[Album autour de l'exposition "Art treasures of the United Kingdom" tenue à Manchester en 1857] / [constitué par George Barker]

Collectionneur : Ricci, Seymour de (1881-1942)

[Album autour de l'exposition "Art treasures of the United Kingdom" tenue à Manchester en 1857] / [constitué par George Barker]

Collectionneur : Ricci, Seymour de (1881-1942)

Optimization of trial wave functions for use in quantum Monte Carlo with application to LiH

Methods for both partial and full optimization of wavefunction parameters are explored, and these are applied to the LiH molecule. A partial optimization can be easily performed with little difficulty. But to perform a full optimization we must avoid a wrong minimum, and deal with linear-dependency, time step-dependency and ensemble-dependency problems. Five basis sets are examined. The optimized wavefunction with a 3-function set gives a variational energy of -7.998 + 0.005 a.u., which is comparable to that (-7.990 + 0.003) 1 of Reynold's unoptimized \fin ( a double-~ set of eight functions). The optimized wavefunction with a double~ plus 3dz2 set gives ari energy of -8.052 + 0.003 a.u., which is comparable with the fixed-node energy (-8.059 + 0.004)1 of the \fin. The optimized double-~ function itself gives an energy of -8.049 + 0.002 a.u. Each number above was obtained on a Bourrghs 7900 mainframe computer with 14 -15 hrs CPU time.

Network Similarity Measures and Automatic Construction of Graph Models using Genetic Programming

A complex network is an abstract representation of an intricate system of interrelated elements where the patterns of connection hold significant meaning. One particular complex network is a social network whereby the vertices represent people and edges denote their daily interactions. Understanding social network dynamics can be vital to the mitigation of disease spread as these networks model the interactions, and thus avenues of spread, between individuals. To better understand complex networks, algorithms which generate graphs exhibiting observed properties of real-world networks, known as graph models, are often constructed. While various efforts to aid with the construction of graph models have been proposed using statistical and probabilistic methods, genetic programming (GP) has only recently been considered. However, determining that a graph model of a complex network accurately describes the target network(s) is not a trivial task as the graph models are often stochastic in nature and the notion of similarity is dependent upon the expected behavior of the network. This thesis examines a number of well-known network properties to determine which measures best allowed networks generated by different graph models, and thus the models themselves, to be distinguished. A proposed meta-analysis procedure was used to demonstrate how these network measures interact when used together as classifiers to determine network, and thus model, (dis)similarity. The analytical results form the basis of the fitness evaluation for a GP system used to automatically construct graph models for complex networks. The GP-based automatic inference system was used to reproduce existing, well-known graph models as well as a real-world network. Results indicated that the automatically inferred models exemplified functional similarity when compared to their respective target networks. This approach also showed promise when used to infer a model for a mammalian brain network.

Rationalizability of Choice Functions on General Domains without Full Transitivity

The rationalizability of a choice function by means of a transitive relation has been analyzed thoroughly in the literature. However, not much seems to be known when transitivity is weakened to quasi-transitivity or acyclicity. We describe the logical relationships between the different notions of rationalizability involving, for example, the transitivity, quasi-transitivity, or acyclicity of the rationalizing relation. Furthermore, we discuss sufficient conditions and necessary conditions for rational choice on arbitrary domains. Transitive, quasi-transitive, and acyclical rationalizability are fully characterized for domains that contain all singletons and all two-element subsets of the universal set.

Wage Policy of Firms: an Empirical Investigation.

This paper analyzes the dynamics of wages and workers' mobility within firms with a hierarchical structure of job levels. The theoretical model proposed by Gibbons and Waldman (1999), that combines the notions of human capital accumulation, job rank assignments based on comparative advantage and learning about workers' abilities, is implemented empirically to measure the importance of these elements in explaining the wage policy of firms. Survey data from the GSOEP (German Socio-Economic Panel) are used to draw conclusions on the common features characterizing the wage policy of firms from a large sample of firms. The GSOEP survey also provides information on the worker's rank within his firm which is usually not available in other surveys. The results are consistent with non-random selection of workers onto the rungs of a job ladder. There is no direct evidence of learning about workers' unobserved abilities but the analysis reveals that unmeasured ability is an important factor driving wage dynamics. Finally, job rank effects remain significant even after controlling for measured and unmeasured characteristics.

Probabilistic Assignments of Identical Indivisible Objects and Uniform Probabilistic Rules.

We consider a probabilistic approach to the problem of assigning k indivisible identical objects to a set of agents with single-peaked preferences. Using the ordinal extension of preferences, we characterize the class of uniform probabilistic rules by Pareto efficiency, strategy-proofness, and no-envy. We also show that in this characterization no-envy cannot be replaced by anonymity. When agents are strictly risk averse von-Neumann-Morgenstern utility maximizers, then we reduce the problem of assigning k identical objects to a problem of allocating the amount k of an infinitely divisible commodity.

