936 resultados para dynamic response parameters
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Upper gastrointestinal endoscopy is often accompanied by tachycardia which is known to be an important pathogenic factor in the development of myocardial ischemia. The pathogenesis of tachycardia is unknown but the condition is thought to be due to the endocrine response to endoscopy. The purpose of the present study was to investigate the effects of sedation on the endocrine response and cardiorespiratory function. Forty patients scheduled for diagnostic upper gastrointestinal endoscopy were randomized into 2 groups. While the patients in the first group did not receive sedation during upper gastrointestinal endoscopy, the patients in the second group were sedated with intravenous midazolam at the dose of 5 mg for those under 65 years or 2.5 mg for those aged 65 years or more. Midazolam was administered by slow infusion. In both groups, blood pressure, ECG tracing, heart rate, and peripheral oxygen saturation (SpO2) were monitored during endoscopy. In addition, blood samples for the determination of cortisol, glucose and C-reactive protein levels were obtained from patients in both groups prior to and following endoscopy. Heart rate and systolic arterial pressure changes were within normal limits in both groups. Comparison of the two groups regarding the values of these two parameters did not reveal a significant difference, while a statistically significant reduction in SpO2 was found in the sedation group. No significant differences in serum cortisol, glucose or C-reactive protein levels were observed between the sedated and non-sedated group. Sedation with midazolam did not reduce the endocrine response and the tachycardia developing during upper gastrointestinal endoscopy, but increased the reduction in SpO2.
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The auditory brainstem response (ABR) is a test widely used to assess the integrity of the brain stem. Although it is considered to be an auditory-evoked potential that is influenced by the physical characteristics of the stimulus, such as rate, polarity and type of stimulus, it may also be influenced by the change in several parameters. The use of anesthetics may adversely influence the value of the ABR wave latency. One of the anesthetics used for e ABR assessment, especially in animal research, is the ketamine/xylazine combination. Our objective was to determine the influence of the ketamine/xylazine anesthetic on the ABR latency values in adult gerbils. The ABRs of 12 adult gerbils injected with the anesthetic were collected on three consecutive days, or a total of six collections, namely: pre-collection and A, B, C, D, and E collections. Before each collection the gerbil was injected with a dose of ketamine (100 mg/kg)/xylazine (4 mg/kg). For the capture of the ABR, 2000 click stimuli were used with rarefaction polarity and 13 stimuli per second, 80 dBnHL intensity and in-ear phones. A statistically significant difference was observed in the latency of the V wave in the ABR of gerbils in the C and D collections compared to the pre-, A and E collections, and no difference was observed between the pre-, A, B, and E collections. We conclude that the use of ketamine/xylazine increases the latency of the V wave of the ABR after several doses injected into adult gerbils; thus clinicians should consider the use of this substance in the assessment of ABR.
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We previously described a selective bile duct ligation model to elucidate the process of hepatic fibrogenesis in children with biliary atresia or intrahepatic biliary stenosis. Using this model, we identified changes in the expression of alpha smooth muscle actin (α-SMA) both in the obstructed parenchyma and in the hepatic parenchyma adjacent to the obstruction. However, the expression profiles of desmin and TGF-β1, molecules known to be involved in hepatic fibrogenesis, were unchanged when analyzed by semiquantitative polymerase chain reaction (RT-PCR). Thus, the molecular mechanisms involved in the modulation of liver fibrosis in this experimental model are not fully understood. This study aimed to evaluate the molecular changes in an experimental model of selective bile duct ligation and to compare the gene expression changes observed in RT-PCR and in real-time quantitative PCR (qRT‐PCR). Twenty-eight Wistar rats of both sexes and weaning age (21-23 days old) were used. The rats were separated into groups that were assessed 7 or 60 days after selective biliary duct ligation. The expression of desmin, α-SMA and TGF-β1 was examined in tissue from hepatic parenchyma with biliary obstruction (BO) and in hepatic parenchyma without biliary obstruction (WBO), using RT-PCR and qRT‐PCR. The results obtained in this study using these two methods were significantly different. The BO parenchyma had a more severe fibrogenic reaction, with increased α-SMA and TGF-β1 expression after 7 days. The WBO parenchyma presented a later, fibrotic response, with increased desmin expression 7 days after surgery and increased α-SMA 60 days after surgery. The qRT‐PCR technique was more sensitive to expression changes than the semiquantitative method.
