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Les hétérojonctions formées de deux matériaux, un donneur et un accepteur (D/A), sont la base de la majorité des mélanges photovoltaïques organiques. Les mécanismes de séparation des charges dans ces systèmes représentent aujourd'hui l'un des sujets les plus chauds et les plus débattus dans ce domaine. Nous entrons au coeur de ce débat en choisissant un système D/A à base de phtalocyanine de cuivre (CuPc) et de fullerène (C60). Pour sonder les états excités de nos molécules et obtenir de l'information sur les phénomènes à l'interface D/A, nous réalisons une expérience pompe-sonde, appelée absorption photoinduite (PIA). Nous y mesurons le changement fractionnaire de transmission au travers de l'échantillon. Les mesures de PIA sont réalisées à l'état de quasi équilibre, à T=10K. Nous observons une modulation prononcée dans la région du photoblanchiment de l'état fondamental qui nous indique que la pompe induit un décalage du spectre d'absorption de l'état fondamental. Ce décalage peut être expliqué par deux processus : soit l'échantillon est chauffé par la pompe (effet thermique) ou bien des charges sont créées à l'interface entre les deux matériaux (effet Stark). La dépendance en température du spectre d'absorption entre 10K et 290K montre une signature thermique pour un changement de température de 80K. Grâce au ratio des raies Raman anti-Stokes et Stokes, nous démontrons que la pompe chauffe l'échantillon de 34 K, température insuffisante pour attribuer notre signal à un effet thermique. Nous évaporons ensuite la bicouche CuPc/C60 sur de l'ITO et du saphir, substrats qui possèdent des conductivités thermiques différentes et nous observons le même signal de PIA, excluant par le fait même l'hypothèse de l'effet thermique. Puisque notre étude est comparable à la spectroscopie à effet Stark, nous procédons à une analyse similaire en comparant notre signal de PIA au spectre de la transmittance et à ses dérivés première et seconde. Nous observons alors que notre signal reproduit presque parfaitement la dérivée seconde de la transmittance. Ces résultats sont conformes à une signature optique d'effet Stark due à la création de charges à l'interface D/A.
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Cette étude a pour principal objectif d’examiner l’usage de la caméra à l’épaule dans les films de fiction Faces de John Cassavetes et La Vie nouvelle de Philippe Grandrieux. Loin d’associer la caméra portée à la vision subjective d’un personnage, ces cinéastes semblent plutôt inscrire la caméra et son tremblé comme un tiers autonome qui entre néanmoins dans la zone fictionnelle. Par la position similaire qu’ils attribuent à la caméra et par l’importance qu’ils accordent à l’improvisation au tournage, ces deux cinéastes créent une proximité entre le personnage et la caméra, qui a un impact sur l’esthétique visuelle de leurs films. De par cette esthétique affectée, l’expérience vécue par le spectateur devant le film est intensifiée. En interrogeant le processus de création, l’esthétique de la caméra à l’épaule ainsi que la réception spectatorielle, nous verrons comment un tel transfert d’affect est rendu possible par cette tripartition. Pour faire l’analyse de ce transfert affectif, phénomène causé par ce que nous pourrons appeler la caméra catalytique, nous nous appuierons sur quelques philosophies choisies.
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L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme d’ingénierie du logiciel bien établi, qui préconise l’utilisation de modèles comme artéfacts de premier ordre dans les activités de développement et de maintenance du logiciel. La manipulation de plusieurs modèles durant le cycle de vie du logiciel motive l’usage de transformations de modèles (TM) afin d’automatiser les opérations de génération et de mise à jour des modèles lorsque cela est possible. L’écriture de transformations de modèles demeure cependant une tâche ardue, qui requiert à la fois beaucoup de connaissances et d’efforts, remettant ainsi en question les avantages apportés par l’IDM. Afin de faire face à cette problématique, de nombreux travaux de recherche se sont intéressés à l’automatisation des TM. L’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple (TMPE) constitue, à cet égard, une approche prometteuse. La TMPE a pour objectif d’apprendre des programmes de transformation de modèles à partir d’un ensemble de paires de modèles sources et cibles fournis en guise d’exemples. Dans ce travail, nous proposons un processus d’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple. Ce dernier vise à apprendre des transformations de modèles complexes en s’attaquant à trois exigences constatées, à savoir, l’exploration du contexte dans le modèle source, la vérification de valeurs d’attributs sources et la dérivation d’attributs cibles complexes. Nous validons notre approche de manière expérimentale sur 7 cas de transformations de modèles. Trois des sept transformations apprises permettent d’obtenir des modèles cibles parfaits. De plus, une précision et un rappel supérieurs à 90% sont enregistrés au niveau des modèles cibles obtenus par les quatre transformations restantes.
