustain the changes. Five major findings in relation to sustainability emerged from this study. First is the importance of early and sustained engagement and frontline staff, managers, and clinical leaders in planning, implementation and ongoing development of BPGs through use of working groups and champions models. Second is the importance of ongoing provision of formal training, tools and resources to all key stakeholders during and after the implementation phase and efforts made to embed changes in current processes whenever possible to ensure sustainability. Third is to ensure staff and management are receptive to the proposed change(s) and/or have been given the necessary background information and rationale so they understand and can support the need for the change. Fourth is the need for early and sustained fiscal and human resources dedicated to supporting BPG implementation and the ongoing use of the BPGs already in place. Fifth is ensuring clinical leaders are trusted, influential, respected and seen as clinical resources by frontline staff. The significance of this study lies in a greater understanding of the influence and impact of factors related to staff on the long term sustainability of implemented practice changes within health care organizations. This study has implications for clinical practice, policy, education and research in relation to sustainability in health care.

Conflict of Interest Policies at Canadian Universities: Clarity and Content

Abstract Discussions of conflict of interest (COI) in the university have tended to focus on financial interests in the context of medical research; much less attention has been given to COI in general or to the policies that seek to manage COI. Are university COI policies accessible and understandable? To whom are these policies addressed (faculty, staff, students)? Is COI clearly defined in these policies and are procedures laid out for avoiding or remedying such situations? To begin tackling these important ethical and governance questions, our study examines the COI policies at the Group of Thirteen (G13) leading Canadian research universities. Using automated readability analysis tools and an ethical content analysis, we begin the task of comparing the strengths and weaknesses of these documents, paying particular attention to their clarity, readability, and utility in explaining and managing COI.

Deictic shifts and discursive strategies in Othello

Ce mémoire, “Deictic Shifts and Discursive Strategies in Othello”, est une étude des outils linguistiques et les stratégies utilisées par les différents personnages de la pièce. Il explore la façon dont le texte est construit et les différentes techniques qui le régissent de l'intérieur. Il étudie également l'utilisation de certains outils tels que les déplacements, les références déictiques indexicaux, les actes de langage et la rhétorique, et la façon dont ils permettent aux intervenants d'obtenir des résultats différents en fonction de la situation où ils sont. Ce travail est divisé en trois chapitres: le premier est consacré aux discours publics où je trace les différentes techniques utilisées par les personnages tel que la monopolization de la parole, la défense ou la persuasion de leurs interlocuteurs. Le deuxième chapitre se concentre sur les discours orientés vers une seule personne et montre comment les discours peuvent être utilisés pour avoir un effet sur l’interlocuteur. La première partie de ce chapitre traite de la sémiotique de choc. La deuxième partie est consacrée à la sémiotique de la tromperie et de manipulation. Le dernier chapitre est consacré aux soliloques et met l'accent sur l'écart entre les paroles de Iago et les réponses émotionnelles ainsi que les changements dans la personnalité d'Othello et de l'effet connexe de ces changements sur sa langue.

"Judicial Activism in the ""Eye of the Beholder"" : the Israeli High Court of Justice and the Human Rights of the Palestinians in the Occupied Territories"

Il est mondialement reconnu que les institutions judiciaires jouent un rôle central dans le processus de prise de décisions politiques, à la fois au niveau national et international. C’est d’ailleurs le cas à la Haute Cour de justice d’Israël. L’étendue de son succès (ou de son échec) dans la tentative de trouver une solution aux violations des droits humains dans les territoires occupés est un problème qui continue de faire l’objet de bien des débats et de recherches académiques. À cet égard, il a été suggéré que, malgré l’absence de constitution écrite et l’existence d’un état d’urgence prolongé en Israël, la Haute Cour de justice a réussi à adopter une approche « judiciairement active » quant à la protection et la promotion des droits de l’homme de manière générale, y compris ceux des Palestiniens dans les territoires occupés. Dans cette perspective, le débat sur le processus d’examen judiciaire de la Haute Cour de Justice tient pour acquise la notion qu’Israël est une démocratie. Ainsi, cet article cherche à examiner cette hypothèse. Premièrement, en adoptant la position que le processus de révision judiciaire est compatible avec la démocratie et la règle de loi. Deuxièmement, il examine l’approche « judiciairement active » de la Cour et soumet un bref aperçu du processus, des outils et des principes légaux que la Cour adopte pour examiner les actions des autorités israéliennes, y compris l’armée, et imposer une loi commune de protection des droits de la personne, donc ceux des Palestiniens dans les territoires occupés. L’article argumente également que le contrôle prolongé des territoires occupés par Israël a eu des conséquences significatives, car tout effort fourni par la Cour pour garantir le respect des droits humains de la population civile palestinienne doit se faire sans compromettre la sécurité du pouvoir israélien. La conclusion à laquelle on arrive ici dépend de la façon dont on qualifie ce contrôle: une occupation à long terme ou une annexion (ce qui n’est pas réglementaire par rapport à loi internationale), ce qui n’est pas sans conséquence sur le rôle que la Haute Cour de justice peut effectivement jouer pour faire respecter les droits de la personne dans les territoires occupés.

Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets

Les humains communiquent via différents types de canaux: les mots, la voix, les gestes du corps, des émotions, etc. Pour cette raison, un ordinateur doit percevoir ces divers canaux de communication pour pouvoir interagir intelligemment avec les humains, par exemple en faisant usage de microphones et de webcams. Dans cette thèse, nous nous intéressons à déterminer les émotions humaines à partir d’images ou de vidéo de visages afin d’ensuite utiliser ces informations dans différents domaines d’applications. Ce mémoire débute par une brève introduction à l'apprentissage machine en s’attardant aux modèles et algorithmes que nous avons utilisés tels que les perceptrons multicouches, réseaux de neurones à convolution et autoencodeurs. Elle présente ensuite les résultats de l'application de ces modèles sur plusieurs ensembles de données d'expressions et émotions faciales. Nous nous concentrons sur l'étude des différents types d’autoencodeurs (autoencodeur débruitant, autoencodeur contractant, etc) afin de révéler certaines de leurs limitations, comme la possibilité d'obtenir de la coadaptation entre les filtres ou encore d’obtenir une courbe spectrale trop lisse, et étudions de nouvelles idées pour répondre à ces problèmes. Nous proposons également une nouvelle approche pour surmonter une limite des autoencodeurs traditionnellement entrainés de façon purement non-supervisée, c'est-à-dire sans utiliser aucune connaissance de la tâche que nous voulons finalement résoudre (comme la prévision des étiquettes de classe) en développant un nouveau critère d'apprentissage semi-supervisé qui exploite un faible nombre de données étiquetées en combinaison avec une grande quantité de données non-étiquetées afin d'apprendre une représentation adaptée à la tâche de classification, et d'obtenir une meilleure performance de classification. Finalement, nous décrivons le fonctionnement général de notre système de détection d'émotions et proposons de nouvelles idées pouvant mener à de futurs travaux.

