Only if “je est un autre” Can I Recognise You: Reflections on Canada’s Process of Constitutional Recognition of the “Preexistence of Distinctive Aborignial Societies”

1er Prix du concours d'initiation à la recherche organisé par le Regroupement Droit et Changements. La Loi sur les Indiens institutionnalise toujours de nombreuses facettes de ce qu’est être « Indien » pour beaucoup d’individus au Canada et un changement de perspective doit être opéré. Cet essai puise dans la pensée du philosophe Theodor Adorno pour réfléchir aux tentatives de reconnaissance juridique par le Canada des individus et sociétés autochtones en vertu de l’article 35 de la Constitution. L’auteur présente la théorie de la dialectique négative d’Adorno de 1966 sur le rapport à l’altérité, à partir de l’analyse de la professeure Drucilla Cornell, afin d’identifier ce que sa pensée prescrit pour établir des rapports non-oppressants entre Autochtones et non-Autochtones et leurs gouvernements aujourd’hui. La dialectique négative est particulièrement appropriée à la tentative de reconnaissance juridique de l’existence des sociétés autochtones par le Canada, du fait de leur statut marginalisé et de leurs revendications à la spécificité. Après avoir établi un tel cadre, l’auteur souligne que des précédentes tentatives de reconnaissances se sont soldées par des échecs en raison des désaccords au niveau des valeurs impliquées et des concepts utilisés auxquels elles ont donné lieu. Le processus de signature des traités numérotés de 1871-1921 est employé comme illustration en raison de son résultat souvent décrit aujourd’hui comme coercitif et injuste en dépit du discours de négociation sur un pied d’égalité l’ayant accompagné. Les critiques contemporaines de la politique en vigueur de mise en œuvre de l’autonomie gouvernementale autochtone par des accords négociés sont également présentées, afin d’illustrer que des désaccords quant à la manière dont l’État canadien entend reconnaître les peuples autochtones persistent à ce jour. L’auteur ajoute que, du point de vue de la dialectique négative, de tels désaccords doivent nécessairement être résolus pour que des rapports moins oppressifs puissent être établis. L’auteur conclut que la dialectique négative impose à la fois de se considérer soi-même (« je est un autre ») et de considérer l’autre comme au-delà des limites de sa propre pensée. La Cour suprême a déjà reconnu que la seule perspective de la common law n’est pas suffisante pour parvenir à une réconciliation des souverainetés des Autochtones et de la Couronne en vertu de la Constitution. Le concept de common law de fiduciaire présente un véhicule juridique intéressant pour une reconfiguration plus profonde par le gouvernement canadien de son rapport avec les peuples autochtones, priorisant processus plutôt que résultats et relations plutôt que certitude. Il doit toutefois être gardé à l’esprit que la reconnaissance de ces peuples par l’État canadien par le prisme de la pensée d’Adorno présente non seulement le défi d’inclure de nouvelles perspectives, mais également de remettre en cause les prémisses fondamentales à partir desquelles on considère la communauté canadienne en général.