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Pour respecter les droits d’auteur, la version électronique de ce mémoire a été dépouillée de certains documents visuels. La version intégrale du mémoire a été déposée au Service de la gestion des documents et des archives de l'Université de Montréal
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Suivant les violences du sud du Kirghizistan en 2010, plusieurs auteurs de même que des médias ont décrit les affrontements entre les Ouzbèks et les Kirghizes comme étant dûs à des manipulations de l’ethnicité par les élites de la région. Ce travail de mémoire de maîtrise analyse l’influence des élites dans la société kirghize, elle évalue la capacité de celles-ci à mobiliser les gens pour quelque chose d’aussi radical que des violences ethniques. L’emprise politique et économique des élites kirghizes et ouzbèkes sur la société est donc confrontée à des facteurs de mobilisation plus émotifs. La théorie de Scott Radnitz sur le clientélisme et sur la capacité qu’ont les élites à réunir une foule majeure pour des regroupements publics sera notamment examinée et mise en opposition à des théories qui attribuent des causes plus émotionnelles aux affrontements. Cette analyse démontre que la théorie de Scott Radnitz indique une bonne première piste à suivre pour l’étude de toute mobilisation au Kirghizistan. Cependant, pour la mobilisation menant à des violences ethniques, il faut apporter une petite nuance afin d’incorporer les aspects émotionnels à la mobilisation.
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La diversification des résultats de recherche (DRR) vise à sélectionner divers documents à partir des résultats de recherche afin de couvrir autant d’intentions que possible. Dans les approches existantes, on suppose que les résultats initiaux sont suffisamment diversifiés et couvrent bien les aspects de la requête. Or, on observe souvent que les résultats initiaux n’arrivent pas à couvrir certains aspects. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de DRR qui consiste à diversifier l’expansion de requête (DER) afin d’avoir une meilleure couverture des aspects. Les termes d’expansion sont sélectionnés à partir d’une ou de plusieurs ressource(s) suivant le principe de pertinence marginale maximale. Dans notre première contribution, nous proposons une méthode pour DER au niveau des termes où la similarité entre les termes est mesurée superficiellement à l’aide des ressources. Quand plusieurs ressources sont utilisées pour DER, elles ont été uniformément combinées dans la littérature, ce qui permet d’ignorer la contribution individuelle de chaque ressource par rapport à la requête. Dans la seconde contribution de cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode de pondération de ressources selon la requête. Notre méthode utilise un ensemble de caractéristiques qui sont intégrées à un modèle de régression linéaire, et génère à partir de chaque ressource un nombre de termes d’expansion proportionnellement au poids de cette ressource. Les méthodes proposées pour DER se concentrent sur l’élimination de la redondance entre les termes d’expansion sans se soucier si les termes sélectionnés couvrent effectivement les différents aspects de la requête. Pour pallier à cet inconvénient, nous introduisons dans la troisième contribution de cette thèse une nouvelle méthode pour DER au niveau des aspects. Notre méthode est entraînée de façon supervisée selon le principe que les termes reliés doivent correspondre au même aspect. Cette méthode permet de sélectionner des termes d’expansion à un niveau sémantique latent afin de couvrir autant que possible différents aspects de la requête. De plus, cette méthode autorise l’intégration de plusieurs ressources afin de suggérer des termes d’expansion, et supporte l’intégration de plusieurs contraintes telles que la contrainte de dispersion. Nous évaluons nos méthodes à l’aide des données de ClueWeb09B et de trois collections de requêtes de TRECWeb track et montrons l’utilité de nos approches par rapport aux méthodes existantes.