Deep learning of representations and its application to computer vision

L’objectif de cette thèse par articles est de présenter modestement quelques étapes du parcours qui mènera (on espère) à une solution générale du problème de l’intelligence artificielle. Cette thèse contient quatre articles qui présentent chacun une différente nouvelle méthode d’inférence perceptive en utilisant l’apprentissage machine et, plus particulièrement, les réseaux neuronaux profonds. Chacun de ces documents met en évidence l’utilité de sa méthode proposée dans le cadre d’une tâche de vision par ordinateur. Ces méthodes sont applicables dans un contexte plus général, et dans certains cas elles on tété appliquées ailleurs, mais ceci ne sera pas abordé dans le contexte de cette de thèse. Dans le premier article, nous présentons deux nouveaux algorithmes d’inférence variationelle pour le modèle génératif d’images appelé codage parcimonieux “spike- and-slab” (CPSS). Ces méthodes d’inférence plus rapides nous permettent d’utiliser des modèles CPSS de tailles beaucoup plus grandes qu’auparavant. Nous démontrons qu’elles sont meilleures pour extraire des détecteur de caractéristiques quand très peu d’exemples étiquetés sont disponibles pour l’entraînement. Partant d’un modèle CPSS, nous construisons ensuite une architecture profonde, la machine de Boltzmann profonde partiellement dirigée (MBP-PD). Ce modèle a été conçu de manière à simplifier d’entraînement des machines de Boltzmann profondes qui nécessitent normalement une phase de pré-entraînement glouton pour chaque couche. Ce problème est réglé dans une certaine mesure, mais le coût d’inférence dans le nouveau modèle est relativement trop élevé pour permettre de l’utiliser de manière pratique. Dans le deuxième article, nous revenons au problème d’entraînement joint de machines de Boltzmann profondes. Cette fois, au lieu de changer de famille de modèles, nous introduisons un nouveau critère d’entraînement qui donne naissance aux machines de Boltzmann profondes à multiples prédictions (MBP-MP). Les MBP-MP sont entraînables en une seule étape et ont un meilleur taux de succès en classification que les MBP classiques. Elles s’entraînent aussi avec des méthodes variationelles standard au lieu de nécessiter un classificateur discriminant pour obtenir un bon taux de succès en classification. Par contre, un des inconvénients de tels modèles est leur incapacité de générer deséchantillons, mais ceci n’est pas trop grave puisque la performance de classification des machines de Boltzmann profondes n’est plus une priorité étant donné les dernières avancées en apprentissage supervisé. Malgré cela, les MBP-MP demeurent intéressantes parce qu’elles sont capable d’accomplir certaines tâches que des modèles purement supervisés ne peuvent pas faire, telles que celle de classifier des données incomplètes ou encore celle de combler intelligemment l’information manquante dans ces données incomplètes. Le travail présenté dans cette thèse s’est déroulé au milieu d’une période de transformations importantes du domaine de l’apprentissage à réseaux neuronaux profonds qui a été déclenchée par la découverte de l’algorithme de “dropout” par Geoffrey Hinton. Dropout rend possible un entraînement purement supervisé d’architectures de propagation unidirectionnel sans être exposé au danger de sur- entraînement. Le troisième article présenté dans cette thèse introduit une nouvelle fonction d’activation spécialement con ̧cue pour aller avec l’algorithme de Dropout. Cette fonction d’activation, appelée maxout, permet l’utilisation de aggrégation multi-canal dans un contexte d’apprentissage purement supervisé. Nous démontrons comment plusieurs tâches de reconnaissance d’objets sont mieux accomplies par l’utilisation de maxout. Pour terminer, sont présentons un vrai cas d’utilisation dans l’industrie pour la transcription d’adresses de maisons à plusieurs chiffres. En combinant maxout avec une nouvelle sorte de couche de sortie pour des réseaux neuronaux de convolution, nous démontrons qu’il est possible d’atteindre un taux de succès comparable à celui des humains sur un ensemble de données coriace constitué de photos prises par les voitures de Google. Ce système a été déployé avec succès chez Google pour lire environ cent million d’adresses de maisons.

Spectacle and the one-man band : technology, performing bodies, and imaginary spaces

L’étiquette « homme-orchestre » est apposée à une grande variété de musiciens qui se distinguent en jouant seuls une performance qui est normalement interprétée par plusieurs personnes. La diversité qu’a pu prendre au cours du temps cette forme n’est pas prise en compte par la culture populaire qui propose une image relativement constante de cette figure tel que vue dans les films Mary Poppins (1964) de Walt Disney et One-man Band (2005) de Pixar. Il s’agit d’un seul performeur vêtu d’un costume coloré avec une grosse caisse sur le dos, des cymbales entre les jambes, une guitare ou un autre instrument à cordes dans les mains et un petit instrument à vent fixé assez près de sa bouche pour lui permettre d’alterner le chant et le jeu instrumental. Cette thèse propose une analyse de l’homme-orchestre qui va au-delà de sa simple production musicale en situant le phénomène comme un genre spectaculaire qui transmet un contenu symbolique à travers une relation tripartite entre performance divertissante, spectateur et image. Le contenu symbolique est lié aux idées caractéristiques du Siècle des lumières tels que la liberté, l’individu et une relation avec la technologie. Il est aussi incarné simultanément par les performeurs et par la représentation de l’homme-orchestre dans l’imaginaire collectif. En même temps, chaque performance sert à réaffirmer l’image de l’homme-orchestre, une image qui par répétitions est devenue un lieu commun de la culture, existant au-delà d’un seul performeur ou d’une seule performance. L’aspect visuel de l’homme-orchestre joue un rôle important dans ce processus par une utilisation inattendue du corps, une relation causale entre corps, technologie et production musicale ainsi que par l’utilisation de vêtements colorés et d’accessoires non musicaux tels des marionnettes, des feux d’artifice ou des animaux vivants. Ces éléments spectaculaires divertissent les spectateurs, ce qui se traduit, entre autres, par un gain financier pour le performeur. Le divertissement a une fonction phatique qui facilite la communication du contenu symbolique.

