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Résumé La théorie de l'autocatégorisation est une théorie de psychologie sociale qui porte sur la relation entre l'individu et le groupe. Elle explique le comportement de groupe par la conception de soi et des autres en tant que membres de catégories sociales, et par l'attribution aux individus des caractéristiques prototypiques de ces catégories. Il s'agit donc d'une théorie de l'individu qui est censée expliquer des phénomènes collectifs. Les situations dans lesquelles un grand nombre d'individus interagissent de manière non triviale génèrent typiquement des comportements collectifs complexes qui sont difficiles à prévoir sur la base des comportements individuels. La simulation informatique de tels systèmes est un moyen fiable d'explorer de manière systématique la dynamique du comportement collectif en fonction des spécifications individuelles. Dans cette thèse, nous présentons un modèle formel d'une partie de la théorie de l'autocatégorisation appelée principe du métacontraste. À partir de la distribution d'un ensemble d'individus sur une ou plusieurs dimensions comparatives, le modèle génère les catégories et les prototypes associés. Nous montrons que le modèle se comporte de manière cohérente par rapport à la théorie et est capable de répliquer des données expérimentales concernant divers phénomènes de groupe, dont par exemple la polarisation. De plus, il permet de décrire systématiquement les prédictions de la théorie dont il dérive, notamment dans des situations nouvelles. Au niveau collectif, plusieurs dynamiques peuvent être observées, dont la convergence vers le consensus, vers une fragmentation ou vers l'émergence d'attitudes extrêmes. Nous étudions également l'effet du réseau social sur la dynamique et montrons qu'à l'exception de la vitesse de convergence, qui augmente lorsque les distances moyennes du réseau diminuent, les types de convergences dépendent peu du réseau choisi. Nous constatons d'autre part que les individus qui se situent à la frontière des groupes (dans le réseau social ou spatialement) ont une influence déterminante sur l'issue de la dynamique. Le modèle peut par ailleurs être utilisé comme un algorithme de classification automatique. Il identifie des prototypes autour desquels sont construits des groupes. Les prototypes sont positionnés de sorte à accentuer les caractéristiques typiques des groupes, et ne sont pas forcément centraux. Enfin, si l'on considère l'ensemble des pixels d'une image comme des individus dans un espace de couleur tridimensionnel, le modèle fournit un filtre qui permet d'atténuer du bruit, d'aider à la détection d'objets et de simuler des biais de perception comme l'induction chromatique. Abstract Self-categorization theory is a social psychology theory dealing with the relation between the individual and the group. It explains group behaviour through self- and others' conception as members of social categories, and through the attribution of the proto-typical categories' characteristics to the individuals. Hence, it is a theory of the individual that intends to explain collective phenomena. Situations involving a large number of non-trivially interacting individuals typically generate complex collective behaviours, which are difficult to anticipate on the basis of individual behaviour. Computer simulation of such systems is a reliable way of systematically exploring the dynamics of the collective behaviour depending on individual specifications. In this thesis, we present a formal model of a part of self-categorization theory named metacontrast principle. Given the distribution of a set of individuals on one or several comparison dimensions, the model generates categories and their associated prototypes. We show that the model behaves coherently with respect to the theory and is able to replicate experimental data concerning various group phenomena, for example polarization. Moreover, it allows to systematically describe the predictions of the theory from which it is derived, specially in unencountered situations. At the collective level, several dynamics can be observed, among which convergence towards consensus, towards frag-mentation or towards the emergence of extreme attitudes. We also study the effect of the social network on the dynamics and show that, except for the convergence speed which raises as the mean distances on the network decrease, the observed convergence types do not depend much on the chosen network. We further note that individuals located at the border of the groups (whether in the social network or spatially) have a decisive influence on the dynamics' issue. In addition, the model can be used as an automatic classification algorithm. It identifies prototypes around which groups are built. Prototypes are positioned such as to accentuate groups' typical characteristics and are not necessarily central. Finally, if we consider the set of pixels of an image as individuals in a three-dimensional color space, the model provides a filter that allows to lessen noise, to help detecting objects and to simulate perception biases such as chromatic induction.
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Shared decision-making approach to uncertain clinical situations such as cancer screening seems more appropriate than ever. Shared decision making can be defined as an interactive process where physician and patient share all the stages of the decision making process. For patients who wish to be implicated in the management of their health conditions, physicians might express difficulty to do so. Use of patient decision aids appears to improve such process of shared decision making. L'incertitude quant à l'efficacité de certains dépistages de cancers et du traitement en cas de test positif rend l'application du partage de la décision particulièrement appropriée. Le concept du partage de la décision peut être défini comme un processus interactif où le médecin et le patient partagent les étapes du processus de décision. Face aux patients qui désirent être impliqués dans les décisions concernant leur santé, les médecins peinent parfois à le faire. Or, l'utilisation d'outils d'aide à la décision est un moyen efficace de favoriser ce partage de l'information et, si souhaité par le patient, de la décision.
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Comprend : [pl.1 après p.692 : fig.1.A,B et C : expression graphique de la manière dont le mouvement produit seulement en a, sur une corde pincée, se communique aussitôt également et forme les concamérations b, ou b',a',b', ou b,a',b',a'',b'',a''',b'''. ; [pl.2 après p.692 : les fig.6,7 et 8 sont destinées à montrer la cause mécanique qui fait les exastosies ou les défauts d'exastosies que l'on nomme soudures. Fig.9 : expression graphique de la manière dont les 6 phytogènes circulaires de chaq ; [pl.3 après p.692 : fig.13 : expression graphique de la manière dont les forces rayonnantes se distribuent dans les phytogènes circulaires pour déterminer les exastosies. Fig.14 : feuille de vigne entière, présentant sur l'aile de l'un de ses ; [pl.4 après p.692 : fig.21 : développement du phytogène interphytogénique et organogénie de la feuille de l'Iris pumila. Fig.22 : diagramme de bourgeon (A, Tilleul. B, Saule. C, Noyer). Fig.23 : théorie phytogénique de la composition des feui
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The increasing popularity of evidence-based practice (EBP) requires that nurses take a stand regarding this type of practice. This positioning rests on knowledge of EBP, however this notion varies by discipline and many definitions exist even within the nursing discipline. An improved understanding of the basic tenets of this type of practice is thus essential. This first, of a series of two articles describes the origin of EBP as well as various definitions, it also presents the major criticisms raised and takes a look at the impact of the increased tendency towards EBP on professional practice.