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L’ Initiative des Écoles Amies de la Nutrition (IEAN) est une initiative développée par l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) en 2006 pour contrer le Double Fardeau Nutritionnel (DFN). TRANSNUT est une équipe de professeurs de l’Université de Montréal et Centre collaborateur OMS sur la transition nutritionnelle et le développement. En 2009, il a participé à une étude de base au Burkina Faso, qui a recueilli des données anthropométriques et biologiques des élèves du cours moyen. Cinq ans plus tard, en 2014, de nouvelles données anthropométriques et biologiques ont été recueillies dans les mêmes écoles mais non chez les mêmes élèves. Le but de cette étude est d'analyser les données de 2014 et de comparer les résultats avec ceux de 2009, afin d'évaluer l'impact et l’efficacité de l'initiative. C’est une étude transversale menée dans 12 écoles à Ouagadougou, la capitale du Burkina Faso. Six écoles «intervention» et six écoles «témoin» ont été sélectionnées, en tenant compte de la nature des écoles (privées/publiques) et de leurs zones géographiques (urbaines/périurbaines). L'échantillon total comprenait 651 écoliers (54,7% de filles) âgés de 8 à 14 ans. Des mesures anthropométriques et de la concentration d'hémoglobine ont été effectuées sur tous les enfants, alors que le rétinol sérique a été mesuré dans un sous-échantillon aléatoire de 184 enfants. Le test de t et du Khi Carré ont été utilisés pour la comparaison des moyennes et des proportions. L'âge moyen des enfants était de 11,4 ± 1,1 ans. Les taux d'anémie et de déficience en vitamine A (DVA) étaient respectivement de 35,6% et 26,1%. La prévalence du retard de croissance était de 8,1% et celle de la maigreur, de 8,4%. Chez les filles, 2,8% étaient en surpoids contre 0,9% des garçons (p = 0,036). Moins d'élèves étaient maigres en 2014 (7,2%) par rapport à 2009 (13,7%), et ce résultat était significatif avec p < 0,001. En outre, les carences en micronutriments ont été moins présentes dans les écoles en 2014 par rapport à 2009 (p = 0,007 pour l'anémie, p = 0,044 pour la DVA). Nos résultats ont confirmé une grande amélioration du statut nutritionnel des enfants d’âge scolaire à Ouagadougou. Toutefois, il n’est pas possible présentement d’évaluer jusqu'à quelle mesure l’IEAN a été impliquée dans ces changements, ni d’attribuer ces améliorations à cette initiative uniquement. Les recherches futures doivent être axées sur des études longitudinales pour évaluer de manière plus précise la croissance des mêmes élèves qui font partie des écoles « amies de la nutrition ».
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Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.
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This thesis presents the findings of a study on incorporating vanous thermoset resins into natural rubber for property improvement. Natural rubber is an important elastomer with the unique attribute of being a renewable agricultural product. The study was undertaken to investigate the extent to which the drawbacks of natural rubber, especially its poor thermal and oil resistance propel1ies could be nullified by blending with common thermoset resins. A thorough and comparative understanding of the perfonnance of different resins from this viewpoint will be beneficial for both natural IUbber processors and consumers. In this study the thennoset resins used were epoxy resin, phenolics, epoxidised phenolics and unsaturated polyester resin.The resins were incorporated into NR during compounding and their effects on the properties of NR were studied after vulcanization. Properties were studied for both gum and filled N R compounds. The important properties studied are cure characteristics, mechanical properties, ageing propel1ies, thermal propel1ies, crosslink density and extractability. Characterization studies were also conducted using FTIR, TGA and DSC.Improvement in mechanical properties was noticed in many cases. The results show that most resins lead to a reduction in the cure time of NR. The perfonnance of epoxy resin is most noticeable in this respect. Mechanical properties of the modified IUbber show maximum improvement in the case of epoxidised novolacs. Most resins are seen to improve the thermal and oil resistance propel1ies of NR. Epoxy novolacs show maximum effect in this respect also. However the presence of tillers is found to moderate the positive effects of the thermoset resins considerably.