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Biological dosimetry (biodosimetry) is based on the investigation of radiation-induced biological effects (biomarkers), mainly dicentric chromosomes, in order to correlate them with radiation dose. To interpret the dicentric score in terms of absorbed dose, a calibration curve is needed. Each curve should be constructed with respect to basic physical parameters, such as the type of ionizing radiation characterized by low or high linear energy transfer (LET) and dose rate. This study was designed to obtain dose calibration curves by scoring of dicentric chromosomes in peripheral blood lymphocytes irradiated in vitro with a 6 MV electron linear accelerator (Mevatron M, Siemens, USA). Two software programs, CABAS (Chromosomal Aberration Calculation Software) and Dose Estimate, were used to generate the curve. The two software programs are discussed; the results obtained were compared with each other and with other published low LET radiation curves. Both software programs resulted in identical linear and quadratic terms for the curve presented here, which was in good agreement with published curves for similar radiation quality and dose rates.
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Response Surface Methodology (RSM) was applied to evaluate the chromatic features and sensory acceptance of emulsions that combine Soy Protein (SP) and red Guava Juice (GJ). The parameters analyzed were: instrumental color based on the coordinates a* (redness), b* (yellowness), L* (lightness), C* (chromaticity), h* (hue angle), visual color, acceptance, and appearance. The analyses of the results showed that GJ was responsible for the high measured values of red color, hue angle, chromaticity, acceptance, and visual color, whereas SP was the variable that increased the yellowness intensity of the assays. The redness (R²adj = 74.86%, p < 0.01) and hue angle (R²adj = 80.96%, p < 0.01) were related to the independent variables by linear models, while the sensory data (color and acceptance) could not be modeled due to a high variability. The models of yellowness, lightness, and chromaticity did not present lack of fit but presented adjusted determination coefficients bellow 70%. Notwithstanding, the linear correlations between sensory and instrumental data were not significant (p > 0.05) and low Pearson coefficients were obtained. The results showed that RSM is a useful tool to develop soy-based emulsions and model some chromatic features of guava-based emulsions through RSM.
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The hydration kinetics of five barley cultivars was studied at six different temperatures ranging from 10 to 35 ºC for 32 hours applying the Peleg model. Response Surface was used to describe dynamic of the process and identify the hydration time for each cultivar. The activation energy (Ea), enthalpy (ΔH*), entropy (ΔS*), and Gibbs free energy (ΔG*) were estimated from the adjusted parameters and Arrhenius equation. Temperature had significant effect on the hydration of the five cultivars. At low temperatures, the stabilization time for hydration was faster. Peleg constants K1 and K2 decreased with increasing temperature. The cultivar BRS BRAU showed the lowest value of initial absorption rate (R0 = 0.149 kg.h-1) at 10 ºC, while the cultivar BRS BOREMA had the highest value of R0 (0.367 kg.h-1 at 35 ºC). The equilibrium moisture content (Me) increased with increasing temperature. The cultivars BRS CAUE and BRS BRAU showed the lowest values of Ea, ΔH*, ΔS* showed negative values, and ΔG* increased with increasing temperature, confirming the effect of temperature on hydration.
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Tämä diplomityö arvioi hitsauksen laadunhallintaohjelmistomarkkinoiden kilpailijoita. Kilpailukenttä on uusi ja ei ole tarkkaa tietoa siitä minkälaisia kilpailijoita on markkinoilla. Hitsauksen laadunhallintaohjelmisto auttaa yrityksiä takaamaan korkean laadun. Ohjelmisto takaa korkean laadun varmistamalla, että hitsaaja on pätevä, hän noudattaa hitsausohjeita ja annettuja parametreja. Sen lisäksi ohjelmisto kerää kaiken tiedon hitsausprosessista ja luo siitä vaadittavat dokumentit. Diplomityön teoriaosuus muodostuu kirjallisuuskatsauksesta ratkaisuliike-toimintaan, kilpailija-analyysin ja kilpailuvoimien teoriaan sekä hitsauksen laadunhallintaan. Työn empiriaosuus on laadullinen tutkimus, jossa tutkitaan kilpailevia hitsauksen laadunhallintaohjelmistoja ja haastatellaan ohjelmistojen käyttäjiä. Diplomityön tuloksena saadaan uusi kilpailija-analyysimalli hitsauksen laadunhallintaohjelmistoille. Mallin avulla voidaan arvostella ohjelmistot niiden tarjoamien primääri- ja sekundääriominaisuuksien perusteella. Toiseksi tässä diplomityössä analysoidaan nykyinen kilpailijatilanne hyödyntämällä juuri kehitettyä kilpailija-analyysimallia.
