Développement d’un modèle centré sur l’individu des déplacements du caribou, du loup et de l’orignal, et de leurs interactions, en forêt boréale aménagée

Le caribou forestier est une espèce menacée au Canada, la principale hypothèse au déclin des populations étant l’intensification de la prédation provoquée par les perturbations anthropiques du paysage. Afin de faire face à cette situation, il est nécessaire d’étudier et comprendre l’impact de l’environnement sur les interactions prédateur-proies entre le caribou et le loup, ainsi qu’avec l’orignal, qui est sa principale proie alternative. Pour cela, cette thèse présente la conception d’un modèle centré sur l’individu des déplacements de ces trois espèces en fonction de leur environnement, dont résulteront les interactions prédateur-proies. Afin de permettre l’application de ce modèle sur de longues périodes, et donc pour un environnement changeant, une méthodologie a été développée, qui s’articule atour de deux aspects principaux. Tout d’abord, la notion de niveaux d’émergence est introduite, permettant d’ordonner les comportements observables du système selon leurs interdépendances, afin de choisir comme trait du modèle un com- portement correspondant au domaine d’applicabilité visé. Ordonner les comportements selon leurs niveaux d’émergence permet également d’identifier la redondance entre les patrons, qui peut être à l’origine d’un phénomène de sur-apprentissage lorsqu’ils sont utilisés lors de la calibration. Dans un second temps, un nouveau protocole pour la calibration et la validation du ou des traits choisis à l’aide des niveaux d’émergence, nommé réplication de système basé sur l’individu (Individual Based System Replication - IBSRtion) est également présenté. Ce protocole met l’emphase sur la modélisation directe, contrairement au principal protocole existant, la modélisation orientée patrons (Pattern Oriented Modelling - POM), et permet une approche empirique en générant artificiellement des données non disponibles ou ne pouvant être récoltées par des études de terrains. IBSRtion a également l’avantage de pouvoir être intégrée dans POM, afin de contribuer à la création d’une méthodologie universelle pour la conception de modèles centrés sur l’individu. Le processus de conception de ce modèle aura entre autre permis de faire une synthèse des connaissances et d’identifier certaines lacunes. Une étude visant à palier le manque de connaissances satisfaisantes sur les réponses comportementales à court-terme des proies face au risque de prédation a notamment permis d’observer que celles-ci sont une combinaison de comportements chroniques et éphémères, et que les mécanismes qui en sont à l’origine sont complexes et non-linéaires. Le résultat de ce travail est un modèle complexe utilisant de nombreux sous-modèles, et calibré de façon empirique, applicable à une grande variété d’environnements. Ce modèle a permis de tester l’impact de l’enfeuillement sur les relations prédateur-proies. Des simulations ont été effectuées pour différentes quantités d’enfeuillement, suivant deux configurations spatiales différentes. Les résultats de simulation suggèrent que des plans d’aménagement considérant également l’habitat de l’orignal pourraient être bénéfiques pour le caribou forestier, car ils permettraient d’améliorer la ségrégation spatiale entre les deux espèces, et donc entre le caribou et le loup. En le couplant avec un module de naissances et de morts naturelles ainsi qu’un modèle d’évolution du paysage, ce modèle permettra par la suite d’évaluer l’impact de plans d’aménagement forestier sur la viabilité des populations de caribou forestier.

