Capacity to Attend to the Needs of Persons with Dual Diagnoses in the Criminal Justice System: Views of Mental Health and Criminal Justice Professionals

Currently, individuals with intellectual disabilities are overrepresented within the Criminal Justice System (Griffiths, Taillon-Wasmond & Smith, 2002). A primary problem within the Criminal Justice System is the lack of distinction between mental illness and intellectual disabilities within the Criminal Code. Due to this lack of distinction and the overall lack of identification procedures in the Criminal Justice System, individuals with disabilities will often not receive proper accommodations to enable them to play an equitable role in the justice system. There is increasing evidence that persons with intellectual disabilities are more likely than others to have their rights violated, not use court supports and accommodations as much as they should, and be subject to miscarriages of justice (Marinos, 2010). In this study, interviews were conducted with mental health (n=8) and criminal justice professionals (n=8) about how individuals with dual diagnosis are received in the Criminal Justice System. It was found that criminal justice professionals lack significant knowledge about dual diagnosis, including effective identification and therefore appropriate supports and accommodations. Justice professionals in particular were relatively ill-prepared in dealing effectively with this population. One finding to highlight is that there is misunderstanding between mental health professionals and justice professionals about who ought to take responsibility and accountability for this population.

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.

Object-Oriented Genetic Programming for the Automatic Inference of Graph Models for Complex Networks

Complex networks are systems of entities that are interconnected through meaningful relationships. The result of the relations between entities forms a structure that has a statistical complexity that is not formed by random chance. In the study of complex networks, many graph models have been proposed to model the behaviours observed. However, constructing graph models manually is tedious and problematic. Many of the models proposed in the literature have been cited as having inaccuracies with respect to the complex networks they represent. However, recently, an approach that automates the inference of graph models was proposed by Bailey [10] The proposed methodology employs genetic programming (GP) to produce graph models that approximate various properties of an exemplary graph of a targeted complex network. However, there is a great deal already known about complex networks, in general, and often specific knowledge is held about the network being modelled. The knowledge, albeit incomplete, is important in constructing a graph model. However it is difficult to incorporate such knowledge using existing GP techniques. Thus, this thesis proposes a novel GP system which can incorporate incomplete expert knowledge that assists in the evolution of a graph model. Inspired by existing graph models, an abstract graph model was developed to serve as an embryo for inferring graph models of some complex networks. The GP system and abstract model were used to reproduce well-known graph models. The results indicated that the system was able to evolve models that produced networks that had structural similarities to the networks generated by the respective target models.

Cell-selective modulation of the neuromuscular system in Drosophila

The capacity for all living cells to sense and interact with their environment is a necessity for life. In highly evolved, eukaryotic species, like humans, signalling mechanisms are necessary to regulate the function and survival of all cells in the organism. Synchronizing systemic signalling systems at the cellular, organ and whole-organism level is a formidable task, and for most species requires a large number of signalling molecules and their receptors. One of the major types of signalling molecules used throughout the animal kingdom are modulatory substances (e.x. hormones and peptides). Modulators can act as chemical transmitters, facilitating communication at chemical synapses. There are hundreds of circulating modulators within the mammalian system, but the reason for so many remains a mystery. Recent work with the fruit fly, Drosophila melanogaster demonstrated the capacity for peptides to modulate synaptic transmission in a neuron-specific manner, suggesting that peptides are not simply redundant, but rather may have highly specific roles. Thus, the diversity of peptides may reflect cell-specific functions. The main objective of my doctoral thesis was to examine the extent to which neuromodulator substances and their receptors modulate synaptic transmission at a cell-specific level using D. melanogaster. Using three different modulatory substances, i) octopamine - a biogenic amine released from motor neuron terminals, ii) DPKQDFMRFa - a neuropeptide secreted into circulation, and iii) Proctolin - a pentapeptide released both from motor neuron terminals and into circulation, I was able to investigate not only the capacity of these various substances to work in a cell-selective manner, but also examine the different mechanisms of action and how modulatory substances work in concert to execute systemic functionality . The results support the idea that modulatory substances act in a circuit-selective manner in the central nervous system and in the periphery in order to coordinate and synchronize physiologically and behaviourally relevant outputs. The findings contribute as to why the nervous system encodes so many modulatory substances.

