Corrélats neuronaux sous-jacents aux expressions émotionnelles : une comparaison entre musique, voix et visage

Cette thèse a pour objectif de comparer les expressions émotionnelles évoquées par la musique, la voix (expressions non-linguistiques) et le visage sur les plans comportemental et neuronal. Plus précisément, le but est de bénéficier de l’indéniable pouvoir émotionnel de la musique afin de raffiner notre compréhension des théories et des modèles actuels associés au traitement émotionnel. Qui plus est, il est possible que cette disposition surprenante de la musique pour évoquer des émotions soit issue de sa capacité à s’immiscer dans les circuits neuronaux dédiés à la voix, bien que les évidences à cet effet demeurent éparses pour le moment. Une telle comparaison peut potentiellement permettre d’élucider, en partie, la nature des émotions musicales. Pour ce faire, différentes études ont été réalisées et sont ici présentées dans deux articles distincts. Les études présentées dans le premier article ont comparé, sur le plan comportemental, les effets d’expressions émotionnelles sur la mémoire entre les domaines musical et vocal (non-linguistique). Les résultats ont révélé un avantage systématique en mémoire pour la peur dans les deux domaines. Aussi, une corrélation dans la performance individuelle en mémoire a été trouvée entre les expressions de peur musicales et vocales. Ces résultats sont donc cohérents avec l’hypothèse d’un traitement perceptif similaire entre la musique et la voix. Dans le deuxième article, les corrélats neuronaux associés à la perception d’expressions émotionnelles évoquées par la musique, la voix et le visage ont été directement comparés en imagerie par résonnance magnétique fonctionnelle (IRMf). Une augmentation significative du signal « Blood Oxygen Level Dependent » (BOLD) a été trouvée dans l’amygdale (et à l’insula postérieure) en réponse à la peur, parmi l’ensemble des domaines et des modalités à l’étude. Une corrélation dans la réponse BOLD individuelle de l’amygdale, entre le traitement musical et vocal, a aussi été mise en évidence, suggérant à nouveau des similarités entre les deux domaines. En outre, des régions spécifiques à chaque domaine ont été relevées. Notamment, le gyrus fusiforme (FG/FFA) pour les expressions du visage, le sulcus temporal supérieur (STS) pour les expressions vocales ainsi qu’une portion antérieure du gyrus temporal supérieur (STG) particulièrement sensible aux expressions musicales (peur et joie), dont la réponse s’est avérée modulée par l’intensité des stimuli. Mis ensemble, ces résultats révèlent des similarités mais aussi des différences dans le traitement d’expressions émotionnelles véhiculées par les modalités visuelle et auditive, de même que différents domaines dans la modalité auditive (musique et voix). Plus particulièrement, il appert que les expressions musicales et vocales partagent d’étroites similarités surtout en ce qui a trait au traitement de la peur. Ces données s’ajoutent aux connaissances actuelles quant au pouvoir émotionnel de la musique et contribuent à élucider les mécanismes perceptuels sous-jacents au traitement des émotions musicales. Par conséquent, ces résultats donnent aussi un appui important à l’utilisation de la musique dans l’étude des émotions qui pourra éventuellement contribuer au développement de potentielles interventions auprès de populations psychiatriques.

Traitement de la douleur chronique non cancéreuse à l’aide d’opioïdes : efficacité à long terme