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Decision trees are very powerful tools for classification in data mining tasks that involves different types of attributes. When coming to handling numeric data sets, usually they are converted first to categorical types and then classified using information gain concepts. Information gain is a very popular and useful concept which tells you, whether any benefit occurs after splitting with a given attribute as far as information content is concerned. But this process is computationally intensive for large data sets. Also popular decision tree algorithms like ID3 cannot handle numeric data sets. This paper proposes statistical variance as an alternative to information gain as well as statistical mean to split attributes in completely numerical data sets. The new algorithm has been proved to be competent with respect to its information gain counterpart C4.5 and competent with many existing decision tree algorithms against the standard UCI benchmarking datasets using the ANOVA test in statistics. The specific advantages of this proposed new algorithm are that it avoids the computational overhead of information gain computation for large data sets with many attributes, as well as it avoids the conversion to categorical data from huge numeric data sets which also is a time consuming task. So as a summary, huge numeric datasets can be directly submitted to this algorithm without any attribute mappings or information gain computations. It also blends the two closely related fields statistics and data mining
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Learning Disability (LD) is a neurological condition that affects a child’s brain and impairs his ability to carry out one or many specific tasks. LD affects about 15 % of children enrolled in schools. The prediction of LD is a vital and intricate job. The aim of this paper is to design an effective and powerful tool, using the two intelligent methods viz., Artificial Neural Network and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, for measuring the percentage of LD that affected in school-age children. In this study, we are proposing some soft computing methods in data preprocessing for improving the accuracy of the tool as well as the classifier. The data preprocessing is performed through Principal Component Analysis for attribute reduction and closest fit algorithm is used for imputing missing values. The main idea in developing the LD prediction tool is not only to predict the LD present in children but also to measure its percentage along with its class like low or minor or major. The system is implemented in Mathworks Software MatLab 7.10. The results obtained from this study have illustrated that the designed prediction system or tool is capable of measuring the LD effectively
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Knowledge discovery in databases is the non-trivial process of identifying valid, novel potentially useful and ultimately understandable patterns from data. The term Data mining refers to the process which does the exploratory analysis on the data and builds some model on the data. To infer patterns from data, data mining involves different approaches like association rule mining, classification techniques or clustering techniques. Among the many data mining techniques, clustering plays a major role, since it helps to group the related data for assessing properties and drawing conclusions. Most of the clustering algorithms act on a dataset with uniform format, since the similarity or dissimilarity between the data points is a significant factor in finding out the clusters. If a dataset consists of mixed attributes, i.e. a combination of numerical and categorical variables, a preferred approach is to convert different formats into a uniform format. The research study explores the various techniques to convert the mixed data sets to a numerical equivalent, so as to make it equipped for applying the statistical and similar algorithms. The results of clustering mixed category data after conversion to numeric data type have been demonstrated using a crime data set. The thesis also proposes an extension to the well known algorithm for handling mixed data types, to deal with data sets having only categorical data. The proposed conversion has been validated on a data set corresponding to breast cancer. Moreover, another issue with the clustering process is the visualization of output. Different geometric techniques like scatter plot, or projection plots are available, but none of the techniques display the result projecting the whole database but rather demonstrate attribute-pair wise analysis
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The growth potential of service sector, especially the aviation sector in the Indian economy is splendid. Therefore, it is crucial for the airline service providers to realize their customers, design offers and deliver the desired value to their customers. This study reveals the effect of airline passenger satisfactions particularly on re-buy intentions derived from the attributes-level performance dimensions of both service aspects and loyalty programme of an airline. The mediation effect of satisfaction and other selected antecedents on the re-buy intention of a passenger is hypothesized in this study. Critical areas affecting buying intentions such as core service quality and loyalty attribute-level performances, effect of frequent flyer programme and service quality satisfaction, passenger trust on airline, brand image and moderating effects of perceived value, frequent programme status and travel frequency of airline passengers are linked in a structural model to assess the strength of each facet in affecting re-buy intentions. Implications to the airlines were made based on the finding that re-buy intentions cannot be attributed solely to the impacts of frequent flyer programme, rather affected through the mediation effect of airline service quality satisfaction, which is very much valid for the higher FFP status category of frequent travelers. The effects of moderation caused by perceived value, FFP status and flying experience were also found to be significant in making re-buy intentions.