Searching for Accommodations within the Ontario Criminal Justice System for Persons with Fetal Alcohol Spectrum Disorder: Views of Social Service Agency and Justice Professionals

Although persons with intellectual disabilities have been conceptualized as having rights to equality in Canada and internationally, there continue to be gaps in the delivery of justice when they are involved within the criminal process. The literature consistently reported that individuals with Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASDs) often experienced challenges within the justice system, such as difficulty understanding abstract legal concepts (Conry & Fast, 2009). In the Canadian legal system, accommodations are available to enable persons with disabilities to receive equal access to justice; however, how these are applied to persons with FASDs had not been fully explored in the literature. In this study, in-depth interviews were conducted with social service agency workers (n=10) and justice professionals (n=10) regarding their views of the challenges persons with FASDs experience in the justice system and their suggestions on the use of accommodations. The findings showed that while supports have been provided for individuals with intellectual disabilities, there has been a lack of specialized accommodations available specifically for individuals with FASDs in accessing their right to justice.

GA approach for finding Rough Set decision rules based on bireducts

Feature selection plays an important role in knowledge discovery and data mining nowadays. In traditional rough set theory, feature selection using reduct - the minimal discerning set of attributes - is an important area. Nevertheless, the original definition of a reduct is restrictive, so in one of the previous research it was proposed to take into account not only the horizontal reduction of information by feature selection, but also a vertical reduction considering suitable subsets of the original set of objects. Following the work mentioned above, a new approach to generate bireducts using a multi--objective genetic algorithm was proposed. Although the genetic algorithms were used to calculate reduct in some previous works, we did not find any work where genetic algorithms were adopted to calculate bireducts. Compared to the works done before in this area, the proposed method has less randomness in generating bireducts. The genetic algorithm system estimated a quality of each bireduct by values of two objective functions as evolution progresses, so consequently a set of bireducts with optimized values of these objectives was obtained. Different fitness evaluation methods and genetic operators, such as crossover and mutation, were applied and the prediction accuracies were compared. Five datasets were used to test the proposed method and two datasets were used to perform a comparison study. Statistical analysis using the one-way ANOVA test was performed to determine the significant difference between the results. The experiment showed that the proposed method was able to reduce the number of bireducts necessary in order to receive a good prediction accuracy. Also, the influence of different genetic operators and fitness evaluation strategies on the prediction accuracy was analyzed. It was shown that the prediction accuracies of the proposed method are comparable with the best results in machine learning literature, and some of them outperformed it.

Le recours à des environnements numériques pour la diffusion de connaissances relatives au patrimoine bâti: une exploration du potentiel de la modélisation de systèmes typologiques

Un fichier intitulé Charbonneau_Nathalie_2008_AnimationAnnexeT accompagne la thèse. Il contient une séquence animée démontrant le type de parcours pouvant être effectué au sein des environnements numériques développés. Il s'agit d'un fichier .wmv qui a été compressé.

Exploitation des genres de textes pour assister les pratiques textuelles dans les environnements numériques de travail : le cas du courriel chez des cadres et des secrétaires dans une municipalité et une administration fédérale canadiennes