Un outil d’évaluation neurocognitive des interactions humain-machine

De plus en plus de recherches sur les Interactions Humain-Machine (IHM) tentent d’effectuer des analyses fines de l’interaction afin de faire ressortir ce qui influence les comportements des utilisateurs. Tant au niveau de l’évaluation de la performance que de l’expérience des utilisateurs, on note qu’une attention particulière est maintenant portée aux réactions émotionnelles et cognitives lors de l’interaction. Les approches qualitatives standards sont limitées, car elles se fondent sur l’observation et des entrevues après l’interaction, limitant ainsi la précision du diagnostic. L’expérience utilisateur et les réactions émotionnelles étant de nature hautement dynamique et contextualisée, les approches d’évaluation doivent l’être de même afin de permettre un diagnostic précis de l’interaction. Cette thèse présente une approche d’évaluation quantitative et dynamique qui permet de contextualiser les réactions des utilisateurs afin d’en identifier les antécédents dans l’interaction avec un système. Pour ce faire, ce travail s’articule autour de trois axes. 1) La reconnaissance automatique des buts et de la structure de tâches de l’utilisateur, à l’aide de mesures oculométriques et d’activité dans l’environnement par apprentissage machine. 2) L’inférence de construits psychologiques (activation, valence émotionnelle et charge cognitive) via l’analyse des signaux physiologiques. 3) Le diagnostic de l‘interaction reposant sur le couplage dynamique des deux précédentes opérations. Les idées et le développement de notre approche sont illustrés par leur application dans deux contextes expérimentaux : le commerce électronique et l’apprentissage par simulation. Nous présentons aussi l’outil informatique complet qui a été implémenté afin de permettre à des professionnels en évaluation (ex. : ergonomes, concepteurs de jeux, formateurs) d’utiliser l’approche proposée pour l’évaluation d’IHM. Celui-ci est conçu de manière à faciliter la triangulation des appareils de mesure impliqués dans ce travail et à s’intégrer aux méthodes classiques d’évaluation de l’interaction (ex. : questionnaires et codage des observations).

Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets

Les humains communiquent via différents types de canaux: les mots, la voix, les gestes du corps, des émotions, etc. Pour cette raison, un ordinateur doit percevoir ces divers canaux de communication pour pouvoir interagir intelligemment avec les humains, par exemple en faisant usage de microphones et de webcams. Dans cette thèse, nous nous intéressons à déterminer les émotions humaines à partir d’images ou de vidéo de visages afin d’ensuite utiliser ces informations dans différents domaines d’applications. Ce mémoire débute par une brève introduction à l'apprentissage machine en s’attardant aux modèles et algorithmes que nous avons utilisés tels que les perceptrons multicouches, réseaux de neurones à convolution et autoencodeurs. Elle présente ensuite les résultats de l'application de ces modèles sur plusieurs ensembles de données d'expressions et émotions faciales. Nous nous concentrons sur l'étude des différents types d’autoencodeurs (autoencodeur débruitant, autoencodeur contractant, etc) afin de révéler certaines de leurs limitations, comme la possibilité d'obtenir de la coadaptation entre les filtres ou encore d’obtenir une courbe spectrale trop lisse, et étudions de nouvelles idées pour répondre à ces problèmes. Nous proposons également une nouvelle approche pour surmonter une limite des autoencodeurs traditionnellement entrainés de façon purement non-supervisée, c'est-à-dire sans utiliser aucune connaissance de la tâche que nous voulons finalement résoudre (comme la prévision des étiquettes de classe) en développant un nouveau critère d'apprentissage semi-supervisé qui exploite un faible nombre de données étiquetées en combinaison avec une grande quantité de données non-étiquetées afin d'apprendre une représentation adaptée à la tâche de classification, et d'obtenir une meilleure performance de classification. Finalement, nous décrivons le fonctionnement général de notre système de détection d'émotions et proposons de nouvelles idées pouvant mener à de futurs travaux.

Recognition of hepatitis C virus RNA by toll like receptors 7 and 8 : implications for the initiation of innate immune response

