A longitudinal study of overweight during childhood : etiology, mental health outcomes and mediating factors

Au cours des 30 dernières années, l’embonpoint et l’obésité infantile sont devenus de véritables défis pour la santé publique. Bien que l’obésité soit, à la base, un problème physiologique (i.e. balance calorique positive) une série de facteurs psychosociaux sont reliés à son développement. Dans cette thèse, nous avons étudié le rôle des facteurs périnataux et de la petite enfance dans le développement du surpoids, ainsi que la relation entre le surpoids et les troubles internalisés au cours de l’enfance et au début de l’adolescence. Nous avions trois objectifs généraux: 1) Modéliser le développement de l’indice de masse corporelle (IMC) ou du statut pondéral (le fait d’être en surpoids ou non) durant l’enfance, ainsi qu’estimer l’hétérogénéité dans la population au cours du temps (i.e. identification de trajectoires développementales de l’IMC). 2) Identifier les facteurs périnataux et de la petite enfance pouvant accroitre le risque qu’un enfant suive une trajectoire menant au surpoids adolescente. 3) Tester la possibilité que le surpoids durant l’enfance soit associé avec des problèmes de santé mentale internalisés à l’adolescence, et vérifier la possibilité qu’une telle association soit médiatisée par l’expérience de victimisation par les pairs et l’insatisfaction corporelle. Ce travail est mené dans une perspective de développement au cours de la vie (life span perspective), considérant l’accumulation des facteurs de risques au cours du temps ainsi que les facteurs qui se manifestent durant certaines périodes critiques de développement.1,2 Nous avons utilisé les données provenant de l’Étude Longitudinale du Développement des Enfants du Québec (ELDEQ), une cohorte de naissances de la province de Québec, Canada. L’échantillon initial était composé de 2120 familles avec un bébé de 5 mois nés au Québec en 1997. Ces familles ont été suivies annuellement ou à tous les deux ans jusqu’à ce que les enfants atteignent l’âge de 13 ans. En ce qui concerne le premier objectif de recherche, nous avons utilisé la méthode des trajectoires développementales fondée sur des groupes pour modéliser l’IMC en continu et en catégories (surpoids vs poids normal). Pour notre deuxième objectif, nous avons effectué des modèles de régression multinomiale afin d’identifier les facteurs périnataux et de la petite enfance associés aux différents groupes développementaux du statut pondéral. Les facteurs de risques putatifs ont été choisis parmi les facteurs identifiés dans la littérature et représentent l’environnement périnatal, les caractéristiques de l’enfant, ainsi que l’environnement familial. Ces facteurs ont été analysés longitudinalement dans la mesure du possible, et les facteurs pouvant servir de levier potentiel d’intervention, tels que l’usage de tabac chez la mère durant la grossesse, le sommeil de l’enfant ou le temps d’écoute de télévision, ont été sélectionnés pour l’analyse. Pour notre troisième objectif, nous avons examiné les associations longitudinales (de 6 à 12 ans) entre les scores-z d’IMC (selon la référence CDC 2000) et les problèmes internalisés avec les modèles d’équations structurales de type « cross-lagged ». Nous avons ensuite examiné comment la victimisation par les pairs et l’insatisfaction corporelle durant l’enfance peuvent médiatiser un lien potentiel entre le surpoids et les troubles internalisés au début de l’adolescence. Les contributions scientifiques de la présente thèse incluent l’identification de trajectoires distinctes du statut pondérale durant l’enfance (précoce, tardive, jamais en surpoids), ainsi que les facteurs de risques précoces et les profils de santé mentale pouvant différer selon la trajectoire d’un enfant. De plus, nous avons identifié des mécanismes importants qui expliquent une partie de l’association entre les trajectoires de surpoids et les troubles internalisés: la victimisation par les pairs et l’insatisfaction corporelle.

Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle

En apprentissage automatique, domaine qui consiste à utiliser des données pour apprendre une solution aux problèmes que nous voulons confier à la machine, le modèle des Réseaux de Neurones Artificiels (ANN) est un outil précieux. Il a été inventé voilà maintenant près de soixante ans, et pourtant, il est encore de nos jours le sujet d'une recherche active. Récemment, avec l'apprentissage profond, il a en effet permis d'améliorer l'état de l'art dans de nombreux champs d'applications comme la vision par ordinateur, le traitement de la parole et le traitement des langues naturelles. La quantité toujours grandissante de données disponibles et les améliorations du matériel informatique ont permis de faciliter l'apprentissage de modèles à haute capacité comme les ANNs profonds. Cependant, des difficultés inhérentes à l'entraînement de tels modèles, comme les minima locaux, ont encore un impact important. L'apprentissage profond vise donc à trouver des solutions, en régularisant ou en facilitant l'optimisation. Le pré-entraînnement non-supervisé, ou la technique du ``Dropout'', en sont des exemples. Les deux premiers travaux présentés dans cette thèse suivent cette ligne de recherche. Le premier étudie les problèmes de gradients diminuants/explosants dans les architectures profondes. Il montre que des choix simples, comme la fonction d'activation ou l'initialisation des poids du réseaux, ont une grande influence. Nous proposons l'initialisation normalisée pour faciliter l'apprentissage. Le second se focalise sur le choix de la fonction d'activation et présente le rectifieur, ou unité rectificatrice linéaire. Cette étude a été la première à mettre l'accent sur les fonctions d'activations linéaires par morceaux pour les réseaux de neurones profonds en apprentissage supervisé. Aujourd'hui, ce type de fonction d'activation est une composante essentielle des réseaux de neurones profonds. Les deux derniers travaux présentés se concentrent sur les applications des ANNs en traitement des langues naturelles. Le premier aborde le sujet de l'adaptation de domaine pour l'analyse de sentiment, en utilisant des Auto-Encodeurs Débruitants. Celui-ci est encore l'état de l'art de nos jours. Le second traite de l'apprentissage de données multi-relationnelles avec un modèle à base d'énergie, pouvant être utilisé pour la tâche de désambiguation de sens.

Enhancing well-being in Iranian residential dwellings by exploring traditional techniques for using daylight in Iranian courtyard houses

Dans les dernières décennies, les changements morphologiques des maisons iraniennes, l’arrivage de l'éclairage artificiel et le manque de connaissance suffisante de la valeur de la lumière du jour pour le bien-être des occupants ont résulté une diminution de l'utilisation de la lumière du jour dans les habitations iraniennes contemporaines. En conséquence, le niveau du bien-être des occupants a décru ce qui peut être corrélée avec la diminution de l'utilisation de la lumière du jour. Considérant l'architecture traditionnelle iranienne et l'importance de la lumière du jour dans les habitations traditionnelles, cette recherche étudie l’utilisation de la lumière du jour dans les habitations traditionnelles et explore comment extrapoler ces techniques dans les maisons contemporaines pourrait augmenter l'utilisation de la lumière du jour et par conséquence améliorer le bien-être des occupants. Une revue de littérature, une enquête des experts iraniens et une étude de cas des maisons à cour traditionnelles à la ville de Kashan ont permis de recueillir les données nécessaires pour cette recherche. De par le contexte de recherche, la ville de Kashan a été choisie particulièrement grâce à sa texture historique intacte. L’analyse de la lumière du jour a été faite par un logiciel de simulation pour trois maisons à cour de la ville de Kashan ayant les mêmes caractéristiques de salon d’hiver. Cette étude se concentre sur l’analyse de la lumière du jour dans les salons d'hiver du fait de la priorité obtenue de l'enquête des experts et de la revue de littérature. Les résultats de cette recherche montrent que l’extrapolation des techniques traditionnelles de l'utilisation de lumière du jour dans les habitations modernes peut être considéré comme une option de conception alternative. Cette dernière peut optimiser l'utilisation de lumière du jour et par conséquence améliorer le bien-être des occupants. L'approche utilisée dans cette recherche a fourni une occasion d’étudier l'architecture du passé et d’évaluer plus précisément son importance. Cette recherche contribue ainsi à définir un modèle en tirant les leçons du passé pour résoudre les problèmes actuels.

