Bee Communities in Restored Landfill Sites of Niagara Region

This study examined the impact of habitat restoration on bee communities (Hymenoptera: Apidae) of the Niagara Region, Ontario, Canada. Bee abundance and diversity was studied in three restored landfill sites: the Glenridge Quarry Naturalization Site (GQNS) in St. Catharines, Elm Street Naturalization Site in Port Colborne, and Station Road Naturalization Site in Wainfleet during 2011 and 2012. GQNS represented older sites restored from 2001-2003. Elm and Station sites represented newly restored landfills as of 2011. These sites were compared to control sites at Brock University where bee communities are well established and again to other landfills where no stable habitat was available before restoration. The objective of this study is to investigate the impact of restoration level on bee abundance and diversity in restored landfill sites of the Niagara Region. Based on the increased disturbance hypothesis (InDH) and the intermediate disturbance hypothesis (IDH), I hypothesized that bee abundance and diversity will follow two patterns. First pattern according to InDH suggest that as the disturbance decrease the bee abundance and diversity will increased. Second pattern according to the IDH bee abundance and diversity will be the highest at the intermediate level of disturbance. A total of 7 173 bees were collected using pan traps and flower collections, from May to October 2011 and 2012. Bees were classified to five families, 21 genera and sub-genera, containing at least 78 species. In 2011 bee abundance was not significantly different among restoration levels while in 2012 bee abundance was significant difference among restoration level. According to family there were no significant difference in Halictidae and Apidae abundance among restoration level while Colletidae and Megachilidae abundance were varied among restoration levels. The bee species richness was highest in the newly restored sites followed by restored control sites, and then the control site. The current study demonstrates that habitat restoration results in rapid increases in bee abundance and diversity for newly restored sites, and, further, that it takes only 2-3 years for bee assemblages in newly restored sites to arrive at the same levels of abundance and diversity as in nearby control sites where bee communities are well established.

L'Encyclopedie Contemporaine - Les Eaux-De-Vie Des Charentes

An article, in french, about the history and richness of Cognac.

The Seemingly Unrelated Dynamic Cointegration Regression Model and Testing for Purching Power Parity.

This paper studies seemingly unrelated linear models with integrated regressors and stationary errors. By adding leads and lags of the first differences of the regressors and estimating this augmented dynamic regression model by feasible generalized least squares using the long-run covariance matrix, we obtain an efficient estimator of the cointegrating vector that has a limiting mixed normal distribution. Simulation results suggest that this new estimator compares favorably with others already proposed in the literature. We apply these new estimators to the testing of purchasing power parity (PPP) among the G-7 countries. The test based on the efficient estimates rejects the PPP hypothesis for most countries.

The Bootstrap of Mean for Dependent Heterogeneous Arrays.

Presently, conditions ensuring the validity of bootstrap methods for the sample mean of (possibly heterogeneous) near epoch dependent (NED) functions of mixing processes are unknown. Here we establish the validity of the bootstrap in this context, extending the applicability of bootstrap methods to a class of processes broadly relevant for applications in economics and finance. Our results apply to two block bootstrap methods: the moving blocks bootstrap of Künsch ( 989) and Liu and Singh ( 992), and the stationary bootstrap of Politis and Romano ( 994). In particular, the consistency of the bootstrap variance estimator for the sample mean is shown to be robust against heteroskedasticity and dependence of unknown form. The first order asymptotic validity of the bootstrap approximation to the actual distribution of the sample mean is also established in this heterogeneous NED context.

Exact Nonparametric Two-Sample Homogeneity Tests for Possibly Discrete Distributions.

In this paper, we study several tests for the equality of two unknown distributions. Two are based on empirical distribution functions, three others on nonparametric probability density estimates, and the last ones on differences between sample moments. We suggest controlling the size of such tests (under nonparametric assumptions) by using permutational versions of the tests jointly with the method of Monte Carlo tests properly adjusted to deal with discrete distributions. We also propose a combined test procedure, whose level is again perfectly controlled through the Monte Carlo test technique and has better power properties than the individual tests that are combined. Finally, in a simulation experiment, we show that the technique suggested provides perfect control of test size and that the new tests proposed can yield sizeable power improvements.

GLS Detrending, Efficient Unit Root Tests and Structural Change

We extend the class of M-tests for a unit root analyzed by Perron and Ng (1996) and Ng and Perron (1997) to the case where a change in the trend function is allowed to occur at an unknown time. These tests M(GLS) adopt the GLS detrending approach of Dufour and King (1991) and Elliott, Rothenberg and Stock (1996) (ERS). Following Perron (1989), we consider two models : one allowing for a change in slope and the other for both a change in intercept and slope. We derive the asymptotic distribution of the tests as well as that of the feasible point optimal tests PT(GLS) suggested by ERS. The asymptotic critical values of the tests are tabulated. Also, we compute the non-centrality parameter used for the local GLS detrending that permits the tests to have 50% asymptotic power at that value. We show that the M(GLS) and PT(GLS) tests have an asymptotic power function close to the power envelope. An extensive simulation study analyzes the size and power in finite samples under various methods to select the truncation lag for the autoregressive spectral density estimator. An empirical application is also provided.