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Since different stock markets have become more integrated during 2000s, investors need new asset classes in order to gain diversification benefits. Commodities have become popular to invest in and thus it is important to examine whether the investors should use commodities as a part for portfolio diversification. This master’s thesis examines the dynamic relationship between Finnish stock market and commodities. The methodology is based on Vector Autoregressive models (VAR). The long-run relationship between Finnish stock market and commodities is examined with Johansen cointegration while short-run relationship is examined with VAR models and Granger causality test. In addition, impulse response test and forecast error variance decomposition are employed to strengthen the results of short-run relationship. The dynamic relationships might change under different market conditions. Thus, the sample period is divided into two sub-samples in order to reveal whether the dynamic relationship varies under different market conditions. The results show that Finnish stock market has stable long-run relationship with industrial metals, indicating that there would not be diversification benefits among the industrial metals. The long-run relationship between Finnish stock market and energy commodities is not as stable as the long-run relationship between Finnish stock market and industrial metals. Long-run relationship was found in the full sample period and first sub-sample which indicate less room for diversification. However, the long-run relationship disappeared in the second sub-sample which indicates diversification benefits. Long-run relationship between Finnish stock market and agricultural commodities was not found in the full sample period which indicates diversification benefits between the variables. However, long-run relationship was found from both sub-samples. The best diversification benefits would be achieved if investor invested in precious metals. No long-run relationship was found from either sample. In the full sample period OMX Helsinki had short-run relationship with most of the energy commodities and industrial metals and the causality was mostly running from equities to commodities. During the first sub period the number of short-run relationships and causality shrunk but during the crisis period the number of short-run relationships and causality increased. The most notable result found was unidirectional causality from gold to OMX Helsinki during the crisis period.
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Increasing amount of renewable energy source based electricity production has set high load control requirements for power grid balance markets. The essential grid balance between electricity consumption and generation is currently hard to achieve economically with new-generation solutions. Therefore conventional combustion power generation will be examined in this thesis as a solution to the foregoing issue. Circulating fluidized bed (CFB) technology is known to have sufficient scale to acts as a large grid balancing unit. Although the load change rate of the CFB unit is known to be moderately high, supplementary repowering solution will be evaluated in this thesis for load change maximization. The repowering heat duty is delivered to the CFB feed water preheating section by smaller gas turbine (GT) unit. Consequently, steam extraction preheating may be decreased and large amount of the gas turbine exhaust heat may be utilized in the CFB process to reach maximum plant electrical efficiency. Earlier study of the repowering has focused on the efficiency improvements and retrofitting to maximize plant electrical output. This study however presents the CFB load change improvement possibilities achieved with supplementary GT heat. The repowering study is prefaced with literature and theory review for both of the processes to maximize accuracy of the research. Both dynamic and steady-state simulations accomplished with APROS simulation tool will be used to evaluate repowering effects to the CFB unit operation. Eventually, a conceptual level analysis is completed to compare repowered plant performance to the state-of-the-art CFB performance. Based on the performed simulations, considerably good improvements to the CFB process parameters are achieved with repowering. Consequently, the results show possibilities to higher ramp rate values achieved with repowered CFB technology. This enables better plant suitability to the grid balance markets.
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With scientific consensus supporting a 4oC increase in global mean temperature over the next century and increased frequency of severe weather events, adaptation to climate change is critical. Given the dynamic and complex nature of climate change, a transdisciplinary approach toward adaptation can create an environment that supports knowledge sharing and innovation, improving existing strategies and creating new ones. The Ontario wine industry provides a case study to illustrate the benefits of this approach. We describe the formation and work of the Ontario Grape and Wine Research Network within this context, and present some preliminary results to highlight the opportunities for innovation that will drive the successful adaption of the Ontario grape and wine industry.