Notre recherche a pour but de déterminer comment les genres textuels peuvent être exploités dans le design des environnements numériques de travail afin de faciliter l’accomplissement des pratiques textuelles de cadres et de secrétaires dans une municipalité et une administration fédérale canadiennes. À cet effet, le premier objectif consiste à évaluer l’aptitude des environnements numériques de travail à supporter les pratiques textuelles (lecture, écriture et manipulation des textes) de ces employés. Le deuxième objectif est de décrire les rôles des genres textuels au cours des pratiques textuelles. Avec l’exemple du courriel, le troisième objectif vise à examiner comment le genre peut être exploité dans une perspective d’assistance à la réalisation des pratiques textuelles dans les environnements numériques de travail. Cette recherche de nature qualitative comporte une méthodologie en deux étapes. La première étape consiste en un examen minutieux des pratiques textuelles, des difficultés rencontrées au cours de celles-ci, du rôle du genre dans les environnements numériques de travail, ainsi que des indices sollicités au cours de la gestion du courriel. Trois modes de collecte des données qualitatives sont utilisés auprès de 17 cadres et de 17 secrétaires issus de deux administrations publiques : l’entrevue semi-dirigée, le journal de bord et l’enquête cognitive. Les résultats sont examinés à l’aide de stratégies d’analyse de contenu qualitative. La deuxième phase comprend la mise au point d’une chaîne de traitement du courriel, visant à étayer notre réflexion sur le genre textuel et son exploitation dans la conception des environnements numériques de travail. Un corpus de 1703 messages est élaboré à partir d’un échantillon remis par deux cadres gouvernementaux. Les résultats permettent d’abord de dresser un portrait général des pratiques de lecture, d’écriture et de manipulation des textes communes et spécifiques aux cadres et aux secrétaires. L’importance du courriel, qui constitue environ 40% des systèmes notés dans les journaux de bord, est soulignée. Les difficultés rencontrées dans les environnements numériques de travail sont également décrites. Dans un deuxième temps, les rôles du genre au cours des pratiques textuelles sont examinés en fonction d’une matrice tenant à la fois compte de ses dimensions individuelles et collectives, ainsi que de ses trois principales facettes ; la forme, le contenu et la fonction. Ensuite, nous présentons un cadre d’analyse des indices affectant la gestion du courriel qui synthétise le processus d’interprétation des messages par le destinataire. Une typologie des patrons de catégorisation des cadres est également définie, puis employée dans une expérimentation statistique visant la description et la catégorisation automatique du courriel. Au terme de ce processus, on observe des comportements linguistiques marqués en fonction des catégories du courriel. Il s’avère également que la catégorisation automatique basée sur le lexique des messages est beaucoup plus performante que la catégorisation non lexicale. À l’issue de cette recherche, nous suggérons d’enrichir le paradigme traditionnel relevant de l’interaction humain-ordinateur par une sémiotique du genre dans les environnements numériques de travail. L’étude propose également une réflexion sur l’appartenance du courriel à un genre, en ayant recours aux concepts théoriques d’hypergenre, de genre et de sous-genre. Le succès de la catégorisation automatique du courriel en fonction de facettes tributaires du genre (le contenu, la forme et la fonction) offre des perspectives intéressantes sur l’application de ce concept au design des environnements numériques de travail en vue de faciliter l’accomplissement des pratiques textuelles par les employés.

Modes de représentation pour l'éclairage en synthèse d'images

Réalisé en cotutelle avec l'Université Bordeaux 1 (France)

Timing verification in transaction modeling

Les systèmes Matériels/Logiciels deviennent indispensables dans tous les aspects de la vie quotidienne. La présence croissante de ces systèmes dans les différents produits et services incite à trouver des méthodes pour les développer efficacement. Mais une conception efficace de ces systèmes est limitée par plusieurs facteurs, certains d'entre eux sont: la complexité croissante des applications, une augmentation de la densité d'intégration, la nature hétérogène des produits et services, la diminution de temps d’accès au marché. Une modélisation transactionnelle (TLM) est considérée comme un paradigme prometteur permettant de gérer la complexité de conception et fournissant des moyens d’exploration et de validation d'alternatives de conception à des niveaux d’abstraction élevés. Cette recherche propose une méthodologie d’expression de temps dans TLM basée sur une analyse de contraintes temporelles. Nous proposons d'utiliser une combinaison de deux paradigmes de développement pour accélérer la conception: le TLM d'une part et une méthodologie d’expression de temps entre différentes transactions d’autre part. Cette synergie nous permet de combiner dans un seul environnement des méthodes de simulation performantes et des méthodes analytiques formelles. Nous avons proposé un nouvel algorithme de vérification temporelle basé sur la procédure de linéarisation des contraintes de type min/max et une technique d'optimisation afin d'améliorer l'efficacité de l'algorithme. Nous avons complété la description mathématique de tous les types de contraintes présentées dans la littérature. Nous avons développé des méthodes d'exploration et raffinement de système de communication qui nous a permis d'utiliser les algorithmes de vérification temporelle à différents niveaux TLM. Comme il existe plusieurs définitions du TLM, dans le cadre de notre recherche, nous avons défini une méthodologie de spécification et simulation pour des systèmes Matériel/Logiciel basée sur le paradigme de TLM. Dans cette méthodologie plusieurs concepts de modélisation peuvent être considérés séparément. Basée sur l'utilisation des technologies modernes de génie logiciel telles que XML, XSLT, XSD, la programmation orientée objet et plusieurs autres fournies par l’environnement .Net, la méthodologie proposée présente une approche qui rend possible une réutilisation des modèles intermédiaires afin de faire face à la contrainte de temps d’accès au marché. Elle fournit une approche générale dans la modélisation du système qui sépare les différents aspects de conception tels que des modèles de calculs utilisés pour décrire le système à des niveaux d’abstraction multiples. En conséquence, dans le modèle du système nous pouvons clairement identifier la fonctionnalité du système sans les détails reliés aux plateformes de développement et ceci mènera à améliorer la "portabilité" du modèle d'application.