Design and Development of an Adaptable Frame -Based System for Dravidian Language Processing

This work is aimed at building an adaptable frame-based system for processing Dravidian languages. There are about 17 languages in this family and they are spoken by the people of South India.Karaka relations are one of the most important features of Indian languages. They are the semabtuco-syntactic relations between verbs and other related constituents in a sentence. The karaka relations and surface case endings are analyzed for meaning extraction. This approach is comparable with the borad class of case based grammars.The efficiency of this approach is put into test in two applications. One is machine translation and the other is a natural language interface (NLI) for information retrieval from databases. The system mainly consists of a morphological analyzer, local word grouper, a parser for the source language and a sentence generator for the target language. This work make contributios like, it gives an elegant account of the relation between vibhakthi and karaka roles in Dravidian languages. This mapping is elegant and compact. The same basic thing also explains simple and complex sentence in these languages. This suggests that the solution is not just ad hoc but has a deeper underlying unity. This methodology could be extended to other free word order languages. Since the frame designed for meaning representation is general, they are adaptable to other languages coming in this group and to other applications.

Modeling and Analysis of Some Heavy Tailed Time Series

The thesis has covered various aspects of modeling and analysis of finite mean time series with symmetric stable distributed innovations. Time series analysis based on Box and Jenkins methods are the most popular approaches where the models are linear and errors are Gaussian. We highlighted the limitations of classical time series analysis tools and explored some generalized tools and organized the approach parallel to the classical set up. In the present thesis we mainly studied the estimation and prediction of signal plus noise model. Here we assumed the signal and noise follow some models with symmetric stable innovations.We start the thesis with some motivating examples and application areas of alpha stable time series models. Classical time series analysis and corresponding theories based on finite variance models are extensively discussed in second chapter. We also surveyed the existing theories and methods correspond to infinite variance models in the same chapter. We present a linear filtering method for computing the filter weights assigned to the observation for estimating unobserved signal under general noisy environment in third chapter. Here we consider both the signal and the noise as stationary processes with infinite variance innovations. We derived semi infinite, double infinite and asymmetric signal extraction filters based on minimum dispersion criteria. Finite length filters based on Kalman-Levy filters are developed and identified the pattern of the filter weights. Simulation studies show that the proposed methods are competent enough in signal extraction for processes with infinite variance.Parameter estimation of autoregressive signals observed in a symmetric stable noise environment is discussed in fourth chapter. Here we used higher order Yule-Walker type estimation using auto-covariation function and exemplify the methods by simulation and application to Sea surface temperature data. We increased the number of Yule-Walker equations and proposed a ordinary least square estimate to the autoregressive parameters. Singularity problem of the auto-covariation matrix is addressed and derived a modified version of the Generalized Yule-Walker method using singular value decomposition.In fifth chapter of the thesis we introduced partial covariation function as a tool for stable time series analysis where covariance or partial covariance is ill defined. Asymptotic results of the partial auto-covariation is studied and its application in model identification of stable auto-regressive models are discussed. We generalize the Durbin-Levinson algorithm to include infinite variance models in terms of partial auto-covariation function and introduce a new information criteria for consistent order estimation of stable autoregressive model.In chapter six we explore the application of the techniques discussed in the previous chapter in signal processing. Frequency estimation of sinusoidal signal observed in symmetric stable noisy environment is discussed in this context. Here we introduced a parametric spectrum analysis and frequency estimate using power transfer function. Estimate of the power transfer function is obtained using the modified generalized Yule-Walker approach. Another important problem in statistical signal processing is to identify the number of sinusoidal components in an observed signal. We used a modified version of the proposed information criteria for this purpose.

Aquatic Cyanobacteria Isolated from Cochin: Growth characteristics and bioactive impact on selected microflora

Aquatic ecosystem in the south west coast of India is noted for its diversity of habitats. Very often these environments turn bluegreen when the bloom of bluegreen algae (cyanobacteria) appear consequent to eutrophication. This phenomenon occursin these habitats one after the other or simultaneously. This conspicuousness make one curious enough to know more about these nature’s gift bestowed upon mankind. While persuing the literature on the magnificent flora) it is understood that it may provide food fertilizer, chemicals and bioactive substances. These bioactive substances are likely to be involved in regulating natural populations and are potentially useful as biochemical tools and as herbicidal or biocontrol agents. The role of cyanobacteria in the aquatic food chain and contribution in abatement of heavy metals from the natural environment are well documented. Considering the manifold utilization of the flora and their significance in the food chain, the present investigation has been undertaken