Le virus de l’hépatite C (VHC) est un virus à ARN simple brin positif (ssARN) qui se replique dans le foie. Deux cents millions de personnes sont infectées par le virus dans le monde et environ 80% d’entre elles progresseront vers un stade chronique de l’infection. Les thérapies anti-virales actuelles comme l’interféron (IFN) ou la ribavirin sont de plus en plus utilisées mais ne sont efficaces que dans la moitié des individus traités et sont souvent accompagnées d’une toxicité ou d’effets secondaires indésirables. Le système immunitaire inné est essentiel au contrôle des infections virales. Les réponses immunitaires innées sont activées suite à la reconnaissance par les Pathogen Recognition Receptors (PRRs), de motifs macromoléculaires dérivés du virus appelés Pathogen-Associated Molecular Patterns (PAMPs). Bien que l'activation du système immunitaire par l'ARN ou les protéines du VHC ait été largement étudiée, très peu de choses sont actuellement connues concernant la détection du virus par le système immunitaire inné. Et même si l’on peut très rapidement déceler des réponses immunes in vivo après infection par le VHC, l’augmentation progressive et continue de la charge virale met en évidence une incapacité du système immunitaire à contrôler l’infection virale. Une meilleure compréhension des mécanismes d’activation du système immunitaire par le VHC semble, par conséquent, essentielle au développement de stratégies antivirales plus efficaces. Dans le présent travail nous montrons, dans un modèle de cellule primaire, que le génome ARN du VHC contient des séquences riches en GU capables de stimuler spécifiquement les récepteurs de type Toll (TLR) 7 et 8. Cette stimulation a pour conséquence la maturation des cellules dendritiques plasmacytoïdes (pDCs), le production d’interféron de type I (IFN) ainsi que l’induction de chémokines et cytokines inflammatoires par les différentes types de cellules présentatrices d’antigènes (APCs). Les cytokines produites après stimulation de monocytes ou de pDCs par ces séquences ssARN virales, inhibent la production du virus de façon dépendante de l’IFN. En revanche, les cytokines produites après stimulation de cellules dendritiques myéloïdes (mDCs) ou de macrophages par ces mêmes séquences n’ont pas d’effet inhibiteur sur la production virale car les séquences ssARN virales n’induisent pas la production d’IFN par ces cellules. Les cytokines produites après stimulation des TLR 7/8 ont également pour effet de diminuer, de façon indépendante de l’IFN, l’expression du récepteur au VHC (CD81) sur la lignée cellulaire Huh7.5, ce qui pourrait avoir pour conséquence de restreindre l’infection par le VHC. Quoiqu’il en soit, même si les récepteurs au VHC comme le CD81 sont largement exprimés à la surface de différentes sous populations lymphocytaires, les DCs et les monocytes ne répondent pas aux VHC, Nos résultats indiquent que seuls les macrophages sont capables de reconnaître le VHC et de produire des cytokines inflammatoires en réponse à ce dernier. La reconnaissance du VHC par les macrophages est liée à l’expression membranaire de DC-SIGN et l’engagement des TLR 7/8 qui en résulte. Comme d’autres agonistes du TLR 7/8, le VHC stimule la production de cytokines inflammatoires (TNF-α, IL-8, IL-6 et IL-1b) mais n’induit pas la production d’interféron-beta par les macrophages. De manière attendue, la production de cytokines par des macrophages stimulés par les ligands du TLR 7/8 ou les séquences ssARN virales n’inhibent pas la réplication virale. Nos résultats mettent en évidence la capacité des séquences ssARN dérivées du VHC à stimuler les TLR 7/8 dans différentes populations de DC et à initier une réponse immunitaire innée qui aboutit à la suppression de la réplication virale de façon dépendante de l’IFN. Quoiqu’il en soit, le VHC est capable d’échapper à sa reconnaissance par les monocytes et les DCs qui ont le potentiel pour produire de l’IFN et inhiber la réplication virale après engagement des TLR 7/8. Les macrophages possèdent quant à eux la capacité de reconnaître le VHC grâce en partie à l’expression de DC-SIGN à leur surface, mais n’inhibent pas la réplication du virus car ils ne produisent pas d’IFN. L’échappement du VHC aux défenses antivirales pourrait ainsi expliquer l’échec du système immunitaire inné à contrôler l’infection par le VHC. De plus, la production de cytokines inflammatoires observée après stimulation in vitro des macrophages par le VHC suggère leur potentielle contribution dans l’inflammation que l’on retrouve chez les individus infectés par le VHC.