Characterizing Dynamic Optimization Benchmarks for the Comparison of Multi-Modal Tracking Algorithms
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Population-based metaheuristics, such as particle swarm optimization (PSO), have been employed to solve many real-world optimization problems. Although it is of- ten sufficient to find a single solution to these problems, there does exist those cases where identifying multiple, diverse solutions can be beneficial or even required. Some of these problems are further complicated by a change in their objective function over time. This type of optimization is referred to as dynamic, multi-modal optimization. Algorithms which exploit multiple optima in a search space are identified as niching algorithms. Although numerous dynamic, niching algorithms have been developed, their performance is often measured solely on their ability to find a single, global optimum. Furthermore, the comparisons often use synthetic benchmarks whose landscape characteristics are generally limited and unknown. This thesis provides a landscape analysis of the dynamic benchmark functions commonly developed for multi-modal optimization. The benchmark analysis results reveal that the mechanisms responsible for dynamism in the current dynamic bench- marks do not significantly affect landscape features, thus suggesting a lack of representation for problems whose landscape features vary over time. This analysis is used in a comparison of current niching algorithms to identify the effects that specific landscape features have on niching performance. Two performance metrics are proposed to measure both the scalability and accuracy of the niching algorithms. The algorithm comparison results demonstrate the algorithms best suited for a variety of dynamic environments. This comparison also examines each of the algorithms in terms of their niching behaviours and analyzing the range and trade-off between scalability and accuracy when tuning the algorithms respective parameters. These results contribute to the understanding of current niching techniques as well as the problem features that ultimately dictate their success.
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In this paper, we characterize the asymmetries of the smile through multiple leverage effects in a stochastic dynamic asset pricing framework. The dependence between price movements and future volatility is introduced through a set of latent state variables. These latent variables can capture not only the volatility risk and the interest rate risk which potentially affect option prices, but also any kind of correlation risk and jump risk. The standard financial leverage effect is produced by a cross-correlation effect between the state variables which enter into the stochastic volatility process of the stock price and the stock price process itself. However, we provide a more general framework where asymmetric implied volatility curves result from any source of instantaneous correlation between the state variables and either the return on the stock or the stochastic discount factor. In order to draw the shapes of the implied volatility curves generated by a model with latent variables, we specify an equilibrium-based stochastic discount factor with time non-separable preferences. When we calibrate this model to empirically reasonable values of the parameters, we are able to reproduce the various types of implied volatility curves inferred from option market data.
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This paper studies a dynamic-optimizing model of a semi-small open economy with sticky nominal prices and wages. the model exhibits exchange rate overshooting in response to money supply shocks. the predicted variability of nominal and real exchange rates is roughly consistent with that of G7 effective exchange rates during the post-Bretton Woods era.
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Avec les avancements de la technologie de l'information, les données temporelles économiques et financières sont de plus en plus disponibles. Par contre, si les techniques standard de l'analyse des séries temporelles sont utilisées, une grande quantité d'information est accompagnée du problème de dimensionnalité. Puisque la majorité des séries d'intérêt sont hautement corrélées, leur dimension peut être réduite en utilisant l'analyse factorielle. Cette technique est de plus en plus populaire en sciences économiques depuis les années 90. Étant donnée la disponibilité des données et des avancements computationnels, plusieurs nouvelles questions se posent. Quels sont les effets et la transmission des chocs structurels dans un environnement riche en données? Est-ce que l'information contenue dans un grand ensemble d'indicateurs économiques peut aider à mieux identifier les chocs de politique monétaire, à l'égard des problèmes rencontrés dans les applications utilisant des modèles standards? Peut-on identifier les chocs financiers et mesurer leurs effets sur l'économie réelle? Peut-on améliorer la méthode factorielle existante et y incorporer une autre technique de réduction de dimension comme l'analyse VARMA? Est-ce que cela produit de meilleures prévisions des grands agrégats macroéconomiques et aide au niveau de l'analyse par fonctions de réponse impulsionnelles? Finalement, est-ce qu'on peut appliquer l'analyse factorielle au niveau des paramètres aléatoires? Par exemple, est-ce qu'il existe seulement un petit nombre de sources de l'instabilité temporelle des coefficients dans les modèles macroéconomiques empiriques? Ma thèse, en utilisant l'analyse factorielle structurelle et la modélisation VARMA, répond à ces questions à travers cinq articles. Les deux premiers chapitres étudient les effets des chocs monétaire et financier dans un environnement riche en données. Le troisième article propose une nouvelle méthode en combinant les modèles à facteurs et VARMA. Cette approche est appliquée dans le quatrième article pour mesurer les effets des chocs de crédit au Canada. La contribution du dernier chapitre est d'imposer la structure à facteurs sur les paramètres variant dans le temps et de montrer qu'il existe un petit nombre