La coordination des dirigeants économiques face à la financiarisation : gouvernance d'entreprise, relations industrielles et élites dirigeantes dans l'industrie suisse des machines, de l'électrotechnique et de la métallurgie (1970-2008)

Résumé Cette recherche analyse les transformations de la gouvernance d'entreprise et des relations industrielles entre 1970 et 2008 dans le contexte suisse, en mettant l'accent sur les changements survenus depuis les années 1990. Elle se centre sur le secteur de l'industrie des machines, de l'électrotechnique et de la métallurgie -noyau historique du capitalisme helvétique et principal employeur et exportateur industriel du pays - et discute l'hypothèse de la convergence des économies coordonnées vers le modèle libéral. Elle examine d'abord les formes de coordination hors-marché qui se sont consolidées entre les élites économiques suisses au cours de la période d'après-guerre. Les stratégies d'innovation incrémentale des grandes sociétés étaient soutenues par une gouvernance marquée par la faible pression des marchés des capitaux, en raison notamment de la forte concentration de l'actionnariat, de mécanismes protectionnistes en matière d'accès au contrôle des sociétés, ainsi que d'une grande interdépendance entre banques et entreprises. Cette interdépendance apparaît dans la forte densité du réseau d'interconnexions des Conseils d'administration, où les principales banques tiennent une place centrale. Le réseau met également en relation les sociétés du secteur entre elles, ainsi qu'avec des firmes actives sur d'autres marchés, ce qui témoigne de l'irréductibilité des stratégies industrielles à une pure logique de compétition centrée sur les marchés. Les stratégies à long terme du management peuvent également s'appuyer sur un système pacifié de relations industrielles, caractérisé par l'autorégulation des acteurs privés dans le cadre d'un partenariat social de branche entre des associations aux stratégies modérées, « néocorporatistes ». Nous analysons alors l'impact de la libéralisation et de la financiarisation de l'économie suisse sur la coordination des élites économiques durant les années 1990. Nous montrons que l'affirmation des fonds d'investissement a déstabilisé le système traditionnel de gouvernance d'entreprise. Ce dernier a ainsi été marqué par l'émergence d'un marché pour le contrôle de l'entreprise -fin du «capital patient » -, la dissolution de l'interdépendance entre banques et industries et plus globalement des formes de coordination hors-marché reposant sur le réseau d'interconnexions des Conseils d'administration, ainsi que par de profondes restructurations des grandes sociétés orientées vers la création de richesse pour les actionnaires. La recherche explore alors les logiques d'interactions entre la sphère de la gouvernance d'entreprise et celle des relations industrielles, l'affirmation du capital financier faisant pression sur le partenariat social dans le sens d'une flexibilisation et déréglementation du marché du travail. Par ailleurs, nous mettons en perspective le rôle central des élites dans le changement institutionnel. Loin de subir la pression des actionnaires, les préférences d'une nouvelle élite managériale au profil financier ont convergé avec les intérêts des investisseurs dans le processus de financiarisation. Ces préférences ont également participé à l'érosion du partenariat social de branche. Du côté syndical, l'émergence -ici aussi - d'une nouvelle élite, académique et issue de la gauche politique, au cours des années 1990, a remis en cause les recettes de l'ancienne génération de syndicalistes ouvriers. La principale association du secteur a ainsi diversifié ses registres d'action en investissant la sphère politique et en relativisant la paix absolue du travail, deux stratégies activement rejetées par le syndicat au cours du régime de croissance d'après-guerre. Tout en mettant la sociologie des élites au service d'une meilleure compréhension des processus de changement institutionnel dans les capitalismes contemporains, cette recherche souligne des logiques de changement différentes dans les sphères sous revue :changement disruptif dans la gouvernance d'entreprise, incrémentai dans les relations industrielles. L'analyse s'est appuyée sur le croisement de différentes méthodes : analyse documentaire, entretiens semi-directifs, analyse du parcours et profil des élites, analyse de réseau, études de cas.

TACI, unlike BAFF-R, is solely activated by oligomeric BAFF and APRIL to support survival of activated B cells and plasmablasts.

The cytokine BAFF binds to the receptors TACI, BCMA, and BAFF-R on B cells, whereas APRIL binds to TACI and BCMA only. The signaling properties of soluble trimeric BAFF (BAFF 3-mer) were compared with those of higher-order BAFF oligomers. All forms of BAFF bound BAFF-R and TACI, and elicited BAFF-R-dependent signals in primary B cells. In contrast, signaling through TACI in mature B cells or plasmablasts was only achieved by higher-order BAFF and APRIL oligomers, all of which were also po-tent activators of a multimerization-dependent reporter signaling pathway. These results indicate that, although BAFF-R and TACI can provide B cells with similar signals, only BAFF-R, but not TACI, can respond to soluble BAFF 3-mer, which is the main form of BAFF found in circulation. BAFF 60-mer, an efficient TACI agonist, was also detected in plasma of BAFF transgenic and nontransgenic mice and was more than 100-fold more active than BAFF 3-mer for the activation of multimerization-dependent signals. TACI supported survival of activated B cells and plasmablasts in vitro, providing a rational basis to explain the immunoglobulin deficiency reported in TACI-deficient persons.