L'apport des personnages virtuels simulant différentes dispositions affectives à l'évaluation des intérêts sexuels

La pléthymographie pénienne est considérée comme la méthode la plus objective pour évaluer les intérêts sexuels d'hommes adultes. Par contre, un nombre grandissant de chercheurs déplorent le manque de correspondance qui existe entre les stimuli présentés dans ce type d'évaluation et la réalité. Il est proposé de tenter de remédier à cette lacune en utilisant des personnages virtuels générés par ordinateur et présentant une variété de dispositions affectives lors d'évaluations pléthysmographiques. Ces stimuli n'ont jamais été utilisés dans l'évaluation des intérêts sexuels auprès d’agresseurs sexuels d'enfants. Cette thèse est composée de deux articles qui visent à soutenir le recours à ce type de stimuli lors d'évaluations pléthysmographiques. Afin d'atteindre cet objectif, des hommes ayant eu ou non des contacts sexuels avec des enfants ont été recrutés dans le but de les comparer. Une première étude empirique est bipartite. Elle vise en premier lieu à déterminer auprès d'une population étudiante si les dispositions affectives simulées par les personnages virtuels sont identifiables. Elle cherche ensuite à déterminer la capacité des personnages virtuels à générer un profil d'excitation sexuelle propre à un groupe d'individus n'ayant pas de problématique sexuelle. La seconde étude expérimentale porte sur la comparaison des profils de réponses érectiles issus de la présentation des personnages virtuels et évalue leur capacité à discriminer les individus selon qu'ils possèdent ou non des antécédents en matière de délinquance sexuelle envers les enfants. Dans l'ensemble, les résultats soutiennent l'utilisation de ces stimuli lors d'évaluations pléthysmographiques. Ils démontrent que les personnages virtuels simulent les dispositions affectives prévues et qu'ils génèrent des profils d'excitation sexuelle et des indices de déviance permettant de discriminer entre les groupes à l'étude. Ce projet de recherche présente les avantages associés à la présentation des personnages virtuels simulant différentes dispositions affectives lors de l'évaluation des intérêts sexuels chez les agresseurs d'enfants et propose des avenues intéressantes en termes d'évaluation et de traitement auprès de cette population.

Drogue et violence : deux mots surchargés d'émotion

Au cours de la dernière décennie, un intérêt croissant a marqué l’étude de la violence en rapport avec la drogue. Bien sûr, cet intérêt a partiellement été attisé par certains médias qui ont associé drogue et crime dans un bon nombre de reportage et ce, non sans raison. Parallèlement à cet étalage médiatique de la relation drogue-violence, un certain nombre d’études scientifiques nous ont permis de mieux organiser notre connaissance en ce domaine. Ce texte a pour objectif de synthétiser cette connaissance. Nous y verrons que l’alcool constitue la substance psychoactive la plus associée à la violence. Toutefois, même si statistiquement l’alcool est fréquemment lié à la violence, la nature de cette relation est encore mal expliquée. Il est maintenant généralement reconnu que l’alcool seul ne peut expliquer le comportement violent; il faut également analyser les facteurs propres à l’individu (psychologique, cognitifs, physiologiques) de même que le contexte dans lequel il évolue. Entre autres, on croit de plus en plus que la relation alcool/violence serait médiatisée par les attentes individuelles et sociales à l’effet que la consommation importante d’alcool pourrait favoriser la manifestation de tels comportements dans certaines circonstances. Du côté des drogues illicites, il apparaît que les politiques prohibitionnistes ainsi que nos pratiques répressives sont en grande partie responsables de la violence qui se manifeste dans ce marché incontrôlé par son illégalité et rendu attrayant par les occasions de profits extraordinaires. Par ailleurs, il faut être conscient que le système pénal et socio-sanitaire que nous avons mis en place est également responsable d’une forme de violence non-négligeable qui sévit à l’égard des consommateurs de drogues et des toxicomanes.