de sources de cette instabilité. Le premier article analyse la transmission de la politique monétaire au Canada en utilisant le modèle vectoriel autorégressif augmenté par facteurs (FAVAR). Les études antérieures basées sur les modèles VAR ont trouvé plusieurs anomalies empiriques suite à un choc de la politique monétaire. Nous estimons le modèle FAVAR en utilisant un grand nombre de séries macroéconomiques mensuelles et trimestrielles. Nous trouvons que l'information contenue dans les facteurs est importante pour bien identifier la transmission de la politique monétaire et elle aide à corriger les anomalies empiriques standards. Finalement, le cadre d'analyse FAVAR permet d'obtenir les fonctions de réponse impulsionnelles pour tous les indicateurs dans l'ensemble de données, produisant ainsi l'analyse la plus complète à ce jour des effets de la politique monétaire au Canada. Motivée par la dernière crise économique, la recherche sur le rôle du secteur financier a repris de l'importance. Dans le deuxième article nous examinons les effets et la propagation des chocs de crédit sur l'économie réelle en utilisant un grand ensemble d'indicateurs économiques et financiers dans le cadre d'un modèle à facteurs structurel. Nous trouvons qu'un choc de crédit augmente immédiatement les diffusions de crédit (credit spreads), diminue la valeur des bons de Trésor et cause une récession. Ces chocs ont un effet important sur des mesures d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et financiers. Contrairement aux autres études, notre procédure d'identification du choc structurel ne requiert pas de restrictions temporelles entre facteurs financiers et macroéconomiques. De plus, elle donne une interprétation des facteurs sans restreindre l'estimation de ceux-ci. Dans le troisième article nous étudions la relation entre les représentations VARMA et factorielle des processus vectoriels stochastiques, et proposons une nouvelle classe de modèles VARMA augmentés par facteurs (FAVARMA). Notre point de départ est de constater qu'en général les séries multivariées et facteurs associés ne peuvent simultanément suivre un processus VAR d'ordre fini. Nous montrons que le processus dynamique des facteurs, extraits comme combinaison linéaire des variables observées, est en général un VARMA et non pas un VAR comme c'est supposé ailleurs dans la littérature. Deuxièmement, nous montrons que même si les facteurs suivent un VAR d'ordre fini, cela implique une représentation VARMA pour les séries observées. Alors, nous proposons le cadre d'analyse FAVARMA combinant ces deux méthodes de réduction du nombre de paramètres. Le modèle est appliqué dans deux exercices de prévision en utilisant des données américaines et canadiennes de Boivin, Giannoni et Stevanovic (2010, 2009) respectivement. Les résultats montrent que la partie VARMA aide à mieux prévoir les importants agrégats macroéconomiques relativement aux modèles standards. Finalement, nous estimons les effets de choc monétaire en utilisant les données et le schéma d'identification de Bernanke, Boivin et Eliasz (2005). Notre modèle FAVARMA(2,1) avec six facteurs donne les résultats cohérents et précis des effets et de la transmission monétaire aux États-Unis. Contrairement au modèle FAVAR employé dans l'étude ultérieure où 510 coefficients VAR devaient être estimés, nous produisons les résultats semblables avec seulement 84 paramètres du processus dynamique des facteurs. L'objectif du quatrième article est d'identifier et mesurer les effets des chocs de crédit au Canada dans un environnement riche en données et en utilisant le modèle FAVARMA structurel. Dans le cadre théorique de l'accélérateur financier développé par Bernanke, Gertler et Gilchrist (1999), nous approximons la prime de financement extérieur par les credit spreads. D'un côté, nous trouvons qu'une augmentation non-anticipée de la prime de financement extérieur aux États-Unis génère une récession significative et persistante au Canada, accompagnée d'une hausse immédiate des credit spreads et taux d'intérêt canadiens. La composante commune semble capturer les dimensions importantes des fluctuations cycliques de l'économie canadienne. L'analyse par décomposition de la variance révèle que ce choc de crédit a un effet important sur différents secteurs d'activité réelle, indices de prix, indicateurs avancés et credit spreads. De l'autre côté, une hausse inattendue de la prime canadienne de financement extérieur ne cause pas d'effet significatif au Canada. Nous montrons que les effets des chocs de crédit au Canada sont essentiellement causés par les conditions globales, approximées ici par le marché américain. Finalement, étant donnée la procédure d'identification des chocs structurels, nous trouvons des facteurs interprétables économiquement. Le comportement des agents et de l'environnement économiques peut varier à travers le temps (ex. changements de stratégies de la politique monétaire, volatilité de chocs) induisant de l'instabilité des paramètres dans les modèles en forme réduite. Les modèles à paramètres variant dans le temps (TVP) standards supposent traditionnellement les processus stochastiques indépendants pour tous les TVPs. Dans cet article nous montrons que le nombre de sources de variabilité temporelle des coefficients est probablement très petit, et nous produisons la première évidence empirique connue dans les modèles macroéconomiques empiriques. L'approche Factor-TVP, proposée dans Stevanovic (2010), est appliquée dans le cadre d'un modèle VAR standard avec coefficients aléatoires (TVP-VAR). Nous trouvons qu'un seul facteur explique la majorité de la variabilité des coefficients VAR, tandis que les paramètres de la volatilité des chocs varient d'une façon indépendante. Le facteur commun est positivement corrélé avec le taux de chômage. La même analyse est faite avec les données incluant la récente crise financière. La procédure suggère maintenant deux facteurs et le comportement des coefficients présente un changement important depuis 2007. Finalement, la méthode est appliquée à un modèle TVP-FAVAR. Nous trouvons que seulement 5 facteurs dynamiques gouvernent l'instabilité temporelle dans presque 700 coefficients.