La douleur chronique non cancéreuse (DCNC) est un phénomène complexe et des interventions multimodales qui abordent à la fois ses dimensions biologiques et psychosociales sont considérées comme l’approche optimale pour traiter ce type de désordre. La prescription d'opioïdes pour la DCNC a augmenté d’une façon fulgurante au cours des deux dernières décennies, mais les preuves supportant l'efficacité à long terme de ce type de médicament en termes de réduction de la sévérité de la douleur et d’amélioration de la qualité de vie des patients souffrant de DCNC sont manquantes. L'objectif de cette étude était d'investiguer dans un contexte de vraie vie l'efficacité à long terme des opioïdes pour réduire l’intensité et l’impact de la douleur et améliorer la qualité de vie reliée à la santé des patients souffrant de DCNC sur une période d’une année. Méthodes: Les participants à cette étude étaient 1490 patients (âge moyen = 52,37 (écart-type = 13,9); femmes = 60,9%) enrôlés dans le Registre Québec Douleur entre octobre 2008 et Avril 2011 et qui ont complété une série de questionnaires avant d'initier un traitement dans un centre multidisciplinaire tertiaire de gestion de la douleur ainsi qu’à 6 et 12 mois plus tard. Selon leur profil d'utilisation d'opioïdes (PUO), les patients ont été classés en 1) non-utilisateurs, 2) utilisateurs non persistants, et 3) utilisateurs persistants. Les données ont été analysées à l'aide du modèle d'équation d'estimation généralisée. Résultats: Chez les utilisateurs d’opioïdes, 52% en ont cessé la prise à un moment ou à un autre pendant la période de suivi. Après ajustement pour l'âge et le sexe, le PUO a prédit d’une manière significative l’intensité de la douleur ressentie en moyenne sur des périodes de 7 jours (p <0,001) ainsi que la qualité de vie physique (pQDV) dans le temps (p <0,001). Comparés aux non-utilisateurs, les utilisateurs persistants avaient des niveaux significativement plus élevés d'intensité de douleur et une moins bonne pQDV. Une interaction significative a été trouvée entre le PUO et le temps dans la prédiction de l’intensité de douleur ressentie à son maximum (p = 0,001), les utilisateurs persistants sont ceux rapportant les scores les plus élevés à travers le temps. Une interaction significative a aussi été observée entre le PUO et le type de douleur dans la prédiction de l'impact de la douleur dans diverses sphères de la vie quotidienne (p = 0,048) et de la mQDV (p = 0,042). Indépendamment du type de douleur, les utilisateurs persistants ont rapporté des scores plus élevés d'interférence de douleur ainsi qu’une moins bonne mQDV par rapport aux non-utilisateurs. Cependant, la magnitude de ces effets était de petite taille (d de Cohen <0,5), une observation qui remet en question la puissance et la signification clinique des différences observées entre ces groupes. Conclusion: Nos résultats contribuent à maintenir les doutes sur l'efficacité d’une thérapie à long terme à base d’opioïdes et remettent ainsi en question le rôle que peut jouer ce type de médicament dans l'arsenal thérapeutique pour la gestion de la DCNC.

Analysis of Some Queueing Models Related To N-Policy: Operations Research

This study is about the analysis of some queueing models related to N-policy.The optimal value the queue size has to attain in order to turn on a single server, assuming that the policy is to turn on a single server when the queue size reaches a certain number, N, and turn him off when the system is empty.The operating policy is the usual N-policy, but with random N and in model 2, a system similar to the one described here.This study analyses “ Tandem queue with two servers”.Here assume that the first server is a specialized one.In a queueing system,under N-policy ,the server will be on vacation until N units accumulate for the first time after becoming idle.A modified version of the N-policy for an M│M│1 queueing system is considered here.The novel feature of this model is that a busy service unit prevents the access of new customers to servers further down the line.It is deals with a queueing model consisting of two servers connected in series with a finite intermediate waiting room of capacity k.Here assume that server I is a specialized server.For this model ,the steady state probability vector and the stability condition are obtained using matrix – geometric method.

Gamma stochastic volatility models

This paper presents gamma stochastic volatility models and investigates its distributional and time series properties. The parameter estimators obtained by the method of moments are shown analytically to be consistent and asymptotically normal. The simulation results indicate that the estimators behave well. The insample analysis shows that return models with gamma autoregressive stochastic volatility processes capture the leptokurtic nature of return distributions and the slowly decaying autocorrelation functions of squared stock index returns for the USA and UK. In comparison with GARCH and EGARCH models, the gamma autoregressive model picks up the persistence in volatility for the US and UK index returns but not the volatility persistence for the Canadian and Japanese index returns. The out-of-sample analysis indicates that the gamma autoregressive model has a superior volatility forecasting performance compared to GARCH and EGARCH models.