Tests of Conditional Asset Pricing Models in the Brazilian Stock Market

In this paper, we test a version of the conditional CAPM with respect to a local market portfolio, proxied by the Brazilian stock index during the 1976-1992 period. We also test a conditional APT model by using the difference between the 30-day rate (Cdb) and the overnight rate as a second factor in addition to the market portfolio in order to capture the large inflation risk present during this period. The conditional CAPM and APT models are estimated by the Generalized Method of Moments (GMM) and tested on a set of size portfolios created from a total of 25 securities exchanged on the Brazilian markets. The inclusion of this second factor proves to be crucial for the appropriate pricing of the portfolios.

A Theory of Random Consumer Demand

This paper presents a new theory of random consumer demand. The primitive is a collection of probability distributions, rather than a binary preference. Various assumptions constrain these distributions, including analogues of common assumptions about preferences such as transitivity, monotonicity and convexity. Two results establish a complete representation of theoretically consistent random demand. The purpose of this theory of random consumer demand is application to empirical consumer demand problems. To this end, the theory has several desirable properties. It is intrinsically stochastic, so the econometrician can apply it directly without adding extrinsic randomness in the form of residuals. Random demand is parsimoniously represented by a single function on the consumption set. Finally, we have a practical method for statistical inference based on the theory, described in McCausland (2004), a companion paper.

Bayesian Analysis for a Theory of Random Consumer Demand: The Case of Indivisible Goods

McCausland (2004a) describes a new theory of random consumer demand. Theoretically consistent random demand can be represented by a \"regular\" \"L-utility\" function on the consumption set X. The present paper is about Bayesian inference for regular L-utility functions. We express prior and posterior uncertainty in terms of distributions over the indefinite-dimensional parameter set of a flexible functional form. We propose a class of proper priors on the parameter set. The priors are flexible, in the sense that they put positive probability in the neighborhood of any L-utility function that is regular on a large subset bar(X) of X; and regular, in the sense that they assign zero probability to the set of L-utility functions that are irregular on bar(X). We propose methods of Bayesian inference for an environment with indivisible goods, leaving the more difficult case of indefinitely divisible goods for another paper. We analyse individual choice data from a consumer experiment described in Harbaugh et al. (2001).

On the Scope of Egalitarian Justice.

article

Études de cas sur l’impact de l’intégration du programme d’Agrément Canada sur le changement et l’apprentissage organisationnel : la Health Authority of Anguilla et la Ca’ Foncella Ospetale di Treviso

Cette recherche évalue si l’intégration du programme d’agrément MIRE (Mesures implantées pour le renouveau de l’évaluation) d’Agrément Canada, anciennement Conseil canadien d’agrément des services de santé, engendre du changement et de l’apprentissage organisationnel. Elle étudie le cas de deux organismes de santé, la Health Authority of Anguilla (HAA) et la Ca’ Foncella Opetale de Treviso (CFOT). La recherche comporte trois niveaux d’analyse pour lesquels des données qualitatives et quantitatives ont été recueillies : 1) les membres des équipes d’agrément; 2) les équipes d’agrément; 3) l’organisme dans son ensemble. Des questionnaires individuels administrés aux membres des équipes, des entretiens semi-structurés avec les chefs des équipes et les coordonnateurs de la qualité, une revue de documentation et plusieurs mesures périodiques du niveau de compliance aux normes MIRE ont été les techniques de collecte de données utilisées. Les résultats indiquent que les organismes ont opéré des transformations : 1) stratégiques; 2) de l’organisation; 3) des relations avec son environnement. Ils ont amélioré leurs systèmes et leurs pratiques de gestion de même que leurs communications internes et externes. Il y a eu aussi des apprentissages utiles par les individus, les équipes et les organismes. Les apprentissages individuels concernaient les programmes qualité, l’approche centrée sur la clientèle, la gestion des risques, l’éthique professionnelle, la gestion participative et l’évaluation des services. Les étapes « autoévaluation » et « apporter des améliorations et donner suite aux recommandations » du cycle d’agrément ont contribué le plus au changement et à l’apprentissage organisationnel. Les équipes interdisciplinaires d’agrément ont été le véhicule privilégié pour réaliser ces changements et ces apprentissages. La HAA et la CFOT ont amélioré progressivement leur niveau de compliance aux normes dans toutes les dimensions de la qualité, au niveau des équipes d’agrément et pour l’ensemble de l’organisation. Néanmoins, l’amélioration du niveau global de compliance était en deçà de la limite minimum des exigences du programme pour l’obtention d’un statut d’agrément sans restrictions importantes. L’envergure des changements et des apprentissages réalisés soulève la question de la capacité des organismes d’institutionnaliser ces nouvelles connaissances. La CFOT pourrait y arriver étant donné les ressources et les compétences à sa disposition.