La correspondance transatlantique des Prize Papers (1744-1763) : famille, commerce et communications en temps de guerre

Au cours des années comprises entre 1744 et 1763, le monde atlantique connaît deux guerres majeures. La France et ses colonies américaines sont impliquées dans une lutte acharnée contre l’Empire britannique. Les deux puissances rivales misent alors largement sur la guerre de course. Au-delà des conséquences commerciales et militaires évidentes, la guerre de course perturba aussi les communications transatlantiques. En effet, la prise d’un navire signifiait le plus souvent la perte des lettres qu’il transportait ou, dans le meilleur des cas, leur saisie, interrompant du même coup l’acheminement maritime du courrier. Les archives des Prize Papers, conservant des lettres et autres documents saisis par des corsaires britanniques, incarnent bien cette réalité. On y trouve notamment de nombreuses lettres françaises interceptées dans ces circonstances. Considérant que l’intérêt historique de ce fonds d’archives mérite d’être davantage souligné, cette recherche analysera donc certaines de ces correspondances françaises trouvées au sein des Prize Papers. À travers celles-ci, nous tenterons de reconstituer le système de communication transatlantique français et de ses acteurs en temps de guerre. Nous nous pencherons d’abord sur l’histoire de la constitution de ce fonds d’archives bien particulier, avant de présenter les pratiques de communication employées par les correspondants transatlantiques et les façons dont la guerre a pu les affecter. Il sera ensuite question des informations elles-mêmes qui furent véhiculées dans ce contexte si difficile.

Histoire des humanités numériques

Parallèlement à l’histoire du développement d’Internet et du web, une autre histoire est fondamentale pour comprendre les enjeux de l’édition numérique : celle des humanités numériques. Il y a encore quelques décennies, on pouvait penser que les ordinateurs et les technologies numériques étaient destinés uniquement aux sciences dures, les sciences exactes dont le calcul et les mathématiques sont les principaux outils. Cette idée est manifestement fausse aujourd’hui : le numérique habite l’ensemble de nos vies et touche aussi, et surtout, à nos activités purement « humanistes », ou même « humaines ». Ce chapitre a pour ambition de retracer l’histoire du rapport complexe entre les sciences humaines et l’informatique qui a mené des premières expériences de recherche assistée par ordinateur, dans le domaine des sciences humaines (humanities computing), aux actuelles digital humanities, ou à un possible humanisme numérique.

Patient-specific anisotropic model of human trunk based on MR data

There are many ways to generate geometrical models for numerical simulation, and most of them start with a segmentation step to extract the boundaries of the regions of interest. This paper presents an algorithm to generate a patient-specific three-dimensional geometric model, based on a tetrahedral mesh, without an initial extraction of contours from the volumetric data. Using the information directly available in the data, such as gray levels, we built a metric to drive a mesh adaptation process. The metric is used to specify the size and orientation of the tetrahedral elements everywhere in the mesh. Our method, which produces anisotropic meshes, gives good results with synthetic and real MRI data. The resulting model quality has been evaluated qualitatively and quantitatively by comparing it with an analytical solution and with a segmentation made by an expert. Results show that our method gives, in 90% of the cases, as good or better meshes as a similar isotropic method, based on the accuracy of the volume reconstruction for a given mesh size. Moreover, a comparison of the Hausdorff distances between adapted meshes of both methods and ground-truth volumes shows that our method decreases reconstruction errors faster. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

Entre rios e trilhos: as possibilidades de integração economica de Goiás na Primeira República