Bioethics’ Lack in Relation to Person-Centred User-Driven Health Systems Planning: A Call for Change

La tribune de l'éditeur / Editor's Soapbox

The autotelic experience : a design approach to user experience

Si les principes d’utilisabilité guident la conception de solutions de design interactif pour s’assurer que celles-ci soient « utilisables », quels principes guident la conception d’objets interactifs pour s’assurer que l’expérience subjective de l’usager (UX) soit adéquate et mémorable? Que manque-t-il au cadre de l‘UX pour expliquer, comprendre, et anticiper en tant que designer une expérience mémorable (‘an experience’; Dewey, 1934)? La question centrale est issue d’une double problématique : (1) le cadre théorique de l’UX est incomplet, et (2) les processus et capacités des designers ne sont pas considérés et utilisés à leur pleine capacité en conception UX. Pour répondre à cette question, nous proposons de compléter les modèles de l’UX avec la notion d’expérience autotélique qui appartient principalement à deux cadres théoriques ayant bien cerné l’expérience subjective, soit l’expérience optimale (ou Flow) de Csikszentmihalyi (1988) et l’expérience esthétique selon Schaeffer (2001). L’autotélie est une dimension interne du Flow alors qu’elle couvre toute l’expérience esthétique. L’autotélie est une expérience d’éveil au moment même de l’interaction. Cette prise de conscience est accompagnée d’une imperceptible tension de vouloir faire durer ce moment pour faire durer le plaisir qu’il génère. Trois études exploratoires ont été faites, s’appuyant sur une analyse faite à partir d’un cadre théorique en trois parties : le Flow, les signes d’activité non verbale (les gestes physiques) et verbale (le discours) ont été évalués pour voir comment ceux-ci s’associent. Nos résultats tendent à prouver que les processus spatiaux jouent un rôle de premier plan dans l’expérience autotélique et par conséquent dans une UX optimale. De plus, ils suggèrent que les expériences pragmatique et autotélique sont ancrées dans un seul et même contenu, et que leur différence tient au type d’attention que le participant porte sur l’interaction, l’attention ordinaire ou de type autotélique. Ces résultats nous ont menés à proposer un modèle pour la conception UX. L’élément nouveau, resté jusqu’alors inaperçu, consiste à s’assurer que l’interface (au sens large) appelle une attitude réceptive à l’inattendu, pour qu’une information puisse déclencher les processus spatiaux, offrant une opportunité de passer de l’attention ordinaire à l’attention autotélique. Le nouveau modèle ouvre la porte à une meilleure valorisation des habiletés et processus du designer au sein de l’équipe multidisciplinaire en conception UX.

Le rôle de la mototaxi dans les pratiques intermodales et multimodales : le cas de Hanoi, Vietnam

Les transports artisanaux servent souvent à combler un vide laissé par les transports publics (organisés par l’État) dans les pays du Sud global. En prenant le cas de Hanoi (Vietnam), ce mémoire aborde le rôle de la mototaxi dans les habitudes de mobilité, ainsi que son potentiel à agir comme complément modal au transport public actuel et à venir. Cette recherche met en exergue la relation entre transport public et mototaxi, basée sur des observations directes, des entretiens et une enquête auprès d’usagers du transport public. On y découvre que les usagers du transport public ne les intègrent que sporadiquement à leurs pratiques intermodales et multimodales, en raison de prix trop élevés et de manquement à la sécurité. Parallèlement, des compagnies de mototaxi, récemment fondées et qui promettent des services plus sécuritaires et une tarification claire (grâce à l’utilisation de compteurs), prospèrent à Hanoi, alors que les mototaxis indépendantes voient leur clientèle diminuer. Ces compagnies doivent leur succès à leur capacité à offrir des services bien adaptés aux conditions locales (rues étroites, circulation dense, etc.) et aux besoins des hanoiens (en terme de sécurité, notamment) et ouvrent de nouvelles opportunités dans les pratiques intermodales et multimodales.

