Self-reported health status and lifestyle behaviours of the residents of the Town of Fort Erie, Ontario, as related to the Canadian Community Health Survey

The purpose of this cross sectional survey design was to examine self-reported health status and lifestyle behaviours of the residents of the Town of Fort Erie, Ontario, as related to the Canadian Community Health Survey. Using a mail-out survey, entitled the Fort Erie Survey of Health (FESH), a probability cluster sampling technique was used to measure self-reported health status (present health, health conditions, health challenges, functional health limitations) and lifestyle behaviour (smoking, alcohol use, drug use, physical activity, fruit and vegetable consumption, body weight, and gaming). Each variable was described and analyzed in relation to socio-economic variables, age and gender. The findings from this study were compared to the Canadian Community Health Survey 2000/2001. Overall, 640 surveys were completed. The majority of Fort Erie residents rated their present health as good and were satisfied with their overall health and quality of life. The main chronic conditions reported were arthritis, back pain and heart disease. Other main health problems reported were vision, sleeping and chronic pain. Overall, 14.6% smoke; 58.8% engaged in physical activity either occasionally or never as opposed to regularly engaging in physical activity; 52.1% did not eat the required daily fruits and vegetables; and 40.0% were in the overweight category. Persons who practiced one healthy lifestyle behaviour were more likely to practice other healthy promoting behaviours. Therefore, health promotion programs are best designed to address multiple risk factors simultaneously. The ffiSH was generally consistent with the Canadian Community Health Survey in the overall findings. A small number of inconsistencies were identified that require further exploration to determine if they are unique to this community.

Analysis Of The A11a22 X 11a11 And A 33a22 X 1 electronic transitions in selenocarbonyl difluoride

The absorption spectrum of F2CSe in the 18800-21900 cm-1 region has been recorded at -770 C and 220 C under the conditions of medium resolution. The responsible electronic promotion is TI* + n excitation which leads to 3A2 and lA2 excited states. Progressions in vI', v2', v3" v4' and v4" have been identified in the spectrum and have been analyzed in terms of vibronic transitions between a planar ground state and a nQnplanar excited state. The - 3 - 1 - 1 - 1 origins of the a A2 + X Al and A A2 + X Al systems were assigned to the bands at 19018 cm-l and 19689 cm-l . This has given a singlet-triplet splittl. n g lA2 - 3A2 P f 671 cm -1 The out-of-plane wagging levels were found to be anharmonic. 1 -1 Barrier heights of 2483 cm- and 2923 cm were obtained for the lA2 and 3A2 upper states from a fitting of the energy levels of a Lorentzian-quadratic function to the observed levels in the out-of-plane wagging modes. 1 3 For the A2 and A2 states nonplanar equilibrium angles of 30.10 and 31.40 have been evaluated respectively. i

Electronic, magnetic and thermal properties of Pb₂₋x AxCrO₅ (A = K or La)

Lead chromium oxide is a photoconductive dielectric material tha t has great potential of being used as a room temperature photodetector. In this research, we made ceramic pellets of this compound as well as potassium doped compound Pb2-xKxCr05, where x=O, 0.05, 0.125. We also investigate the properties of the lanthanum doped sample whose chemical formula is Pb1.85Lao.15Cr05' The electronic, magnetic and thermal properties of these materials have been studied. Magnetization measurements of the Pb2Cr05 sample indicate a transition at about 310 K, while for the lanthanum doped sample the transition temperature is at about 295 K indicating a paramagnetic behavior. However, the potassium doped samples are showing the transition from paramagnetic state to diamagnetic state at different temperatures for different amounts of potassium atoms present in the sample. We have studied resistivity as a function of temperature in different gas environments from 300 K to 900 K. The resistivity measurement of the parent sample indicates a conducting to insulating transition at about 300 K and upon increasing the temperature further, above 450 K the sample becomes an ionic conductor. As temperature increases a decrease in resistance is observed in the lanthanum/potassium doped samples. Using Differential Scanning Calorimetry experiment an endothermic peak is observed for the Pb2Cr05 and lanthanum/potassium doped samples at about 285 K.

Understanding Continuance Intentions of Physicians with Electronic Medical Records (EMRS): An Expectancy-Confirmation Perspective

This thesis examines physicians’ satisfaction with electronic medical records (EMRs) in the post-adoption phase. More specifically, the study examines how physicians’ satisfaction with EMRs impacts on their intention to continue using as well as extend their adoption of additional functions of EMRs. Expectation-confirmation theory is used with the incorporation of perceived risk as the theoretical framework. The extended theoretical model is used to formulate eight hypotheses to aid in the understanding of physicians’ continuance intentions. A field survey of 135 Canadian physicians that utilize EMRs was performed to test the model empirically. The study found that physicians are willing to continue using and adopting additional components of EMRs. In addition, the empirical results suggest that physicians’ perceived usefulness and perceived risk impacts satisfaction, which in turn influences physicians’ continuance intentions. As well, perceived risk has an influence on physicians’ continuance intentions directly.

