Coexistence des charges professionnelle, familiale et domestique, et d'aide à un aîné fragilisé part son vieillissement chez des membres de la "génération sandwich", relations avec la santé perçue et identification de facteurs protecteurs de la santé : pistes pour développer des interventions infirmières préventives en santé au travail

Les membres de la Génération Sandwich (GS) jouent un rôle pivot dans la société : tout en ayant un emploi, ils s'occupent de leurs enfants ou petits-enfants et offrent de l'aide à leurs parents ou beaux-parents (P/BP) fragilisés par leur vieillissement. Les charges de travail coexistantes générées par ces activités représentent pour leur santé un risque potentiel qui pourrait augmenter. Les connaissances sur la GS et sa santé perçue sont cependant insuffisantes pour que les infirmières de santé au travail développent des interventions préventives basées sur des preuves. La majorité des recherches existantes ont considéré la coexistence des charges comme a priori pathogénique. La plupart des études n'ont examiné l'association que d'une ou de deux de ces trois activités avec la santé. Très peu ont utilisé un cadre théorique infirmier. La présente thèse visait à développer les connaissances sur les membres de la GS et leur santé perçue. Aussi, nous avons adopté une des stratégies existantes pour développer des théories en science infirmière - donc pour développer des connaissances infirmières pour intervenir - décrites par Meleis (2012) : la stratégie « de la Théorie à la Recherche à la Théorie ». Premièrement, un cadre de référence infirmier salutogénique a été construit. Il s'est basé sur le modèle de soins Neuman Systems Model, des concepts issus de la théorie Déséquilibre entre Effort et Récompense de Siegrist et d'une recension intégrative des écrits. Il relie les charges de la GS avec la santé perçue et suggère l'existence de facteurs protégeant la santé. Deuxièmement, un dispositif de recherche descriptif corrélationnel exploratoire a été mis en place pour confronter les deux propositions relationnelles du cadre théorique au monde empirique. Des données ont été récoltées au moyen d'un questionnaire électronique rempli par 826 employés d'une administration publique (âge 45-65 ans). Après examen, 23.5% de l'échantillon appartenait à la GS. La probabilité d'appartenir à la GS augmentait avec l'avancement en âge des P/BP, la co-résidence et la présence d'un enfant dans le ménage ; cependant le sexe n'influençait pas cette probabilité. Les analyses n'ont révélé aucune relation entre la charge totale et la santé physique ou mentale des femmes. Néanmoins, il y avait une relation négative entre cette charge et la santé physique des hommes et une relation négative proche du seuil de significativité, sans toutefois l'atteindre, entre cette charge et leur santé mentale. La nature de ces deux dernières relations était principalement le fait de la charge de travail domestique et familiale. Cinq facteurs identifiés théoriquement ont effectivement protégé la santé de la GS de leurs charges coexistantes : l'absence de sur-engagement dans l'activité professionnelle et une grande latitude décisionnelle dans l'aide aux P/BP ont protégé la santé mentale des femmes ; une grande latitude décisionnelle dans l'activité domestique et familiale a protégé la santé mentale des hommes ; l'absence de sur-engagement dans l'aide aux P/BP et des relations de bonne qualité dans l'activité professionnelle ont protégé la santé physique des hommes. S'appuyant sur ces facteur protecteurs de la santé, cette thèse a proposé des pistes afin de développer des interventions pour la prévention primaire en santé au travail qui soient soucieuses de faire évoluer favorablement les inégalités de genre (gender-transformative). Elles ne concernent pas seulement les membres de la GS et les P/BP, mais aussi les employeurs. Troisièmement, comme les deux propositions relationnelles ont plutôt bien supporté la confrontation avec le monde empirique, cette thèse offre des suggestions pour poursuivre le développement de son cadre théorique et tendre vers la création d'une théorie de moyenne portée en science infirmière.