Use of Novel Algorithms MAJE4 and MACJER-320 for Achieving Confidentiality and Message Authentication in SSL & TLS

Extensive use of the Internet coupled with the marvelous growth in e-commerce and m-commerce has created a huge demand for information security. The Secure Socket Layer (SSL) protocol is the most widely used security protocol in the Internet which meets this demand. It provides protection against eaves droppings, tampering and forgery. The cryptographic algorithms RC4 and HMAC have been in use for achieving security services like confidentiality and authentication in the SSL. But recent attacks against RC4 and HMAC have raised questions in the confidence on these algorithms. Hence two novel cryptographic algorithms MAJE4 and MACJER-320 have been proposed as substitutes for them. The focus of this work is to demonstrate the performance of these new algorithms and suggest them as dependable alternatives to satisfy the need of security services in SSL. The performance evaluation has been done by using practical implementation method.

Multi-user bidirectional communication using isochronal synchronisation of array of chaotic directly modulated semiconductor lasers

Isochronal synchronisation between the elements of an array of three mutually coupled directly modulated semiconductor lasers is utilized for the purpose of simultaneous bidirectional secure communication. Chaotic synchronisation is achieved by adding the coupling signal to the self feedback signal provided to each element of the array. A symmetric coupling is effective in inducing synchronisation between the elements of the array. This coupling scheme provides a direct link between every pair of elements thus making the method suitable for simultaneous bidirectional communication between them. Both analog and digital messages are successfully encrypted and decrypted simultaneously by each element of the array.

Design of Cyclophanes: Synthesis and Study of Photophysical and Biomolecular Recognition Properties

Development of organic molecules that exhibit selective interactions with different biomolecules has immense significance in biochemical and medicinal applications. In this context, our main objective has been to design a few novel functionaIized molecules that can selectively bind and recognize nucleotides and DNA in the aqueous medium through non-covalent interactions. Our strategy was to design novel cycIophane receptor systems based on the anthracene chromophore linked through different bridging moieties and spacer groups. It was proposed that such systems would have a rigid structure with well defined cavity, wherein the aromatic chromophore can undergo pi-stacking interactions with the guest molecules. The viologen and imidazolium moieties have been chosen as bridging units, since such groups, can in principle, could enhance the solubility of these derivatives in the aqueous medium as well as stabilize the inclusion complexes through electrostatic interactions.We synthesized a series of water soluble novel functionalized cyclophanes and have investigated their interactions with nucleotides, DNA and oligonucIeotides through photophysical. chiroptical, electrochemical and NMR techniques. Results indicate that these systems have favorable photophysical properties and exhibit selective interactions with ATP, GTP and DNA involving electrostatic. hydrophobic and pi-stacking interactions inside the cavity and hence can have potential use as probes in biology.

Statistical Machine Learning Techniques for the Prediction of Learning Disabilities in School-Age Children

Learning Disability (LD) is a general term that describes specific kinds of learning problems. It is a neurological condition that affects a child's brain and impairs his ability to carry out one or many specific tasks. The learning disabled children are neither slow nor mentally retarded. This disorder can make it problematic for a child to learn as quickly or in the same way as some child who isn't affected by a learning disability. An affected child can have normal or above average intelligence. They may have difficulty paying attention, with reading or letter recognition, or with mathematics. It does not mean that children who have learning disabilities are less intelligent. In fact, many children who have learning disabilities are more intelligent than an average child. Learning disabilities vary from child to child. One child with LD may not have the same kind of learning problems as another child with LD. There is no cure for learning disabilities and they are life-long. However, children with LD can be high achievers and can be taught ways to get around the learning disability. In this research work, data mining using machine learning techniques are used to analyze the symptoms of LD, establish interrelationships between them and evaluate the relative importance of these symptoms. To increase the diagnostic accuracy of learning disability prediction, a knowledge based tool based on statistical machine learning or data mining techniques, with high accuracy,according to the knowledge obtained from the clinical information, is proposed. The basic idea of the developed knowledge based tool is to increase the accuracy of the learning disability assessment and reduce the time used for the same. Different statistical machine learning techniques in data mining are used in the study. Identifying the important parameters of LD prediction using the data mining techniques, identifying the hidden relationship between the symptoms of LD and estimating the relative significance of each symptoms of LD are also the parts of the objectives of this research work. The developed tool has many advantages compared to the traditional methods of using check lists in determination of learning disabilities. For improving the performance of various classifiers, we developed some preprocessing methods for the LD prediction system. A new system based on fuzzy and rough set models are also developed for LD prediction. Here also the importance of pre-processing is studied. A Graphical User Interface (GUI) is designed for developing an integrated knowledge based tool for prediction of LD as well as its degree. The designed tool stores the details of the children in the student database and retrieves their LD report as and when required. The present study undoubtedly proves the effectiveness of the tool developed based on various machine learning techniques. It also identifies the important parameters of LD and accurately predicts the learning disability in school age children. This thesis makes several major contributions in technical, general and social areas. The results are found very beneficial to the parents, teachers and the institutions. They are able to diagnose the child’s problem at an early stage and can go for the proper treatments/counseling at the correct time so as to avoid the academic and social losses.