Colossal thermoelectric power in Gd-Sr manganites

Manganites belonging to the series Gd1−xSrxMnO3 (x=0.3, 0.4 and 0.5) were prepared by wet solid-state reaction and their thermoelectric power was evaluated. Thermoelectric power measurements revealed a peak value at ∼40 K. All the samples exhibited a colossal thermopower at ∼40K and in that Gd0.5Sr0.5MnO3 exhibited a maximum value of ∼35mV/K, which is the largest reported for these class of materials at this temperature. Temperaturedependent magnetisation measurements showed that the samples exhibit a phase transition from paramagnetic to spin-glass–like state at these temperatures. Plausible mechanisms responsible for the observed colossal thermoelectric power in Gd-Sr manganites are discussed

Product autoregressive models for non-negative variables

When variables in time series context are non-negative, such as for volatility, survival time or wave heights, a multiplicative autoregressive model of the type Xt = Xα t−1Vt , 0 ≤ α < 1, t = 1, 2, . . . may give the preferred dependent structure. In this paper, we study the properties of such models and propose methods for parameter estimation. Explicit solutions of the model are obtained in the case of gamma marginal distribution

Study on period search methods of variable stars: Application to ASAS and CRTS databases

Study on variable stars is an important topic of modern astrophysics. After the invention of powerful telescopes and high resolving powered CCD’s, the variable star data is accumulating in the order of peta-bytes. The huge amount of data need lot of automated methods as well as human experts. This thesis is devoted to the data analysis on variable star’s astronomical time series data and hence belong to the inter-disciplinary topic, Astrostatistics. For an observer on earth, stars that have a change in apparent brightness over time are called variable stars. The variation in brightness may be regular (periodic), quasi periodic (semi-periodic) or irregular manner (aperiodic) and are caused by various reasons. In some cases, the variation is due to some internal thermo-nuclear processes, which are generally known as intrinsic vari- ables and in some other cases, it is due to some external processes, like eclipse or rotation, which are known as extrinsic variables. Intrinsic variables can be further grouped into pulsating variables, eruptive variables and flare stars. Extrinsic variables are grouped into eclipsing binary stars and chromospheri- cal stars. Pulsating variables can again classified into Cepheid, RR Lyrae, RV Tauri, Delta Scuti, Mira etc. The eruptive or cataclysmic variables are novae, supernovae, etc., which rarely occurs and are not periodic phenomena. Most of the other variations are periodic in nature. Variable stars can be observed through many ways such as photometry, spectrophotometry and spectroscopy. The sequence of photometric observa- xiv tions on variable stars produces time series data, which contains time, magni- tude and error. The plot between variable star’s apparent magnitude and time are known as light curve. If the time series data is folded on a period, the plot between apparent magnitude and phase is known as phased light curve. The unique shape of phased light curve is a characteristic of each type of variable star. One way to identify the type of variable star and to classify them is by visually looking at the phased light curve by an expert. For last several years, automated algorithms are used to classify a group of variable stars, with the help of computers. Research on variable stars can be divided into different stages like observa- tion, data reduction, data analysis, modeling and classification. The modeling on variable stars helps to determine the short-term and long-term behaviour and to construct theoretical models (for eg:- Wilson-Devinney model for eclips- ing binaries) and to derive stellar properties like mass, radius, luminosity, tem- perature, internal and external structure, chemical composition and evolution. The classification requires the determination of the basic parameters like pe- riod, amplitude and phase and also some other derived parameters. Out of these, period is the most important parameter since the wrong periods can lead to sparse light curves and misleading information. Time series analysis is a method of applying mathematical and statistical tests to data, to quantify the variation, understand the nature of time-varying phenomena, to gain physical understanding of the system and to predict future behavior of the system. Astronomical time series usually suffer from unevenly spaced time instants, varying error conditions and possibility of big gaps. This is due to daily varying daylight and the weather conditions for ground based observations and observations from space may suffer from the impact of cosmic ray particles. Many large scale astronomical surveys such as MACHO, OGLE, EROS, xv ROTSE, PLANET, Hipparcos, MISAO, NSVS, ASAS, Pan-STARRS, Ke- pler,ESA, Gaia, LSST, CRTS provide variable star’s time series data, even though their primary intention is not variable star observation. Center for Astrostatistics, Pennsylvania State University is established to help the astro- nomical community with the aid of statistical tools for harvesting and analysing archival data. Most of these surveys releases the data to the public for further analysis. There exist many period search algorithms through astronomical time se- ries analysis, which can be classified into parametric (assume some underlying distribution for data) and non-parametric (do not assume any statistical model like Gaussian etc.,) methods. Many of the parametric methods are based on variations of discrete Fourier transforms like Generalised Lomb-Scargle peri- odogram (GLSP) by Zechmeister(2009), Significant Spectrum (SigSpec) by Reegen(2007) etc. Non-parametric methods include Phase Dispersion Minimi- sation (PDM) by Stellingwerf(1978) and Cubic spline method by Akerlof(1994) etc. Even though most of the methods can be brought under automation, any of the method stated above could not fully recover the true periods. The wrong detection of period can be due to several reasons such as power leakage to other frequencies which is due to finite total interval, finite sampling interval and finite amount of data. Another problem is aliasing, which is due to the influence of regular sampling. Also spurious periods appear due to long gaps and power flow to harmonic frequencies is an inherent problem of Fourier methods. Hence obtaining the exact period of variable star from it’s time series data is still a difficult problem, in case of huge databases, when subjected to automation. As Matthew Templeton, AAVSO, states “Variable star data analysis is not always straightforward; large-scale, automated analysis design is non-trivial”. Derekas et al. 2007, Deb et.al. 2010 states “The processing of xvi huge amount of data in these databases is quite challenging, even when looking at seemingly small issues such as period determination and classification”. It will be beneficial for the variable star astronomical community, if basic parameters, such as period, amplitude and phase are obtained more accurately, when huge time series databases are subjected to automation. In the present thesis work, the theories of four popular period search methods are studied, the strength and weakness of these methods are evaluated by applying it on two survey databases and finally a modified form of cubic spline method is intro- duced to confirm the exact period of variable star. For the classification of new variable stars discovered and entering them in the “General Catalogue of Vari- able Stars” or other databases like “Variable Star Index“, the characteristics of the variability has to be quantified in term of variable star parameters.