Modulation of nociception and pain by attention and stress

Les facteurs psychologiques tels que l'hypnose, l'émotion, le stress et l’attention exercent un effet modulant puissant sur la nociception et la douleur. Toutefois, l’influence de l'attention sur la nociception et la douleur, ainsi que les mécanismes neuronaux sous-jacents, ne sont pas clairs. La littérature actuelle sur la modulation attentionnelle des réponses spinales nociceptives, telles que mesurées par le réflexe RIII, et de la perception de l’intensité de la douleur est discordante et souvent contradictoire. Ce mémoire fournit un nouveau cadre pour examiner la modulation du réflexe RIII et de la douleur par l’attention. Une tâche de discrimination sensorielle a été décomposée en trois composantes attentionnelles : la vigilance, l’orientation, et le contrôle exécutif. Auparavant, la nature multidimensionnelle de l’attention fut largement ignorée dans la littérature. Nous démontrons que les composantes attentionnelles ont des effets modulatoires distincts sur la nociception et la douleur et suggérons que ceci représente une partie de la confusion présente dans la littérature. En prenant compte du stress indépendamment, nous démontrons, pour la première fois, que le stress inhibe la modulation attentionnelle du réflexe RIII ce qui indique une interaction et dissociation de la modulation des réponses nociceptives par l’attention et le stress. Ces résultats importants clarifient, en grande partie, les contradictions dans la littérature, puisque les tâches cognitives produisent souvent des augmentations du stress ce qui confond l’interprétation des résultats. De plus, la tâche de discrimination inclut des stimuli visuels et somatosensoriels et révèle que l’influence de l'attention sur la douleur est spatialement spécifique tandis que la modulation attentionnelle de la nociception est spécifique à la modalité des stimuli, au moins en ce qui concerne les modalités examinées. A partir de ces résultats, un nouveau modèle de la modulation attentionnelle des processus de la douleur, basée sur les composantes attentionnelles, a été proposé. Celui-ci est appuyé par la littérature et fournit une explication systématique et intégratrice des résultats antérieurement contradictoires. De plus, à partir de ce modèle, plusieurs mécanismes neuronaux ont été proposés pour sous-tendre la modulation attentionnelle de la nociception et de la douleur.

Modélisation de l'influence de la fragmentation des habitats sur le risque de prédation chez le caribou forestier

Les populations du caribou forestier (Rangifer tarandus caribou) sont en déclin sur l’ensemble de leur aire de répartition en Amérique du Nord. Il s’avère que la prédation, amplifiée par l’exploitation forestière, en est la principale cause. Ce projet consiste à mettre en place un outil d'aide à la décision, permettant de modéliser les changements du risque de prédation chez le caribou forestier durant la succession forestière, et ce, selon différents scénarios d'aménagement forestier simulés sur la Côte-Nord du Québec, Canada. Ces scénarios, simulés de 2000 à 2150, sont caractérisés par (i) des coupes limitées aux blocs de protection et de remplacement, (ii) des coupes étendues sur le paysage, et finalement (iii) par l'absence de coupe dès 2000. Un modèle basé sur l'individu (MBI) permet de modéliser les déplacements simultanés du caribou forestier, de l'orignal (Alces alces) et du loup gris (Canis lupus) afin d'évaluer le risque de prédation selon les scénarios. En général, le risque de prédation est plus important lorsque les coupes sont limitées aux blocs de protection et de remplacement. En effet, il semble que ces blocs augmentent les probabilités de rencontre entre les proies et leurs prédateurs. Toutefois, certains résultats ne reflètent pas la littérature, ce qui montre la nécessité d'améliorer le MBI. Certaines recommandations visent finalement à bonifier ce MBI pour permettre l'analyse de la viabilité à long terme du caribou forestier en fonction de différents scénarios d'aménagement forestier.

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.

Modelling and Analysis of Some Time Series

The thesis deals with some of the non-linear Gaussian and non-Gaussian time models and mainly concentrated in studying the properties and application of a first order autoregressive process with Cauchy marginal distribution. In this thesis some of the non-linear Gaussian and non-Gaussian time series models and mainly concentrated in studying the properties and application of a order autoregressive process with Cauchy marginal distribution. Time series relating to prices, consumptions, money in circulation, bank deposits and bank clearing, sales and profit in a departmental store, national income and foreign exchange reserves, prices and dividend of shares in a stock exchange etc. are examples of economic and business time series. The thesis discuses the application of a threshold autoregressive(TAR) model, try to fit this model to a time series data. Another important non-linear model is the ARCH model, and the third model is the TARCH model. The main objective here is to identify an appropriate model to a given set of data. The data considered are the daily coconut oil prices for a period of three years. Since it is a price data the consecutive prices may not be independent and hence a time series based model is more appropriate. In this study the properties like ergodicity, mixing property and time reversibility and also various estimation procedures used to estimate the unknown parameters of the process.