Some Lattice Problems In Fuzzy Set Theory And Fuzzy Topology

It is believed that every fuzzy generalization should be formulated in such a way that it contain the ordinary set theoretic notion as a special case. Therefore the definition of fuzzy topology in the line of C.L.CHANG E9] with an arbitrary complete and distributive lattice as the membership set is taken. Almost all the results proved and presented in this thesis can, in a sense, be called generalizations of corresponding results in ordinary set theory and set topology. However the tools and the methods have to be in many of the cases, new. Here an attempt is made to solve the problem of complementation in the lattice of fuzzy topologies on a set. It is proved that in general, the lattice of fuzzy topologies is not complemented. Complements of some fuzzy topologies are found out. It is observed that (L,X) is not uniquely complemented. However, a complete analysis of the problem of complementation in the lattice of fuzzy topologies is yet to be found out

Influence Of Forecasting, Planning And Controlling On The Performance Of Small And Medium Enterprises

Production Planning and Control (PPC) systems have grown and changed because of the developments in planning tools and models as well as the use of computers and information systems in this area. Though so much is available in research journals, practice of PPC is lagging behind and does not use much from published research. The practices of PPC in SMEs lag behind because of many reasons, which need to be explored This research work deals with the effect of identified variables such as forecasting, planning and control methods adopted, demographics of the key person, standardization practices followed, effect of training, learning and IT usage on firm performance. A model and framework has been developed based on literature. Empirical testing of the model has been done after collecting data using a questionnaire schedule administered among the selected respondents from Small and Medium Enterprises (SMEs) in India. Final data included 382 responses. Hypotheses linking SME performance with the use of forecasting, planning and controlling were formed and tested. Exploratory factor analysis was used for data reduction and for identifying the factor structure. High and low performing firms were classified using a Logistic Regression model. A confirmatory factor analysis was used to study the structural relationship between firm performance and dependent variables.

Cost accountancy and cost control in hospitals

It is a fact that there now exists a sound framework of accounting theory to ascertain the working results and the investment status of hospitals. Yet, there is no system of accounting in practice to conduct its activities with utmost efficiency. No attempts have hitherto been made for the continuous improvement in the servics rendered by hospitals. Personal investments in hospitals have made the interaction of business to some extent.Planning, decision making and control assume increasing importance as hospitals grow in size and complexity. Moreover, wise and effective utilisation of resources should be ensured. The importance of cost cannot be overlooked in this context. Cost is the most effective factor in the determination of the prices of hospital services rendered. The important managerial functions have to rely heavily on accurate and timely cost information. More people can be provided with services if no services cost more than what is a must to provide the necessary level of care. The price paid for high cost technology for a few is no technology at all for the many. Hence no pains must be spared in ascertaining, presenting, controlling and reducing costs. An effective system of Cost Accountancy and Cost Control is imperative for the survival of hospitals in the intensely competitive conditions of today. The valuable objective of "better patient care" can be attained only if the management can make use of the various tools and techniques to ascertain, control and reduce each item of cost in hospitals. Constant efforts must be made by the management to continuously improve their services and bring down costs and prices of all hospital services. Cost Accountancy has made its impresssive impact on almost all the spheres of human activities. It is high time a comprehensive Cost Accountancy and Cost Control system be implemented in hospitals. The problem under study thus is the designing of a sound and full-fledged Cost Accountancy and Cost Control system that suits the requirements of hospitals. It is for the first time in India during the evolution of Cost Accountancy that a comprehensive cost system is tried in hospitals.

Prediction of Learning Disabilities in School Age Children using SVM and Decision Tree

This paper highlights the prediction of Learning Disabilities (LD) in school-age children using two classification methods, Support Vector Machine (SVM) and Decision Tree (DT), with an emphasis on applications of data mining. About 10% of children enrolled in school have a learning disability. Learning disability prediction in school age children is a very complicated task because it tends to be identified in elementary school where there is no one sign to be identified. By using any of the two classification methods, SVM and DT, we can easily and accurately predict LD in any child. Also, we can determine the merits and demerits of these two classifiers and the best one can be selected for the use in the relevant field. In this study, Sequential Minimal Optimization (SMO) algorithm is used in performing SVM and J48 algorithm is used in constructing decision trees.