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Der Vielelektronen Aspekt wird in einteilchenartigen Formulierungen berücksichtigt, entweder in Hartree-Fock Näherung oder unter dem Einschluß der Elektron-Elektron Korrelationen durch die Dichtefunktional Theorie. Da die Physik elektronischer Systeme (Atome, Moleküle, Cluster, Kondensierte Materie, Plasmen) relativistisch ist, habe ich von Anfang an die relativistische 4 Spinor Dirac Theorie eingesetzt, in jüngster Zeit aber, und das wird der hauptfortschritt in den relativistischen Beschreibung durch meine Promotionsarbeit werden, eine ebenfalls voll relativistische, auf dem sogenannten Minimax Prinzip beruhende 2-Spinor Theorie umgesetzt. Im folgenden ist eine kurze Beschreibung meiner Dissertation: Ein wesentlicher Effizienzgewinn in der relativistischen 4-Spinor Dirac Rechnungen konnte durch neuartige singuläre Koordinatentransformationen erreicht werden, so daß sich auch noch für das superschwere Th2 179+ hächste Lösungsgenauigkeiten mit moderatem Computer Aufwand ergaben, und zu zwei weiteren interessanten Veröffentlichungen führten (Publikationsliste). Trotz der damit bereits ermöglichten sehr viel effizienteren relativistischen Berechnung von Molekülen und Clustern blieben diese Rechnungen Größenordnungen aufwendiger als entsprechende nicht-relativistische. Diese behandeln das tatsächliche (relativitische) Verhalten elektronischer Systeme nur näherungsweise richtig, um so besser jedoch, je leichter die beteiligten Atome sind (kleine Kernladungszahl Z). Deshalb habe ich nach einem neuen Formalismus gesucht, der dem möglichst gut Rechnung trägt und trotzdem die Physik richtig relativistisch beschreibt. Dies gelingt durch ein 2-Spinor basierendes Minimax Prinzip: Systeme mit leichten Atomen sind voll relativistisch nunmehr nahezu ähnlich effizient beschrieben wie nicht-relativistisch, was natürlich große Hoffnungen für genaue (d.h. relativistische) Berechnungen weckt. Es ergab sich eine erste grundlegende Veröffentlichung (Publikationsliste). Die Genauigkeit in stark relativistischen Systemen wie Th2 179+ ist ähnlich oder leicht besser als in 4-Spinor Dirac-Formulierung. Die Vorteile der neuen Formulierung gehen aber entscheidend weiter: A. Die neue Minimax Formulierung der Dirac-Gl. ist frei von spuriosen Zuständen und hat keine positronischen Kontaminationen. B. Der Aufwand ist weit reduziert, da nur ein 1/3 der Matrix Elemente gegenüber 4-Spinor noch zu berechnen ist, und alle Matrixdimensionen Faktor 2 kleiner sind. C. Numerisch verhält sich die neue Formulierung ähnlilch gut wie die nichtrelativistische Schrödinger Gleichung (Obwohl es eine exakte Formulierung und keine Näherung der Dirac-Gl. ist), und hat damit bessere Konvergenzeigenschaften als 4-Spinor. Insbesondere die Fehlerwichtung (singulärer und glatter Anteil) ist in 2-Spinor anders, und diese zeigt die guten Extrapolationseigenschaften wie bei der nichtrelativistischen Schrödinger Gleichung. Die Ausweitung des Anwendungsbereichs von (relativistischen) 2-Spinor ist bereits in FEM Dirac-Fock-Slater, mit zwei Beispielen CO und N2, erfolgreich gemacht. Weitere Erweiterungen sind nahezu möglich. Siehe Minmax LCAO Nährung.