“Studies on short polyester fiber - polyurethane elastomer composite with different interfacial bonding agents”

The work presented in this thesis is regarding the development and evaluation of new bonding agents for short polyester fiber - polyurethane elastomer composites. The conventional bonding system based on hexamethylenetetramine, resorcinol and hydrated silica was not effective as a bonding agent for the composite, as the water eliminated during the formation of the RF resin hydrolysed the urethane linkages. Four bonding agents based on MDI/'I‘DI and polypropyleneglycol, propyleneglycol and glycerol were prepared and the composite recipe was optimised with respect to the cure characteristics and mechanical properties. The flow properties, stress relaxation pattern and the thermal degradation characteristics of the composites containing different bonding agents were then studied in detail to evaluate the new bonding systems. The optimum loading of resin was 5 phr and the ratio of the -01 to isocyanate was 1:1. The cure characteristics showed that the optimum combination of cure rate and processability was given by the composite with the resin based on polypropyleneglycol/ glycerol/ 4,4’diphenylmethanediisocynate (PPG/GL/MDI). From the rheological studies of the composites with and without bonding agents it was observed that all the composites showed pseudoplastic nature and the activation energy of flow of the composite was not altered by the presence of bonding agents. Mechanical properties such as tensile strength, modulus, tear resistance and abrasion resistance were improved in the presence of bonding agents and the effect was more pronounced in the case of abrasion resistance. The composites based on MDI/GL showed better initial properties while composites with resins based on MDI/PPG showed better aging resistance. Stress relaxation showed a multistage relaxation behaviour for the composite. Within the-strain levels studied, the initial rate of relaxation was higher and the cross over time was lesser for the composite containing bonding agents. The bonding agent based on MDI/PPG/GL was found to be a better choice for improving stress relaxation characteristics with better interfacial bonding. Thennogravimetirc analysis showed that the presence of fiber and bonding agents improved the thennal stability of the polyurethane elastomer marginally and it was maximum in the case of MDI / GL based bonding agents. The kinetics of degradation was not altered by the presence of bonding agents

Pre-Attentive Segmentation in the Primary Visual Cortex

Stimuli outside classical receptive fields have been shown to exert significant influence over the activities of neurons in primary visual cortexWe propose that contextual influences are used for pre-attentive visual segmentation, in a new framework called segmentation without classification. This means that segmentation of an image into regions occurs without classification of features within a region or comparison of features between regions. This segmentation framework is simpler than previous computational approaches, making it implementable by V1 mechanisms, though higher leve l visual mechanisms are needed to refine its output. However, it easily handles a class of segmentation problems that are tricky in conventional methods. The cortex computes global region boundaries by detecting the breakdown of homogeneity or translation invariance in the input, using local intra-cortical interactions mediated by the horizontal connections. The difference between contextual influences near and far from region boundaries makes neural activities near region boundaries higher than elsewhere, making boundaries more salient for perceptual pop-out. This proposal is implemented in a biologically based model of V1, and demonstrated using examples of texture segmentation and figure-ground segregation. The model performs segmentation in exactly the same neural circuit that solves the dual problem of the enhancement of contours, as is suggested by experimental observations. Its behavior is compared with psychophysical and physiological data on segmentation, contour enhancement, and contextual influences. We discuss the implications of segmentation without classification and the predictions of our V1 model, and relate it to other phenomena such as asymmetry in visual search.