Error models in hydrogeology applications

Notre consommation en eau souterraine, en particulier comme eau potable ou pour l'irrigation, a considérablement augmenté au cours des années. De nombreux problèmes font alors leur apparition, allant de la prospection de nouvelles ressources à la remédiation des aquifères pollués. Indépendamment du problème hydrogéologique considéré, le principal défi reste la caractérisation des propriétés du sous-sol. Une approche stochastique est alors nécessaire afin de représenter cette incertitude en considérant de multiples scénarios géologiques et en générant un grand nombre de réalisations géostatistiques. Nous rencontrons alors la principale limitation de ces approches qui est le coût de calcul dû à la simulation des processus d'écoulements complexes pour chacune de ces réalisations. Dans la première partie de la thèse, ce problème est investigué dans le contexte de propagation de l'incertitude, oú un ensemble de réalisations est identifié comme représentant les propriétés du sous-sol. Afin de propager cette incertitude à la quantité d'intérêt tout en limitant le coût de calcul, les méthodes actuelles font appel à des modèles d'écoulement approximés. Cela permet l'identification d'un sous-ensemble de réalisations représentant la variabilité de l'ensemble initial. Le modèle complexe d'écoulement est alors évalué uniquement pour ce sousensemble, et, sur la base de ces réponses complexes, l'inférence est faite. Notre objectif est d'améliorer la performance de cette approche en utilisant toute l'information à disposition. Pour cela, le sous-ensemble de réponses approximées et exactes est utilisé afin de construire un modèle d'erreur, qui sert ensuite à corriger le reste des réponses approximées et prédire la réponse du modèle complexe. Cette méthode permet de maximiser l'utilisation de l'information à disposition sans augmentation perceptible du temps de calcul. La propagation de l'incertitude est alors plus précise et plus robuste. La stratégie explorée dans le premier chapitre consiste à apprendre d'un sous-ensemble de réalisations la relation entre les modèles d'écoulement approximé et complexe. Dans la seconde partie de la thèse, cette méthodologie est formalisée mathématiquement en introduisant un modèle de régression entre les réponses fonctionnelles. Comme ce problème est mal posé, il est nécessaire d'en réduire la dimensionnalité. Dans cette optique, l'innovation du travail présenté provient de l'utilisation de l'analyse en composantes principales fonctionnelles (ACPF), qui non seulement effectue la réduction de dimensionnalités tout en maximisant l'information retenue, mais permet aussi de diagnostiquer la qualité du modèle d'erreur dans cet espace fonctionnel. La méthodologie proposée est appliquée à un problème de pollution par une phase liquide nonaqueuse et les résultats obtenus montrent que le modèle d'erreur permet une forte réduction du temps de calcul tout en estimant correctement l'incertitude. De plus, pour chaque réponse approximée, une prédiction de la réponse complexe est fournie par le modèle d'erreur. Le concept de modèle d'erreur fonctionnel est donc pertinent pour la propagation de l'incertitude, mais aussi pour les problèmes d'inférence bayésienne. Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont les algorithmes les plus communément utilisés afin de générer des réalisations géostatistiques en accord avec les observations. Cependant, ces méthodes souffrent d'un taux d'acceptation très bas pour les problèmes de grande dimensionnalité, résultant en un grand nombre de simulations d'écoulement gaspillées. Une approche en deux temps, le "MCMC en deux étapes", a été introduite afin d'éviter les simulations du modèle complexe inutiles par une évaluation préliminaire de la réalisation. Dans la troisième partie de la thèse, le modèle d'écoulement approximé couplé à un modèle d'erreur sert d'évaluation préliminaire pour le "MCMC en deux étapes". Nous démontrons une augmentation du taux d'acceptation par un facteur de 1.5 à 3 en comparaison avec une implémentation classique de MCMC. Une question reste sans réponse : comment choisir la taille de l'ensemble d'entrainement et comment identifier les réalisations permettant d'optimiser la construction du modèle d'erreur. Cela requiert une stratégie itérative afin que, à chaque nouvelle simulation d'écoulement, le modèle d'erreur soit amélioré en incorporant les nouvelles informations. Ceci est développé dans la quatrième partie de la thèse, oú cette méthodologie est appliquée à un problème d'intrusion saline dans un aquifère côtier. -- Our consumption of groundwater, in particular as drinking water and for irrigation, has considerably increased over the years and groundwater is becoming an increasingly scarce and endangered resource. Nofadays, we are facing many problems ranging from water prospection to sustainable management and remediation of polluted aquifers. Independently of the hydrogeological problem, the main challenge remains dealing with the incomplete knofledge of the underground properties. Stochastic approaches have been developed to represent this uncertainty by considering multiple geological scenarios and generating a large number of realizations. The main limitation of this approach is the computational cost associated with performing complex of simulations in each realization. In the first part of the thesis, we explore this issue in the context of uncertainty propagation, where an ensemble of geostatistical realizations is identified as representative of the subsurface uncertainty. To propagate this lack of knofledge to the quantity of interest (e.g., the concentration of pollutant in extracted water), it is necessary to evaluate the of response of each realization. Due to computational constraints, state-of-the-art methods make use of approximate of simulation, to identify a subset of realizations that represents the variability of the ensemble. The complex and computationally heavy of model is then run for this subset based on which inference is made. Our objective is to increase the performance of this approach by using all of the available information and not solely the subset of exact responses. Two error models are proposed to correct the approximate responses follofing a machine learning approach. For the subset identified by a classical approach (here the distance kernel method) both the approximate and the exact responses are knofn. This information is used to construct an error model and correct the ensemble of approximate responses to predict the "expected" responses of the exact model. The proposed methodology makes use of all the available information without perceptible additional computational costs and leads to an increase in accuracy and robustness of the uncertainty propagation. The strategy explored in the first chapter consists in learning from a subset of realizations the relationship between proxy and exact curves. In the second part of this thesis, the strategy is formalized in a rigorous mathematical framework by defining a regression model between functions. As this problem is ill-posed, it is necessary to reduce its dimensionality. The novelty of the work comes from the use of functional principal component analysis (FPCA), which not only performs the dimensionality reduction while maximizing the retained information, but also allofs a diagnostic of the quality of the error model in the functional space. The proposed methodology is applied to a pollution problem by a non-aqueous phase-liquid. The error model allofs a strong reduction of the computational cost while providing a good estimate of the uncertainty. The individual correction of the proxy response by the error model leads to an excellent prediction of the exact response, opening the door to many applications. The concept of functional error model is useful not only in the context of uncertainty propagation, but also, and maybe even more so, to perform Bayesian inference. Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms are the most common choice to ensure that the generated realizations are sampled in accordance with the observations. Hofever, this approach suffers from lof acceptance rate in high dimensional problems, resulting in a large number of wasted of simulations. This led to the introduction of two-stage MCMC, where the computational cost is decreased by avoiding unnecessary simulation of the exact of thanks to a preliminary evaluation of the proposal. In the third part of the thesis, a proxy is coupled to an error model to provide an approximate response for the two-stage MCMC set-up. We demonstrate an increase in acceptance rate by a factor three with respect to one-stage MCMC results. An open question remains: hof do we choose the size of the learning set and identify the realizations to optimize the construction of the error model. This requires devising an iterative strategy to construct the error model, such that, as new of simulations are performed, the error model is iteratively improved by incorporating the new information. This is discussed in the fourth part of the thesis, in which we apply this methodology to a problem of saline intrusion in a coastal aquifer.