Factorial Hidden Markov Models

We present a framework for learning in hidden Markov models with distributed state representations. Within this framework, we derive a learning algorithm based on the Expectation--Maximization (EM) procedure for maximum likelihood estimation. Analogous to the standard Baum-Welch update rules, the M-step of our algorithm is exact and can be solved analytically. However, due to the combinatorial nature of the hidden state representation, the exact E-step is intractable. A simple and tractable mean field approximation is derived. Empirical results on a set of problems suggest that both the mean field approximation and Gibbs sampling are viable alternatives to the computationally expensive exact algorithm.

Social network measures for "nosduocentered" networks, their predictive power on performance

Our purpose in this article is to define a network structure which is based on two egos instead of the egocentered (one ego) or the complete network (n egos). We describe the characteristics and properties for this kind of network which we call “nosduocentered network”, comparing it with complete and egocentered networks. The key point for this kind of network is that relations exist between the two main egos and all alters, but relations among others are not observed. After that, we use new social network measures adapted to the nosduocentered network, some of which are based on measures for complete networks such as degree, betweenness, closeness centrality or density, while some others are tailormade for nosduocentered networks. We specify three regression models to predict research performance of PhD students based on these social network measures for different networks such as advice, collaboration, emotional support and trust. Data used are from Slovenian PhD students and their s

Multivariate ARIMA Compositional Time Series Analysis

A compositional time series is obtained when a compositional data vector is observed at different points in time. Inherently, then, a compositional time series is a multivariate time series with important constraints on the variables observed at any instance in time. Although this type of data frequently occurs in situations of real practical interest, a trawl through the statistical literature reveals that research in the field is very much in its infancy and that many theoretical and empirical issues still remain to be addressed. Any appropriate statistical methodology for the analysis of compositional time series must take into account the constraints which are not allowed for by the usual statistical techniques available for analysing multivariate time series. One general approach to analyzing compositional time series consists in the application of an initial transform to break the positive and unit sum constraints, followed by the analysis of the transformed time series using multivariate ARIMA models. In this paper we discuss the use of the additive log-ratio, centred log-ratio and isometric log-ratio transforms. We also present results from an empirical study designed to explore how the selection of the initial transform affects subsequent multivariate ARIMA modelling as well as the quality of the forecasts