Capacidades dinámicas; la fuente de sostenibilidad ante el cambio

Las capacidades dinámicas constituyen un aporte importante a la estrategia empresarial. De acuerdo con esta premisa se desarrolla el siguiente documento, al reconocer que la generación de competencias se consolida como la base teórica para el logro de sostenibilidad ante eventos de cambio que puedan afectar la estabilidad y la toma de decisiones de las organizaciones. Dada la falta de aplicación empírica del concepto se ha elaborado este paper, en el que se demuestran e identifican las herramientas que la aplicación empiríca puede dar a las organizaciones y los instrumentos que proveen para la generación de valor. A través del caso de estudio ASOS.COM se ejemplifica la necesidad de detección y aprovechamiento de oportunidades y amenazas, así como la reconfiguración, renovación y generación de competencias de segundo orden para enfrentar el cambio. De esta manera por medio de las habilidades creadas al interior de las empresas con enfoque en el aprendizaje e innovación se logra la comprensión del negocio y el afianzamiento de mejores escenarios futuros.

Evaluación de la efectividad de una organización en el campo de percepción de marca usando un sistema de simulación computarizado basado en agentes

El presente proyecto de investigación tiene como objetivo general evaluar la efectividad de los esfuerzos de una unidad de negocio particular de la compañía Novartis de Colombia S.A. en el área de la percepción de marca mediante un sistema de simulación que implementa una metodología para la medición de esta última. Se tiene en cuenta que contar con datos exactos acerca de cómo los clientes finales perciben una marca es un tarea dispendiosa y que aún no tiene una fórmula matemática, por lo tanto, es muy subjetivo el proceso de entender a los consumidores por parte de los directivos de la empresa. El proceso planea que por medio del procedimiento planteado que se basa en una simulación por computador y más concretamente con una modelación basada en agentes se permita acercar a las partes involucradas en el proceso de compra, es decir, la empresa involucrada, vendedores, clientes y finalmente clientes potenciales.

Evaluación de la efectividad de la marca LG en el ámbito de la percepción de marca usando una herramienta de simulación computacional

Cuando las empresas evalúan los resultados de su planeación estratégica y de mercadeo se enfrentan en numerosas ocasiones al escepticismo sobre cómo dicha planeación favoreció o afectó la percepción hacia la empresa y sus productos. Este proyecto propone por medio del uso de una herramienta de simulación computacional reducir el factor de incertidumbre de LG Electronics en el valor percibido de marca por la población de Bogotá D.C. en cada una de sus líneas de producto; el grado de inversión en mercadeo, publicidad, distribución y servicio. Para ello los consumidores son modelados como agentes inteligentes con poder de recomendación, quienes se basan principalmente en la experiencia generada por el producto y en el grado de influencia de las estrategias de mercadeo que afectan su decisión de compra, de preferencia y de permanencia. Adicionalmente se mide la retribución en utilidades y en recordación de marca de las inversiones en mercadeo que la compañía realiza.

Evaluación de la efectividad de una organización en el campo de percepción de marca usando un sistema de simulación computarizado basado en agentes

El presente proyecto de investigación tiene como objetivo general evaluar la efectividad de los esfuerzos en la percepción de una marca a través de la compañía “Distr & Co.” en Colombia, teniendo como fuente principal un sistema de simulación basado en agentes inteligentes; con el que se busca mejorar la metodología para medir el desempeño de una marca dada. El proceso plantea que por medio de la modelación basada en agentes se pueda dar acercamiento a las partes involucradas en los procesos de compra, es decir, la empresa, vendedores, clientes y finalmente clientes potenciales.