BP BLOGGER: DESCRIPTIVE STUDY OF ELECTRONIC KNOWLEDGE DISSEMINATION IN LONG TERM CARE

Little is known of the uptake and use of knowledge disseminated in electronic formats, especially in Long Term Care (LTC) settings. The purpose of this descriptive study was to examine the dissemination of the BP Bloggers, a series of brief, evidence summaries designed to meet the knowledge needs of LTC staff. Guided by Rogers’ (2003) Diffusion of Innovations theory, the study documents dissemination of the BP Blogger and examines factors affecting dissemination, awareness, perceptions and its use. The survey of BP Blogger recipients was conducted electronically (n=114) online (n=10), by telephone (n=55), and print (n=144). Managers usually received the newsletter electronically while staff in LTC were more likely to receive printed copies. Participants disseminated the newsletter through paper, email, or posting in the workplace. Most participants rated the content, format, and usefulness of the BP Blogger as good or excellent. Time and lack of email access were barriers to dissemination.

Hyperspectral Mineral Identification using SVM and SOM

Remote sensing techniques involving hyperspectral imagery have applications in a number of sciences that study some aspects of the surface of the planet. The analysis of hyperspectral images is complex because of the large amount of information involved and the noise within that data. Investigating images with regard to identify minerals, rocks, vegetation and other materials is an application of hyperspectral remote sensing in the earth sciences. This thesis evaluates the performance of two classification and clustering techniques on hyperspectral images for mineral identification. Support Vector Machines (SVM) and Self-Organizing Maps (SOM) are applied as classification and clustering techniques, respectively. Principal Component Analysis (PCA) is used to prepare the data to be analyzed. The purpose of using PCA is to reduce the amount of data that needs to be processed by identifying the most important components within the data. A well-studied dataset from Cuprite, Nevada and a dataset of more complex data from Baffin Island were used to assess the performance of these techniques. The main goal of this research study is to evaluate the advantage of training a classifier based on a small amount of data compared to an unsupervised method. Determining the effect of feature extraction on the accuracy of the clustering and classification method is another goal of this research. This thesis concludes that using PCA increases the learning accuracy, and especially so in classification. SVM classifies Cuprite data with a high precision and the SOM challenges SVM on datasets with high level of noise (like Baffin Island).

Article - "Those darling young women in their flying machines", 1977

A retrospective article written by Dorothy Rungeling as she recalls the the International Air Races that often began or ended in Welland-Port Colborne Airport. The article was published in the Welland Evening Tribune, 9 September 1977.

The Colour of Electronic Consent

This paper is a translation of the first part of an article published in Cahiers de propriété intellectuelle (2003).

Preuves interactives quantiques

Cette thèse est consacrée à la complexité basée sur le paradigme des preuves interactives. Les classes ainsi définies ont toutes en commun qu’un ou plusieurs prouveurs, infiniment puissants, tentent de convaincre un vérificateur, de puissance bornée, de l’appartenance d’un mot à un langage. Nous abordons ici le modèle classique, où les participants sont des machines de Turing, et le modèle quantique, où ceux-ci sont des circuits quantiques. La revue de littérature que comprend cette thèse s’adresse à un lecteur déjà familier avec la complexité et l’informatique quantique. Cette thèse présente comme résultat la caractérisation de la classe NP par une classe de preuves interactives quantiques de taille logarithmique. Les différentes classes sont présentées dans un ordre permettant d’aborder aussi facilement que possible les classes interactives. Le premier chapitre est consacré aux classes de base de la complexité ; celles-ci seront utiles pour situer les classes subséquemment présentées. Les chapitres deux et trois présentent respectivement les classes à un et à plusieurs prouveurs. La présentation du résultat ci-haut mentionné est l’objet du chapitre quatre.

Training deep convolutional architectures for vision

Les tâches de vision artificielle telles que la reconnaissance d’objets demeurent irrésolues à ce jour. Les algorithmes d’apprentissage tels que les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), représentent une approche prometteuse permettant d’apprendre des caractéristiques utiles pour ces tâches. Ce processus d’optimisation est néanmoins difficile. Les réseaux profonds à base de Machine de Boltzmann Restreintes (RBM) ont récemment été proposés afin de guider l’extraction de représentations intermédiaires, grâce à un algorithme d’apprentissage non-supervisé. Ce mémoire présente, par l’entremise de trois articles, des contributions à ce domaine de recherche. Le premier article traite de la RBM convolutionelle. L’usage de champs réceptifs locaux ainsi que le regroupement d’unités cachées en couches partageant les même paramètres, réduit considérablement le nombre de paramètres à apprendre et engendre des détecteurs de caractéristiques locaux et équivariant aux translations. Ceci mène à des modèles ayant une meilleure vraisemblance, comparativement aux RBMs entraînées sur des segments d’images. Le deuxième article est motivé par des découvertes récentes en neurosciences. Il analyse l’impact d’unités quadratiques sur des tâches de classification visuelles, ainsi que celui d’une nouvelle fonction d’activation. Nous observons que les RNAs à base d’unités quadratiques utilisant la fonction softsign, donnent de meilleures performances de généralisation. Le dernière article quand à lui, offre une vision critique des algorithmes populaires d’entraînement de RBMs. Nous montrons que l’algorithme de Divergence Contrastive (CD) et la CD Persistente ne sont pas robustes : tous deux nécessitent une surface d’énergie relativement plate afin que leur chaîne négative puisse mixer. La PCD à "poids rapides" contourne ce problème en perturbant légèrement le modèle, cependant, ceci génère des échantillons bruités. L’usage de chaînes tempérées dans la phase négative est une façon robuste d’adresser ces problèmes et mène à de meilleurs modèles génératifs.