Unusual voltage sag event detection in power systems

Three multivariate statistical tools (principal component analysis, factor analysis, analysis discriminant) have been tested to characterize and model the sags registered in distribution substations. Those models use several features to represent the magnitude, duration and unbalanced grade of sags. They have been obtained from voltage and current waveforms. The techniques are tested and compared using 69 registers of sags. The advantages and drawbacks of each technique are listed

La proyección de imagen a partir de Soft Power, mediante Nation Branding y Diplomacia Pública en el caso de Japón, durante el periodo 2002 – 2010

En el actual contexto de globalización y con el comienzo de la era de la información, cada vez más Estados han buscado proyectar una imagen favorable con el objetivo de atraer atención y crear una reputación que permitan cumplir objetivos de política exterior y fomentar el desarrollo económico, logrando de esta manera un posicionamiento en el sistema internacional mediante estrategias novedosas, que incluyen elementos tanto diplomáticos, políticos, económicos, como comerciales y culturales. Para Japón, Nation Branding y la diplomacia pública han sido dos de las principales herramientas para lograr este reposicionamiento internacional, resaltando atractivos como las tradiciones culturales, el turismo, los incentivos para negocios, y trabajando en conjunto entre el gobierno nacional, el sector privado y la sociedad civil para crear relaciones entre el país y gobiernos y sociedades a nivel internacional.

Análisis del impacto del tamaño de los activos en la cuenta de resultados mediante la utilización de espacios de fase y análisis de recurrencia

Los resultados financieros de las organizaciones son objeto de estudio y análisis permanente, predecir sus comportamientos es una tarea permanente de empresarios, inversionistas, analistas y académicos. En el presente trabajo se explora el impacto del tamaño de los activos (valor total de los activos) en la cuenta de resultados operativos y netos, analizando inicialmente la relación entre dichas variables con indicadores tradicionales del análisis financiero como es el caso de la rentabilidad operativa y neta y con elementos de estadística descriptiva que permiten calificar los datos utilizados como lineales o no lineales. Descubriendo posteriormente que los resultados financieros de las empresas vigiladas por la Superintendencia de Sociedades para el año 2012, tienen un comportamiento no lineal, de esta manera se procede a analizar la relación de los activos y los resultados con la utilización de espacios de fase y análisis de recurrencia, herramientas útiles para sistemas caóticos y complejos. Para el desarrollo de la investigación y la revisión de la relación entre las variables de activos y resultados financieros se tomó como fuente de información los reportes financieros del cierre del año 2012 de la Superintendencia de Sociedades (Superintendencia de Sociedades, 2012).

De lo micro a lo macro prudencial: Un análisis de la supervisión bancaria desde la econometría espacial

La crisis que se desató en el mercado hipotecario en Estados Unidos en 2008 y que logró propagarse a lo largo de todo sistema financiero, dejó en evidencia el nivel de interconexión que actualmente existe entre las entidades del sector y sus relaciones con el sector productivo, dejando en evidencia la necesidad de identificar y caracterizar el riesgo sistémico inherente al sistema, para que de esta forma las entidades reguladoras busquen una estabilidad tanto individual, como del sistema en general. El presente documento muestra, a través de un modelo que combina el poder informativo de las redes y su adecuación a un modelo espacial auto regresivo (tipo panel), la importancia de incorporar al enfoque micro-prudencial (propuesto en Basilea II), una variable que capture el efecto de estar conectado con otras entidades, realizando así un análisis macro-prudencial (propuesto en Basilea III).

Option pricing in market models driven by telegraph processes with jumps

Esta tesis está dividida en dos partes: en la primera parte se presentan y estudian los procesos telegráficos, los procesos de Poisson con compensador telegráfico y los procesos telegráficos con saltos. El estudio presentado en esta primera parte incluye el cálculo de las distribuciones de cada proceso, las medias y varianzas, así como las funciones generadoras de momentos entre otras propiedades. Utilizando estas propiedades en la segunda parte se estudian los modelos de valoración de opciones basados en procesos telegráficos con saltos. En esta parte se da una descripción de cómo calcular las medidas neutrales al riesgo, se encuentra la condición de no arbitraje en este tipo de modelos y por último se calcula el precio de las opciones Europeas de compra y venta.