The Muisca Calendar : an approximation to the timekeeping system of the ancient native people of the northeastern Andes of Colombia

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

La evaluación y el cambio institucional en la sociedad del conocimiento : un estudio de caso en la Universidad del Valle - Colombia

Les sociétés contemporaines affrontent le défi de s’intégrer et s’adapter à un processus de transformation qui vise la construction de sociétés du savoir. Ce processus doit notamment son élan aux institutions d’enseignement supérieur qui constituent un espace privilégié où on bâtit l’avenir d’une société à partir des savoirs et celles-ci doivent faire face aux nouveaux enjeux sociaux, économiques et politiques qui affectent tous les pays du monde. La quête de la qualité devient donc un processus constant d’amélioration et surgit l’intérêt par l’évaluation au niveau universitaire. Par conséquent, cette recherche s’attache au sujet de l’évaluation à l’enseignement supérieur et s’enfonce dans le débat actuel sur les changements provoqués par les évaluations institutionnelles produisant un défi puisqu’il s’agit d’une prise de conscience fondée sur la culture de la qualité. L’autoévaluation est une stratégie permettant aux institutions d’enseignement supérieur mener des processus intégraux de valorisation dont le but est d’identifier les faiblesses des facteurs qui ont besoin d’améliorer. Le résultat conduit à l’élaboration et à la mise en œuvre d’un plan d’amélioration pour l'institution, programme académique ou plan d’études. À travers l’orientation du modèle d’évaluation systémique CIPP de Stufflebeam (1987), on a pu analyser de façon holistique la mise en place de l’autoévaluation depuis son contexte, planification, processus et produit. Ainsi les objectifs de la thèse visent l’identification du développement de la deuxième autoévaluation afin d’obtenir une reconnaissance de haute qualité et effectuer la mise en œuvre du plan d’amélioration auprès des programmes académiques de Licence en Comptabilité et Gestion de l’entreprise de la Faculté de Sciences de l’Administration de l’Université du Valle en Colombie. À travers l’appropriation de la théorie Neo-institutionnelle les changements apparus après l’autoévaluation ont été également analysés et interprétés et ont ainsi permis l’achèvement des fins de la recherche. La méthodologie développe la stratégie de l’étude de cas dans les deux programmes académiques avec une approche mixte où la phase qualitative des entretiens semi-structurés est complémentée par la phase quantitative des enquêtes. Des documents institutionnels des programmes et de la faculté ont aussi été considérés. Grâce à ces trois instruments ont pu obtenir plus d’objectivité et d’efficacité pendant la recherche. Les résultats dévoilent que les deux programmes ciblés ont recouru à des procédés et à des actions accordées au modèle de l’Université du Valle quoiqu’il ait fallu faire des adaptations à leurs propres besoins et pertinence ce qui a permis de mener à terme la mise en œuvre du processus d’autoévaluation et ceci a donné lieu à certains changements. Les composantes Processus Académiques et Enseignants sont celles qui ont obtenu le plus fort développement, parmi celles-ci on trouve également : Organisation, Administration et Gestion, Ressources Humaines, Physiques et Financières. D’autre part, parmi les composantes moins développées on a : Anciens Étudiants et Bienêtre Institutionnel. Les conclusions ont révélé que se servir d’un cadre institutionnel fort donne du sens d’identité et du soutien aux programmes. Il faut remarquer qu’il est essentiel d’une part élargir la communication de l’autoévaluation et ses résultats et d’autre part effectuer un suivi permanent des plans d’amélioration afin d’obtenir des changements importants et produire ainsi un enracinement plus fort de la culture de la qualité et l’innovation auprès de la communauté académique. Les résultats dégagés de cette thèse peuvent contribuer à mieux comprendre tant la mise en œuvre de l’autoévaluation et des plans d’amélioration aussi que les aspects facilitateurs, limitants, les blocages aux processus d’évaluation et la génération de changements sur les programmes académiques. Dans ce sens, la recherche devient un guide et une réflexion à propos des thèmes où les résultats sont très faibles. Outre, celle-ci révèle l’influence des cadres institutionnels ainsi que les entraves et tensions internes et externes montrant un certain degré d’agencement par le biais de stratégies de la part des responsables de la prise de décisions dans les universités. On peut déduire que la qualité, l’évaluation, le changement et l’innovation sont des concepts inhérents à la perspective de l’apprentissage organisationnel et à la mobilité des savoirs.

Traducción y transferencia cultural en la reforma educativa radical en Colombia : descripción y análisis de La Escuela Normal (1871-1879)

Cette thèse porte sur l’histoire de la traduction en Colombie dans le XIXe siècle. Elle étudiera le rapport entre la traduction et l’éducation pendant la réforme éducative menée par le groupe politique connu sous le nom de los radicales liberales. Pour ce faire, elle décrit et analyse les traductions parues dans le périodique officiel de la réforme, La Escuela Normal (1871-1879), dont la mission consistait en la diffusion des informations administratives et légales concernant la réforme éducative. On y trouve aussi des articles sur l’éducation et des leçons destinés à la formation des enseignants (manuels scolaires). À partir d’une démarche méthodologique et théorique descriptive et socioculturelle qui combine l’analyse des traductions et le contexte de réception de celles-ci, on analyse comment et pourquoi le contexte politique, social et éducatif de l’époque s’est répercuté sur la sélection des thématiques et des auteurs à traduire dans ce périodique. De plus, le groupe de traducteurs et d’intellectuels ainsi que la façon de traduire de ceux-ci sont étudiés. Cette recherche permet d’observer que la traduction n’est pas une activité neutre, mais une activité au centre de dynamiques sociales et culturelles. De plus, les contacts culturels permettent des transferts divers, notamment des traductions, mais aussi des représentations et des modèles sociaux. Finalement, la traduction s’avère un instrument au service des intérêts particuliers d’un groupe politique et social.