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Land use is a crucial link between human activities and the natural environment and one of the main driving forces of global environmental change. Large parts of the terrestrial land surface are used for agriculture, forestry, settlements and infrastructure. Given the importance of land use, it is essential to understand the multitude of influential factors and resulting land use patterns. An essential methodology to study and quantify such interactions is provided by the adoption of land-use models. By the application of land-use models, it is possible to analyze the complex structure of linkages and feedbacks and to also determine the relevance of driving forces. Modeling land use and land use changes has a long-term tradition. In particular on the regional scale, a variety of models for different regions and research questions has been created. Modeling capabilities grow with steady advances in computer technology, which on the one hand are driven by increasing computing power on the other hand by new methods in software development, e.g. object- and component-oriented architectures. In this thesis, SITE (Simulation of Terrestrial Environments), a novel framework for integrated regional sland-use modeling, will be introduced and discussed. Particular features of SITE are the notably extended capability to integrate models and the strict separation of application and implementation. These features enable efficient development, test and usage of integrated land-use models. On its system side, SITE provides generic data structures (grid, grid cells, attributes etc.) and takes over the responsibility for their administration. By means of a scripting language (Python) that has been extended by language features specific for land-use modeling, these data structures can be utilized and manipulated by modeling applications. The scripting language interpreter is embedded in SITE. The integration of sub models can be achieved via the scripting language or by usage of a generic interface provided by SITE. Furthermore, functionalities important for land-use modeling like model calibration, model tests and analysis support of simulation results have been integrated into the generic framework. During the implementation of SITE, specific emphasis was laid on expandability, maintainability and usability. Along with the modeling framework a land use model for the analysis of the stability of tropical rainforest margins was developed in the context of the collaborative research project STORMA (SFB 552). In a research area in Central Sulawesi, Indonesia, socio-environmental impacts of land-use changes were examined. SITE was used to simulate land-use dynamics in the historical period of 1981 to 2002. Analogous to that, a scenario that did not consider migration in the population dynamics, was analyzed. For the calculation of crop yields and trace gas emissions, the DAYCENT agro-ecosystem model was integrated. In this case study, it could be shown that land-use changes in the Indonesian research area could mainly be characterized by the expansion of agricultural areas at the expense of natural forest. For this reason, the situation had to be interpreted as unsustainable even though increased agricultural use implied economic improvements and higher farmers' incomes. Due to the importance of model calibration, it was explicitly addressed in the SITE architecture through the introduction of a specific component. The calibration functionality can be used by all SITE applications and enables largely automated model calibration. Calibration in SITE is understood as a process that finds an optimal or at least adequate solution for a set of arbitrarily selectable model parameters with respect to an objective function. In SITE, an objective function typically is a map comparison algorithm capable of comparing a simulation result to a reference map. Several map optimization and map comparison methodologies are available and can be combined. The STORMA land-use model was calibrated using a genetic algorithm for optimization and the figure of merit map comparison measure as objective function. The time period for the calibration ranged from 1981 to 2002. For this period, respective reference land-use maps were compiled. It could be shown, that an efficient automated model calibration with SITE is possible. Nevertheless, the selection of the calibration parameters required detailed knowledge about the underlying land-use model and cannot be automated. In another case study decreases in crop yields and resulting losses in income from coffee cultivation were analyzed and quantified under the assumption of four different deforestation scenarios. For this task, an empirical model, describing the dependence of bee pollination and resulting coffee fruit set from the distance to the closest natural forest, was integrated. Land-use simulations showed, that depending on the magnitude and location of ongoing forest conversion, pollination services are expected to decline continuously. This results in a reduction of coffee yields of up to 18% and a loss of net revenues per hectare of up to 14%. However, the study also showed that ecological and economic values can be preserved if patches of natural vegetation are conservated in the agricultural landscape. -----------------------------------------------------------------------