Algorithmes de recommandation musicale

Ce mémoire est composé de trois articles qui s’unissent sous le thème de la recommandation musicale à grande échelle. Nous présentons d’abord une méthode pour effectuer des recommandations musicales en récoltant des étiquettes (tags) décrivant les items et en utilisant cette aura textuelle pour déterminer leur similarité. En plus d’effectuer des recommandations qui sont transparentes et personnalisables, notre méthode, basée sur le contenu, n’est pas victime des problèmes dont souffrent les systèmes de filtrage collaboratif, comme le problème du démarrage à froid (cold start problem). Nous présentons ensuite un algorithme d’apprentissage automatique qui applique des étiquettes à des chansons à partir d’attributs extraits de leur fichier audio. L’ensemble de données que nous utilisons est construit à partir d’une très grande quantité de données sociales provenant du site Last.fm. Nous présentons finalement un algorithme de génération automatique de liste d’écoute personnalisable qui apprend un espace de similarité musical à partir d’attributs audio extraits de chansons jouées dans des listes d’écoute de stations de radio commerciale. En plus d’utiliser cet espace de similarité, notre système prend aussi en compte un nuage d’étiquettes que l’utilisateur est en mesure de manipuler, ce qui lui permet de décrire de manière abstraite la sorte de musique qu’il désire écouter.

Manipulation of the ubiquitin-proteasome system by HIV-1 : role of the accessory protein Vpr

Le virus de l’immunodéficience humaine de type 1 (VIH-1), l’agent étiologique du SIDA, est un rétrovirus complexe arborant plusieurs protéines accessoires : Nef, Vif, Vpr, et Vpu. Celles-ci sont impliquées dans la modulation de la réplication virale, dans l’évasion immunitaire et dans la progression de la pathogenèse du SIDA. Dans ce contexte, il a été démontré que la protéine virale R (Vpr) induit un arrêt de cycle cellulaire en phase G2. Le mécanisme par lequel Vpr exerce cette fonction est l’activation, ATR (Ataxia telangiectasia and Rad3 related)-dépendante, du point de contrôle de dommage à l’ADN, mais les facteurs et mécanismes moléculaires directement impliqués dans cette activité demeurent inconnus. Afin d’identifier de nouveaux facteurs cellulaires interagissant avec Vpr, nous avons utilisé une purification d’affinité en tandem (TAP) pour isoler des complexes protéiques natifs contenant Vpr. Nous avons découvert que Vpr s’associait avec CRL4A(VprBP), un complexe cellulaire d’E3 ubiquitine ligase, comprenant les protéines Cullin 4A, DDB1 (DNA damage-binding protein 1) et VprBP (Vpr-binding protein). Nos études ont mis en évidence que le recrutement de la E3 ligase par Vpr était nécessaire mais non suffisant pour l’induction de l’arrêt de cycle cellulaire en G2, suggérant ainsi que des événements additionnels seraient impliqués dans ce processus. À cet égard, nous apportons des preuves directes que Vpr détourne les fonctions de CRL4A(VprBP) pour induire la polyubiquitination de type K48 et la dégradation protéosomale de protéines cellulaires encore inconnues. Ces événements d’ubiquitination induits par Vpr ont été démontrés comme étant nécessaire à l’activation d’ATR. Finalement, nous montrons que Vpr forme des foyers ancrés à la chromatine co-localisant avec VprBP ainsi qu’avec des facteurs impliqués dans la réparation de l’ADN. La formation de ces foyers représente un événement essentiel et précoce dans l’induction de l’arrêt de cycle cellulaire en G2. Enfin, nous démontrons que Vpr est capable de recruter CRL4A(VprBP) au niveau de la chromatine et nous apportons des preuves indiquant que le substrat inconnu ciblé par Vpr est une protéine associée à la chromatine. Globalement, nos résultats révèlent certains des ménanismes par lesquels Vpr induit des perturbations du cycle cellulaire. En outre, cette étude contribue à notre compréhension de la modulation du système ubiquitine-protéasome par le VIH-1 et son implication fonctionnelle dans la manipulation de l’environnement cellulaire de l’hôte.