The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.

Tunnel-Based Artificial Neural Network Technique to Calculate the Resonant Frequency of a Thick-Substrate Microstrip Antenna

The mathematical formulation of empirically developed formulas Jirr the calculation of the resonant frequency of a thick-substrate (h s 0.08151 A,,) microstrip antenna has been analyzed. With the use qt' tunnel-based artificial neural networks (ANNs), the resonant frequency of antennas with h satisfying the thick-substrate condition are calculated and compared with the existing experimental results and also with the simulation results obtained with the use of an IE3D software package. The artificial neural network results are in very good agreement with the experimental results

AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR SONAR TARGET DETECTION

Neural Network has emerged as the topic of the day. The spectrum of its application is as wide as from ECG noise filtering to seismic data analysis and from elementary particle detection to electronic music composition. The focal point of the proposed work is an application of a massively parallel connectionist model network for detection of a sonar target. This task is segmented into: (i) generation of training patterns from sea noise that contains radiated noise of a target, for teaching the network;(ii) selection of suitable network topology and learning algorithm and (iii) training of the network and its subsequent testing where the network detects, in unknown patterns applied to it, the presence of the features it has already learned in. A three-layer perceptron using backpropagation learning is initially subjected to a recursive training with example patterns (derived from sea ambient noise with and without the radiated noise of a target). On every presentation, the error in the output of the network is propagated back and the weights and the bias associated with each neuron in the network are modified in proportion to this error measure. During this iterative process, the network converges and extracts the target features which get encoded into its generalized weights and biases.In every unknown pattern that the converged network subsequently confronts with, it searches for the features already learned and outputs an indication for their presence or absence. This capability for target detection is exhibited by the response of the network to various test patterns presented to it.Three network topologies are tried with two variants of backpropagation learning and a grading of the performance of each combination is subsequently made.

Nutritional responses in Indian white shrimp Fenneropenaeus indicus to varying protein: energy combinations in compounded artificial feeds

Department of Marine Biology, Microbiology and Biochemistry, Cochin University of Science and Technology

Identification of spectral lines of elements using artificial neural networks

Artificial neural networks (ANNs) are relatively new computational tools that have found extensive utilization in solving many complex real-world problems. This paper describes how an ANN can be used to identify the spectral lines of elements. The spectral lines of Cadmium (Cd), Calcium (Ca), Iron (Fe), Lithium (Li), Mercury (Hg), Potassium (K) and Strontium (Sr) in the visible range are chosen for the investigation. One of the unique features of this technique is that it uses the whole spectrum in the visible range instead of individual spectral lines. The spectrum of a sample taken with a spectrometer contains both original peaks and spurious peaks. It is a tedious task to identify these peaks to determine the elements present in the sample. ANNs capability of retrieving original data from noisy spectrum is also explored in this paper. The importance of the need of sufficient data for training ANNs to get accurate results is also emphasized. Two networks are examined: one trained in all spectral lines and other with the persistent lines only. The network trained in all spectral lines is found to be superior in analyzing the spectrum even in a noisy environment.

Integer filling facfor phases and isospin in vertical diatomic artificial molecules

Integer filling factor phases of many-electron vertically coupled diatomic artificial quantum dot molecules are investigated for different values of the interdot coupling. The experimental results are analyzed within local-spin density functional theory for which we have determined a simple lateral confining potential law that can be scaled for the different coupling regimes, and Hartree-Fock theory. Maximum density droplets composed of electrons in both bonding and antibonding or just bonding states are revealed, and interesting isospin-flip physics appears for weak interdot coupling when the systematic depopulation of antibonding states leads to changes in isospin.

Magnetoresistance at artificial interfaces in the itinerant SrRuO3 ferromagnet

The magnetoresistance across interfaces in the itinerant ferromagnetic oxide SrRuO3 have been studied. To define appropriately the interfaces, epitaxial thin films have been grown on bicrystalline and laser-patterned SrTiO3 substrates. Comparison is made with results obtained on similar experiments using the double-exchange ferromagnetic oxide La2/3Sr1/3MnO3. It is found that in SrRuO3, interfaces induce a substantial negative magnetoresistance, although no traces of the low-field spin tunneling magnetoresistance are found. We discuss these results on the basis of the distinct degree of spin polarization in ruthenates and manganites and the different nature of the surface magnetic layer formed at interfaces.

Document Image Segmentation and Compression using Artificial Neural Networks and Evolutionary Methods

The work is intended to study the following important aspects of document image processing and develop new methods. (1) Segmentation ofdocument images using adaptive interval valued neuro-fuzzy method. (2) Improving the segmentation procedure using Simulated Annealing technique. (3) Development of optimized compression algorithms using Genetic Algorithm and parallel Genetic Algorithm (4) Feature extraction of document images (5) Development of IV fuzzy rules. This work also helps for feature extraction and foreground and background identification. The proposed work incorporates Evolutionary and hybrid methods for segmentation and compression of document images. A study of different neural networks used in image processing, the study of developments in the area of fuzzy logic etc is carried out in this work

Artificial neural network modeling for surface roughness prediction in cylindrical grinding of Al‐SiCp metal matrix composites and ANOVA analysis

Metal matrix composites (MMC) having aluminium (Al) in the matrix phase and silicon carbide particles (SiCp) in reinforcement phase, ie Al‐SiCp type MMC, have gained popularity in the re‐cent past. In this competitive age, manufacturing industries strive to produce superior quality products at reasonable price. This is possible by achieving higher productivity while performing machining at optimum combinations of process variables. The low weight and high strength MMC are found suitable for variety of components