Pós-graduação em História - FCHS

Learning representations for Information Retrieval

La recherche d'informations s'intéresse, entre autres, à répondre à des questions comme: est-ce qu'un document est pertinent à une requête ? Est-ce que deux requêtes ou deux documents sont similaires ? Comment la similarité entre deux requêtes ou documents peut être utilisée pour améliorer l'estimation de la pertinence ? Pour donner réponse à ces questions, il est nécessaire d'associer chaque document et requête à des représentations interprétables par ordinateur. Une fois ces représentations estimées, la similarité peut correspondre, par exemple, à une distance ou une divergence qui opère dans l'espace de représentation. On admet généralement que la qualité d'une représentation a un impact direct sur l'erreur d'estimation par rapport à la vraie pertinence, jugée par un humain. Estimer de bonnes représentations des documents et des requêtes a longtemps été un problème central de la recherche d'informations. Le but de cette thèse est de proposer des nouvelles méthodes pour estimer les représentations des documents et des requêtes, la relation de pertinence entre eux et ainsi modestement avancer l'état de l'art du domaine. Nous présentons quatre articles publiés dans des conférences internationales et un article publié dans un forum d'évaluation. Les deux premiers articles concernent des méthodes qui créent l'espace de représentation selon une connaissance à priori sur les caractéristiques qui sont importantes pour la tâche à accomplir. Ceux-ci nous amènent à présenter un nouveau modèle de recherche d'informations qui diffère des modèles existants sur le plan théorique et de l'efficacité expérimentale. Les deux derniers articles marquent un changement fondamental dans l'approche de construction des représentations. Ils bénéficient notamment de l'intérêt de recherche dont les techniques d'apprentissage profond par réseaux de neurones, ou deep learning, ont fait récemment l'objet. Ces modèles d'apprentissage élicitent automatiquement les caractéristiques importantes pour la tâche demandée à partir d'une quantité importante de données. Nous nous intéressons à la modélisation des relations sémantiques entre documents et requêtes ainsi qu'entre deux ou plusieurs requêtes. Ces derniers articles marquent les premières applications de l'apprentissage de représentations par réseaux de neurones à la recherche d'informations. Les modèles proposés ont aussi produit une performance améliorée sur des collections de test standard. Nos travaux nous mènent à la conclusion générale suivante: la performance en recherche d'informations pourrait drastiquement être améliorée en se basant sur les approches d'apprentissage de représentations.

Learning representations for Information Retrieval

La recherche d'informations s'intéresse, entre autres, à répondre à des questions comme: est-ce qu'un document est pertinent à une requête ? Est-ce que deux requêtes ou deux documents sont similaires ? Comment la similarité entre deux requêtes ou documents peut être utilisée pour améliorer l'estimation de la pertinence ? Pour donner réponse à ces questions, il est nécessaire d'associer chaque document et requête à des représentations interprétables par ordinateur. Une fois ces représentations estimées, la similarité peut correspondre, par exemple, à une distance ou une divergence qui opère dans l'espace de représentation. On admet généralement que la qualité d'une représentation a un impact direct sur l'erreur d'estimation par rapport à la vraie pertinence, jugée par un humain. Estimer de bonnes représentations des documents et des requêtes a longtemps été un problème central de la recherche d'informations. Le but de cette thèse est de proposer des nouvelles méthodes pour estimer les représentations des documents et des requêtes, la relation de pertinence entre eux et ainsi modestement avancer l'état de l'art du domaine. Nous présentons quatre articles publiés dans des conférences internationales et un article publié dans un forum d'évaluation. Les deux premiers articles concernent des méthodes qui créent l'espace de représentation selon une connaissance à priori sur les caractéristiques qui sont importantes pour la tâche à accomplir. Ceux-ci nous amènent à présenter un nouveau modèle de recherche d'informations qui diffère des modèles existants sur le plan théorique et de l'efficacité expérimentale. Les deux derniers articles marquent un changement fondamental dans l'approche de construction des représentations. Ils bénéficient notamment de l'intérêt de recherche dont les techniques d'apprentissage profond par réseaux de neurones, ou deep learning, ont fait récemment l'objet. Ces modèles d'apprentissage élicitent automatiquement les caractéristiques importantes pour la tâche demandée à partir d'une quantité importante de données. Nous nous intéressons à la modélisation des relations sémantiques entre documents et requêtes ainsi qu'entre deux ou plusieurs requêtes. Ces derniers articles marquent les premières applications de l'apprentissage de représentations par réseaux de neurones à la recherche d'informations. Les modèles proposés ont aussi produit une performance améliorée sur des collections de test standard. Nos travaux nous mènent à la conclusion générale suivante: la performance en recherche d'informations pourrait drastiquement être améliorée en se basant sur les approches d'apprentissage de représentations.

Méthode proposant l'utilisation de la programmation fonctionnelle pour la génération de solutions architecturales partielles sous forme matricielle

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Reconnaissance de visages à partir de modèles tridimensionnels

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoires de traduction sous-phrastiques

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Estimation probabiliste du mouvement de caméra

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.