Enfoques para la gestión del riesgo sistémico

En el contexto organizacional actual, que se caracteriza por ser hiper-conectado, cambiante, globalizado y cargado de incertidumbre, la capacidad de las organizaciones para identificar y tratar provechosamente el riesgo se hace necesaria e ineludible. Dicho más claro: gestionar adecuadamente el riesgo se convierte en un aspecto crítico para la perdurabilidad de las organizaciones. Más allá de las comprensiones tradicionales del riesgo, cuyo núcleo es el riesgo financiero, nuevas tendencias –más generales y abarcadoras– se han gestado en las últimas décadas. Una de la más destacada es la gestión del riesgo sistémico. Pese a este reconocimiento, sin embargo, siguen predominando los enfoques analítico-financieros, sobre todo en el ámbito latinoamericano. Este trabajo de grado pretende, por tanto, hacer un análisis sobre la gestión del riesgo sistémico e identificar las diferentes tendencias del riesgo y sus potencialidades de cara al ambiente organizacional actual.

Loan sales under asymmetric information

Loans are illiquid assets that can be sold in a secondary market even that buyers have no certainty about their quality. I study a model in which a lender has access to new investment opportunities when all her assets are illiquid. To raise funds, the lender may either borrow using her assets as collateral, or she can sell them in a secondary market. Given asymmetric information about assets quality, the lender cannot recover the total value of her assets. There is then a role for the government to correct the information problem using fiscal tools.

Representaciones sociales de la medicina complementaria y alternativa (MCA) para el cáncer en estudiantes universitarios de carreras de ciencias de la salud

Se realizó un estudio cualitativo exploratorio con estudiantes de carreras de Ciencias de la Salud con el objetivo de comprender las representaciones sociales que tienen acerca de la Medicina Complementaria y Alternativa (MCA) para el cáncer. Se desarrollaron grupos focales y la información obtenida fue analizada a través del Análisis Temático e interpretada con base en la Teoría de las Representaciones Sociales. Se encontraron diversas representaciones sociales asociadas con la definición, los objetivos, los tratamientos, la eficacia, las fuentes de información y el origen de la MCA. En conclusión se evidenció una alta tendencia a la aceptación y a la manifestación de una actitud positiva, aunque ambivalente frente a la MCA, además de un desconocimiento por la diferenciación conceptual entre este tipo de Medicina y la Medicina Popular. La cultura y las creencias sociales predominan en las representaciones sociales que tienen los estudiantes de la MCA para el cáncer, pese a su formación académica.

Trombosis asociada a cateter venoso central en pediatría de la Fundación Cardioinfantil julio 2013 a julio 2015

La trombosis relacionada al uso del catéter es un problema que cobra cada vez mayor importancia. Se han descrito factores de riesgo para su presentación en la población pediátrica pero aún no se han realizado estudios en nuestro medio. Objetivo: Determinar los factores de riesgo y la prevalencia de la trombosis asociada a catéter venoso central en los pacientes pediátricos de la Fundación Cardioinfantil hospitalizados durante el periodo comprendido entre Julio 2013 a Julio 2015. Metodología: Se realizó un estudio de corte transversal de asociación. Se incluyeron pacientes clasificados en 4 grupos: trombosis y catéter, trombosis sin catéter, catéter sin trombosis y sin trombosis ni catéter. Se estimaron OR como medidas de asociación utilizando el estadístico mantel haenszel. Resultados: En total se incluyeron 221 pacientes. La prevalencia de la trombosis y uso del catéter fue del 22%. La edad inferior a los 36 meses (OR 2,27 IC95% 1,16-4,44,p<0.001), profilaxis antitrombótica (OR 34,4 IC95% 4,18-282,92, p<0.01), hospitalización en la UCI (OR 3,82, IC95% 1,69-8,65, p<0.001) y el tiempo de hospitalización (OR 16,83 IC95% 7,8-36,27, p<0.001) están asociadas con un mayor riesgo de presentación de la trombosis. Conclusión: La edad, hospitalización en UCI, uso de profilaxis antitrombótica y el tiempo de hospitalización son factores de riesgo que estan relacionados con la presentación de la trombosis en pacientes con cateter.