Studies on the Composition and Structure of Palm Oil Glycerides

During the last couple of decades, the oil palm has emerged as the second largest source of edible oil in the world. Recently oil palm has been introduced commercially in India to augment edible oil supply in the country. Currently, about 10,000 hectares are under oil palm cultivation in India, and it is envisaged to cover about 6 lakh hectares in the coming years. Though oil palm is a major commercial oil crop, not much basic information on the lipids of the fruit (the source of palm oil) is available even where oil palm is cultivated in a very large scale. Being a new crop to India, it is of paramount importance to understand the basic chemistry/biochemistry of the lipids, which in turn, may find practical applications in the area of processing and product development. The present investigation entitled "Studies on the Composition and Structure of Palm Oil Glycerides" was designed with a view to elucidate the lipid composition and structure under conditions such as fruit development and processing.

Design Of Metal Architectures: Synthesis And Study Of Their Photophysical And Biomolecular Recognition Properties

Design and study of molecular receptors capable of mimicking natural processes has found applications in basic research as well as in the development of potentially useful technologies. Of the various receptors reported, the cyclophanes are known to encapsulate guest molecules in their cavity utilizing various non–covalent interactions resulting in significant changes in their optical properties. This unique property of the cyclophanes has been widely exploited for the development of selective and sensitive probes for a variety of guest molecules including complex biomolecules. Further, the incorporation of metal centres into these systems added new possibilities for designing receptors such as the metallocyclophanes and transition metal complexes, which can target a large variety of Lewis basic functional groups that act as selective synthetic receptors. The ligands that form complexes with the metal ions, and are capable of further binding to Lewis-basic substrates through open coordination sites present in various biomolecules are particularly important as biomolecular receptors. In this context, we synthesized a few anthracene and acridine based metal complexes and novel metallocyclophanes and have investigated their photophysical and biomolecular recognition properties.

A Prototype for a Multimodal Biometric Security system based on Face and Audio Signatures

Any automatically measurable, robust and distinctive physical characteristic or personal trait that can be used to identify an individual or verify the claimed identity of an individual, referred to as biometrics, has gained significant interest in the wake of heightened concerns about security and rapid advancements in networking, communication and mobility. Multimodal biometrics is expected to be ultra-secure and reliable, due to the presence of multiple and independent—verification clues. In this study, a multimodal biometric system utilising audio and facial signatures has been implemented and error analysis has been carried out. A total of one thousand face images and 250 sound tracks of 50 users are used for training the proposed system. To account for the attempts of the unregistered signatures data of 25 new users are tested. The short term spectral features were extracted from the sound data and Vector Quantization was done using K-means algorithm. Face images are identified based on Eigen face approach using Principal Component Analysis. The success rate of multimodal system using speech and face is higher when compared to individual unimodal recognition systems