Analysis, modelling and classification of geospatial data using machine learning

The research considers the problem of spatial data classification using machine learning algorithms: probabilistic neural networks (PNN) and support vector machines (SVM). As a benchmark model simple k-nearest neighbor algorithm is considered. PNN is a neural network reformulation of well known nonparametric principles of probability density modeling using kernel density estimator and Bayesian optimal or maximum a posteriori decision rules. PNN is well suited to problems where not only predictions but also quantification of accuracy and integration of prior information are necessary. An important property of PNN is that they can be easily used in decision support systems dealing with problems of automatic classification. Support vector machine is an implementation of the principles of statistical learning theory for the classification tasks. Recently they were successfully applied for different environmental topics: classification of soil types and hydro-geological units, optimization of monitoring networks, susceptibility mapping of natural hazards. In the present paper both simulated and real data case studies (low and high dimensional) are considered. The main attention is paid to the detection and learning of spatial patterns by the algorithms applied.

Geomodelling of a fluvial system with semi-supervised support vector regression

Fluvial deposits are a challenge for modelling flow in sub-surface reservoirs. Connectivity and continuity of permeable bodies have a major impact on fluid flow in porous media. Contemporary object-based and multipoint statistics methods face a problem of robust representation of connected structures. An alternative approach to model petrophysical properties is based on machine learning algorithm ? Support Vector Regression (SVR). Semi-supervised SVR is able to establish spatial connectivity taking into account the prior knowledge on natural similarities. SVR as a learning algorithm is robust to noise and captures dependencies from all available data. Semi-supervised SVR applied to a synthetic fluvial reservoir demonstrated robust results, which are well matched to the flow performance

Le Soutien psychiatrique Intensif dans le Milieu (SIM) à Lausanne: un projet pilote [Intensive Psychiatric Support at the Setting in Lausanne: a pilot project]

While the hospital remains an important element of the psychiatric health-care system, the fact that it is always the best place to treat acute psychotic episodes is still debated. After a brief review of the literature relative to the main existing community care models, the authors describe the development in the Department Universitaire de Psychiatrie Adulte (DUPA), of an alternative to hospitalisation for patient going through a severe acute psychiatric episode. They present three clinical situations and the aims of the research project, which will follow this pilot phase.

Backhoe loaders as base machines in logging operations

Summary

System-level Support for Mobile Ad hoc Communications: an Algorithmic & Practical Approach

A mobile ad hoc network (MANET) is a decentralized and infrastructure-less network. This thesis aims to provide support at the system-level for developers of applications or protocols in such networks. To do this, we propose contributions in both the algorithmic realm and in the practical realm. In the algorithmic realm, we contribute to the field by proposing different context-aware broadcast and multicast algorithms in MANETs, namely six-shot broadcast, six-shot multicast, PLAN-B and ageneric algorithmic approach to optimize the power consumption of existing algorithms. For each algorithm we propose, we compare it to existing algorithms that are either probabilistic or context-aware, and then we evaluate their performance based on simulations. We demonstrate that in some cases, context-aware information, such as location or signal-strength, can improve the effciency. In the practical realm, we propose a testbed framework, namely ManetLab, to implement and to deploy MANET-specific protocols, and to evaluate their performance. This testbed framework aims to increase the accuracy of performance evaluation compared to simulations, while keeping the ease of use offered by the simulators to reproduce a performance evaluation. By evaluating the performance of different probabilistic algorithms with ManetLab, we observe that both simulations and testbeds should be used in a complementary way. In addition to the above original contributions, we also provide two surveys about system-level support for ad hoc communications in order to establish a state of the art. The first is about existing broadcast algorithms and the second is about existing middleware solutions and the way they deal with privacy and especially with location privacy. - Un réseau mobile ad hoc (MANET) est un réseau avec une architecture décentralisée et sans infrastructure. Cette thèse vise à fournir un support adéquat, au niveau système, aux développeurs d'applications ou de protocoles dans de tels réseaux. Dans ce but, nous proposons des contributions à la fois dans le domaine de l'algorithmique et dans celui de la pratique. Nous contribuons au domaine algorithmique en proposant différents algorithmes de diffusion dans les MANETs, algorithmes qui sont sensibles au contexte, à savoir six-shot broadcast,six-shot multicast, PLAN-B ainsi qu'une approche générique permettant d'optimiser la consommation d'énergie de ces algorithmes. Pour chaque algorithme que nous proposons, nous le comparons à des algorithmes existants qui sont soit probabilistes, soit sensibles au contexte, puis nous évaluons leurs performances sur la base de simulations. Nous montrons que, dans certains cas, des informations liées au contexte, telles que la localisation ou l'intensité du signal, peuvent améliorer l'efficience de ces algorithmes. Sur le plan pratique, nous proposons une plateforme logicielle pour la création de bancs d'essai, intitulé ManetLab, permettant d'implémenter, et de déployer des protocoles spécifiques aux MANETs, de sorte à évaluer leur performance. Cet outil logiciel vise à accroître la précision desévaluations de performance comparativement à celles fournies par des simulations, tout en conservant la facilité d'utilisation offerte par les simulateurs pour reproduire uneévaluation de performance. En évaluant les performances de différents algorithmes probabilistes avec ManetLab, nous observons que simulateurs et bancs d'essai doivent être utilisés de manière complémentaire. En plus de ces contributions principales, nous fournissons également deux états de l'art au sujet du support nécessaire pour les communications ad hoc. Le premier porte sur les algorithmes de diffusion existants et le second sur les solutions de type middleware existantes et la façon dont elles traitent de la confidentialité, en particulier celle de la localisation.