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Il est bien connu des professionnels de la vision que l’ajustement des verres progressifs sur un patient presbyte peut induire de l’inconfort et des difficultés posturales (Timmis, Johnson, Elliott, & Buckley, 2010). Ces plaintes sont directement associées à l’information visuelle perçue à travers les verres progressifs. Le principal objectif de cette thèse est d’identifier quels sont les paramètres d’un stimulus visuel (p.ex. fréquence temporelle ou vélocité) à l’origine de la perturbation posturale et de l’inconfort. Les distorsions dynamiques perçues à travers des verres progressifs s’apparentent aux mouvements d’un bateau qui roule de droite à gauche ou qui tangue d’avant en arrière. Ce type de stimulation visuelle a été reproduit dans une voute d’immersion en réalité virtuelle avec un sol à texture de damier noir et blanc qui oscillait périodiquement de droite à gauche et d’avant en arrière à différentes fréquences et amplitudes. Les études qui portent sur ce sujet montrent que la réponse posturale induite visuellement augmente avec la vélocité de stimulation et diminue lorsque la fréquence augmente. Cette information peut paraitre contradictoire, car ces deux variables sont liées entre elles par l’amplitude et covarient dans le même sens. Le premier objectif de cette thèse était de déterminer les causes possibles de cette contradiction. En faisant varier la fréquence temporelle de stimulation visuelle, on retrouve deux domaines de réponse posturale. Le premier domaine correspond aux fréquences inférieures à 0,12 Hz. Dans ce domaine, la réponse posturale est visuodépendante et augmente avec la vélocité du stimulus. Le second domaine postural correspond aux fréquences supérieures à 0,25 Hz. Dans ce domaine, la réponse posturale sature et diminue avec l’augmentation de la fréquence. Cette saturation de la réponse posturale semble causée par des limitations biomécaniques et fréquentielles du système postural. D’autres études ont envisagé d’étudier l’inconfort subjectif induit par des stimuli visuels périodiques. Au sein de la communauté scientifique, deux théories principales se confrontent. La théorie sensorielle repose sur les conflits sensoriels induit par le stimulus visuel tandis que la théorie posturale suggère que l’inconfort est la conséquence de l’instabilité posturale. Nos résultats révèlent que l’inconfort subjectif induit par une stimulation visuelle dynamique dépend de la vélocité du stimulus plutôt que de sa fréquence. L’inconfort peut être prédit par l’instabilité naturelle des individus en l’absence de stimulus visuel comme le suggère la théorie posturale. Par contre, l’instabilité posturale induite par un stimulus visuel dynamique ne semble pas être une condition nécessaire et suffisante pour entrainer de l’inconfort. Ni la théorie sensorielle ni la théorie posturale ne permettent à elles seules d’expliquer tous les mécanismes à l’origine de l’inconfort subjectif. Ces deux théories sont complémentaires, l’une expliquant que l’instabilité intrinsèque est un élément prédictif de l’inconfort et l’autre que l’inconfort induit par un stimulus visuel dynamique résulte d’un conflit entre les entrées sensorielles et les représentations acquises par l’individu.