Intégration du contexte en traduction statistique à l’aide d’un perceptron à plusieurs couches

Les systèmes de traduction statistique à base de segments traduisent les phrases un segment à la fois, en plusieurs étapes. À chaque étape, ces systèmes ne considèrent que très peu d’informations pour choisir la traduction d’un segment. Les scores du dictionnaire de segments bilingues sont calculés sans égard aux contextes dans lesquels ils sont utilisés et les modèles de langue ne considèrent que les quelques mots entourant le segment traduit.Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle considérant la phrase en entier lors de la sélection de chaque mot cible. Notre modèle d’intégration du contexte se différentie des précédents par l’utilisation d’un ppc (perceptron à plusieurs couches). Une propriété intéressante des ppc est leur couche cachée, qui propose une représentation alternative à celle offerte par les mots pour encoder les phrases à traduire. Une évaluation superficielle de cette représentation alter- native nous a montré qu’elle est capable de regrouper certaines phrases sources similaires même si elles étaient formulées différemment. Nous avons d’abord comparé avantageusement les prédictions de nos ppc à celles d’ibm1, un modèle couramment utilisé en traduction. Nous avons ensuite intégré nos ppc à notre système de traduction statistique de l’anglais vers le français. Nos ppc ont amélioré les traductions de notre système de base et d’un deuxième système de référence auquel était intégré IBM1.

Statistical potentials for evolutionary studies

Les séquences protéiques naturelles sont le résultat net de l’interaction entre les mécanismes de mutation, de sélection naturelle et de dérive stochastique au cours des temps évolutifs. Les modèles probabilistes d’évolution moléculaire qui tiennent compte de ces différents facteurs ont été substantiellement améliorés au cours des dernières années. En particulier, ont été proposés des modèles incorporant explicitement la structure des protéines et les interdépendances entre sites, ainsi que les outils statistiques pour évaluer la performance de ces modèles. Toutefois, en dépit des avancées significatives dans cette direction, seules des représentations très simplifiées de la structure protéique ont été utilisées jusqu’à présent. Dans ce contexte, le sujet général de cette thèse est la modélisation de la structure tridimensionnelle des protéines, en tenant compte des limitations pratiques imposées par l’utilisation de méthodes phylogénétiques très gourmandes en temps de calcul. Dans un premier temps, une méthode statistique générale est présentée, visant à optimiser les paramètres d’un potentiel statistique (qui est une pseudo-énergie mesurant la compatibilité séquence-structure). La forme fonctionnelle du potentiel est par la suite raffinée, en augmentant le niveau de détails dans la description structurale sans alourdir les coûts computationnels. Plusieurs éléments structuraux sont explorés : interactions entre pairs de résidus, accessibilité au solvant, conformation de la chaîne principale et flexibilité. Les potentiels sont ensuite inclus dans un modèle d’évolution et leur performance est évaluée en termes d’ajustement statistique à des données réelles, et contrastée avec des modèles d’évolution standards. Finalement, le nouveau modèle structurellement contraint ainsi obtenu est utilisé pour mieux comprendre les relations entre niveau d’expression des gènes et sélection et conservation de leur séquence protéique.