Mult-class differentiation of cannabis seedlings in a forensic context

This article presents an experimental study about the classification ability of several classifiers for multi-classclassification of cannabis seedlings. As the cultivation of drug type cannabis is forbidden in Switzerland lawenforcement authorities regularly ask forensic laboratories to determinate the chemotype of a seized cannabisplant and then to conclude if the plantation is legal or not. This classification is mainly performed when theplant is mature as required by the EU official protocol and then the classification of cannabis seedlings is a timeconsuming and costly procedure. A previous study made by the authors has investigated this problematic [1]and showed that it is possible to differentiate between drug type (illegal) and fibre type (legal) cannabis at anearly stage of growth using gas chromatography interfaced with mass spectrometry (GC-MS) based on therelative proportions of eight major leaf compounds. The aims of the present work are on one hand to continueformer work and to optimize the methodology for the discrimination of drug- and fibre type cannabisdeveloped in the previous study and on the other hand to investigate the possibility to predict illegal cannabisvarieties. Seven classifiers for differentiating between cannabis seedlings are evaluated in this paper, namelyLinear Discriminant Analysis (LDA), Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA), Nearest NeighbourClassification (NNC), Learning Vector Quantization (LVQ), Radial Basis Function Support Vector Machines(RBF SVMs), Random Forest (RF) and Artificial Neural Networks (ANN). The performance of each method wasassessed using the same analytical dataset that consists of 861 samples split into drug- and fibre type cannabiswith drug type cannabis being made up of 12 varieties (i.e. 12 classes). The results show that linear classifiersare not able to manage the distribution of classes in which some overlap areas exist for both classificationproblems. Unlike linear classifiers, NNC and RBF SVMs best differentiate cannabis samples both for 2-class and12-class classifications with average classification results up to 99% and 98%, respectively. Furthermore, RBFSVMs correctly classified into drug type cannabis the independent validation set, which consists of cannabisplants coming from police seizures. In forensic case work this study shows that the discrimination betweencannabis samples at an early stage of growth is possible with fairly high classification performance fordiscriminating between cannabis chemotypes or between drug type cannabis varieties.

Cost-effective experimental design to support modeling of concentration-response functions

Modeling concentration-response function became extremely popular in ecotoxicology during the last decade. Indeed, modeling allows determining the total response pattern of a given substance. However, reliable modeling is consuming in term of data, which is in contradiction with the current trend in ecotoxicology, which aims to reduce, for cost and ethical reasons, the number of data produced during an experiment. It is therefore crucial to determine experimental design in a cost-effective manner. In this paper, we propose to use the theory of locally D-optimal designs to determine the set of concentrations to be tested so that the parameters of the concentration-response function can be estimated with high precision. We illustrated this approach by determining the locally D-optimal designs to estimate the toxicity of the herbicide dinoseb on daphnids and algae. The results show that the number of concentrations to be tested is often equal to the number of parameters and often related to the their meaning, i.e. they are located close to the parameters. Furthermore, the results show that the locally D-optimal design often has the minimal number of support points and is not much sensitive to small changes in nominal values of the parameters. In order to reduce the experimental cost and the use of test organisms, especially in case of long-term studies, reliable nominal values may therefore be fixed based on prior knowledge and literature research instead of on preliminary experiments