New statistical methods to assess the effect of time-dependent exposures in case-control studies

Contexte. Les études cas-témoins sont très fréquemment utilisées par les épidémiologistes pour évaluer l’impact de certaines expositions sur une maladie particulière. Ces expositions peuvent être représentées par plusieurs variables dépendant du temps, et de nouvelles méthodes sont nécessaires pour estimer de manière précise leurs effets. En effet, la régression logistique qui est la méthode conventionnelle pour analyser les données cas-témoins ne tient pas directement compte des changements de valeurs des covariables au cours du temps. Par opposition, les méthodes d’analyse des données de survie telles que le modèle de Cox à risques instantanés proportionnels peuvent directement incorporer des covariables dépendant du temps représentant les histoires individuelles d’exposition. Cependant, cela nécessite de manipuler les ensembles de sujets à risque avec précaution à cause du sur-échantillonnage des cas, en comparaison avec les témoins, dans les études cas-témoins. Comme montré dans une étude de simulation précédente, la définition optimale des ensembles de sujets à risque pour l’analyse des données cas-témoins reste encore à être élucidée, et à être étudiée dans le cas des variables dépendant du temps. Objectif: L’objectif général est de proposer et d’étudier de nouvelles versions du modèle de Cox pour estimer l’impact d’expositions variant dans le temps dans les études cas-témoins, et de les appliquer à des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon et le tabac. Méthodes. J’ai identifié de nouvelles définitions d’ensemble de sujets à risque, potentiellement optimales (le Weighted Cox model and le Simple weighted Cox model), dans lesquelles différentes pondérations ont été affectées aux cas et aux témoins, afin de refléter les proportions de cas et de non cas dans la population source. Les propriétés des estimateurs des effets d’exposition ont été étudiées par simulation. Différents aspects d’exposition ont été générés (intensité, durée, valeur cumulée d’exposition). Les données cas-témoins générées ont été ensuite analysées avec différentes versions du modèle de Cox, incluant les définitions anciennes et nouvelles des ensembles de sujets à risque, ainsi qu’avec la régression logistique conventionnelle, à des fins de comparaison. Les différents modèles de régression ont ensuite été appliqués sur des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon. Les estimations des effets de différentes variables de tabac, obtenues avec les différentes méthodes, ont été comparées entre elles, et comparées aux résultats des simulations. Résultats. Les résultats des simulations montrent que les estimations des nouveaux modèles de Cox pondérés proposés, surtout celles du Weighted Cox model, sont bien moins biaisées que les estimations des modèles de Cox existants qui incluent ou excluent simplement les futurs cas de chaque ensemble de sujets à risque. De plus, les estimations du Weighted Cox model étaient légèrement, mais systématiquement, moins biaisées que celles de la régression logistique. L’application aux données réelles montre de plus grandes différences entre les estimations de la régression logistique et des modèles de Cox pondérés, pour quelques variables de tabac dépendant du temps. Conclusions. Les résultats suggèrent que le nouveau modèle de Cox pondéré propose pourrait être une alternative intéressante au modèle de régression logistique, pour estimer les effets d’expositions dépendant du temps dans les études cas-témoins

Development of a Chinese version WHO Self-Assessment Tool for Evaluating Health Promotion in Hospital

[Support Institutions:] Department of Administration of Health, University of Montreal, Canada Public Health School of Fudan University, Shanghai, China

An Epistemic Argument in Support of Liberal Neutrality

My aim in the present paper is to develop a new kind of argument in support of the ideal of liberal neutrality. This argument combines some basic moral principles with a thesis about the relationship between the correct standards of justification for a belief/action and certain contextual factors. The idea is that the level of importance of what is at stake in a specific context of action determines how demanding the correct standards to justify an action based on a specific set of beliefs ought to be. In certain exceptional contexts –where the seriousness of harm in case of mistake and the level of an agent’s responsibility for the outcome of his action are specially high– a very small probability of making a mistake should be recognized as a good reason to avoid to act based on beliefs that we nonetheless affirm with a high degree of confidence and that actually justify our action in other contexts. The further steps of the argument consist in probing 1) that the fundamental state’s policies are such a case of exceptional context, 2) that perfectionist policies are the type of actions we should avoid, and 3) that policies that satisfy neutral standards of justification are not affected by the reasons which lead to reject perfectionist policies.