Electronic waste governance: sustainable solutions to a global dilemma

Le présent mémoire a pour objet les formes, les caractéristiques et les défis de la gouvernance des déchets électroniques. L’auteure explore les impactes socioéconomiques et environnementales de divers types d’instruments conçus pour mitiger les risques à la santé humaine et à l’environnement que présentent les produits électroniques en fin de vie, notamment: les traités multilatéraux qui visent à prohiber le transfert des déchets hasardeux au pays en développement, les législations régionales, nationales et provinciales mettant en vigueur des systèmes de recyclage obligatoire des déchets électroniques, ainsi que d’autres initiatives, publics et privées, basées sur le principe de la responsabilité élargie des producteurs (REP). L’objectif de ce travail est de comprendre comment les acteurs impliqués dans le commerce de l’équipement électronique peuvent modeler les systèmes de production, d’usage et du traitement fin de vie des technologies contemporaines pour que ces dernières puissent continuer à faire élever les standards de vie et à avancer le développement des communautés humaines, en respectant simultanément le principe international de l’équité globale, l’environnement naturel et la qualité de vie des générations futures.

Apprentissage de représentations sur-complètes par entraînement d’auto-encodeurs

Les avancés dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettent à des systèmes informatiques de résoudre des tâches de plus en plus complexes liées par exemple à la vision, à la compréhension de signaux sonores ou au traitement de la langue. Parmi les modèles existants, on retrouve les Réseaux de Neurones Artificiels (RNA), dont la popularité a fait un grand bond en avant avec la découverte de Hinton et al. [22], soit l’utilisation de Machines de Boltzmann Restreintes (RBM) pour un pré-entraînement non-supervisé couche après couche, facilitant grandement l’entraînement supervisé du réseau à plusieurs couches cachées (DBN), entraînement qui s’avérait jusqu’alors très difficile à réussir. Depuis cette découverte, des chercheurs ont étudié l’efficacité de nouvelles stratégies de pré-entraînement, telles que l’empilement d’auto-encodeurs traditionnels(SAE) [5, 38], et l’empilement d’auto-encodeur débruiteur (SDAE) [44]. C’est dans ce contexte qu’a débuté la présente étude. Après un bref passage en revue des notions de base du domaine de l’apprentissage machine et des méthodes de pré-entraînement employées jusqu’à présent avec les modules RBM, AE et DAE, nous avons approfondi notre compréhension du pré-entraînement de type SDAE, exploré ses différentes propriétés et étudié des variantes de SDAE comme stratégie d’initialisation d’architecture profonde. Nous avons ainsi pu, entre autres choses, mettre en lumière l’influence du niveau de bruit, du nombre de couches et du nombre d’unités cachées sur l’erreur de généralisation du SDAE. Nous avons constaté une amélioration de la performance sur la tâche supervisée avec l’utilisation des bruits poivre et sel (PS) et gaussien (GS), bruits s’avérant mieux justifiés que celui utilisé jusqu’à présent, soit le masque à zéro (MN). De plus, nous avons démontré que la performance profitait d’une emphase imposée sur la reconstruction des données corrompues durant l’entraînement des différents DAE. Nos travaux ont aussi permis de révéler que le DAE était en mesure d’apprendre, sur des images naturelles, des filtres semblables à ceux retrouvés dans les cellules V1 du cortex visuel, soit des filtres détecteurs de bordures. Nous aurons par ailleurs pu montrer que les représentations apprises du SDAE, composées des caractéristiques ainsi extraites, s’avéraient fort utiles à l’apprentissage d’une machine à vecteurs de support (SVM) linéaire ou à noyau gaussien, améliorant grandement sa performance de généralisation. Aussi, nous aurons observé que similairement au DBN, et contrairement au SAE, le SDAE possédait une bonne capacité en tant que modèle générateur. Nous avons également ouvert la porte à de nouvelles stratégies de pré-entraînement et découvert le potentiel de l’une d’entre elles, soit l’empilement d’auto-encodeurs rebruiteurs (SRAE).