Quadratic M-Estimators for ARCH-Type Processes

This paper addresses the issue of estimating semiparametric time series models specified by their conditional mean and conditional variance. We stress the importance of using joint restrictions on the mean and variance. This leads us to take into account the covariance between the mean and the variance and the variance of the variance, that is, the skewness and kurtosis. We establish the direct links between the usual parametric estimation methods, namely, the QMLE, the GMM and the M-estimation. The ususal univariate QMLE is, under non-normality, less efficient than the optimal GMM estimator. However, the bivariate QMLE based on the dependent variable and its square is as efficient as the optimal GMM one. A Monte Carlo analysis confirms the relevance of our approach, in particular, the importance of skewness.

Asymptotic Approximations in the Near-Integrated Model with a Non-Zero Initial Condition

This paper considers various asymptotic approximations in the near-integrated firstorder autoregressive model with a non-zero initial condition. We first extend the work of Knight and Satchell (1993), who considered the random walk case with a zero initial condition, to derive the expansion of the relevant joint moment generating function in this more general framework. We also consider, as alternative approximations, the stochastic expansion of Phillips (1987c) and the continuous time approximation of Perron (1991). We assess how these alternative methods provide or not an adequate approximation to the finite-sample distribution of the least-squares estimator in a first-order autoregressive model. The results show that, when the initial condition is non-zero, Perron's (1991) continuous time approximation performs very well while the others only offer improvements when the initial condition is zero.

Anonymous Single-Profile Welfarism

This note reexamines the single-profile approach to social-choice theory. If an alternative is interpreted as a social state of affairs or a history of the world, it can be argued that a multi-profile approach is inappropriate because the information profile is determined by the set of alternatives. However, single-profile approaches are criticized because of the limitations they impose on the possibility of formulating properties such as anonymity. We suggest an alternative definition of anonymity that applies in a single-profile setting and characterize anonymous single-profile welfarism under a richness assumption.

Réseau de recherche E-Inclusion, thème 3 : Audiovision interactive et adaptable, projet 3.1, rapport final

Le Réseau de recherche E-Inclusion a pour but de permettre à tous les Canadiens d’accéder au contenu informationnel de documents audiovisuels. Le thème 3 du projet, Audiovision interactive et adaptable, avait pour but d'offrir des lignes directrices à l'intention de producteurs de films et d'émissions de télévision concernant le contenu de textes d'audiovision, et de mesurer l'utilité potentielle, pour la production de textes d'audiovision à partir de mots-clés générés dans d'autres contextes.

Expérience sonore des usagers dans l'espace public urbain: l'exemple du boulevard Saint-Laurent à Montréal.

La recherche sur le phénomène sonore, depuis les théorisations de Pierre Schaeffer entourant le concept de « l’objet sonore », a largement évolué nous permettant d’en saisir toute sa complexité. Poursuivant ce même dessein, nous proposons une approche compréhensive du phénomène sonore dans l’espace public urbain en nous penchant plus spécifiquement sur l’interprétation sonore des usagers empruntant les grandes rues commerciales de la ville et en l’occurrence, celles de Montréal. Au quotidien, le citadin déambule et chemine dans l’espace public en prenant conscience de son environnement à l’aide de ses sens. Outre l’aspect visuel, l’ensemble des autres sens sont, pour la plupart du temps, négligés par les designers de l’espace urbain. Il en résulte une conception du projet urbain relativement pauvre au niveau sonore. Dans ce mémoire, il sera question d’aborder le son sous l’angle de l’expérience subjective telle qu’elle est vécue par les usagers. L’objectif de nos travaux tend donc à approfondir la compréhension de l’expérience sonore de l’usager dans l’espace public urbain afin d’en intégrer les principes en amont du processus de conception. Les théories et méthodes issues du domaine de l’environnement sonore voient leur champ d’investigation élargi par l’anthropologie des sens. La richesse de cette approche permet de mieux saisir les multiples dimensions qui façonnent le vécu sonore des usagers. Le cadre de références puise également dans les pratiques artistiques. L’analyse de ces dernières fait émerger des dimensions utiles à la compréhension de l’expérience sonore. Cette expérimentation a été effectuée à l’aide de différentes méthodes de collecte de données permettant de recueillir un maximum de matière qualitative. Ainsi, des observations, des parcours d’écoute qualifiée, des parcours commentés et finalement des entretiens en profondeur ont été menés. Cette recherche a permis de mieux comprendre le dialogue existant entre le son, l’espace et l’usager en révélant les différentes dimensions de l’expérience sonore de la grande rue commerciale et notamment, celles entourant la culture des sens.

L'habitude en matière de conduite automobile : une analyse de ses composantes et du rôle qu'elle joue dans le maintien et la régulation des comportements de conduite

« La grande majorité des accidents demeure liée aux comportements dangereux des usagers de la route ». Cet énoncé, lapidaire, fait aujourd’hui figure d’évidence au sein de la communauté des intervenants en sécurité routière. Il repose pourtant sur des prémisses discutables. Le problème le plus fondamental réside dans le fait que la recherche des dernières décennies s’est presque toute entière vouée à l’analyse des seuls aspects défaillants de la conduite (l’accident, les infractions, les erreurs et les fautes de conduite, les conducteurs à risque ou dysfonctionnels, les attitudes et traits de caractère incitant à la conduite dangereuse, etc.). Ce faisant, on a fini par oublier qu’il nous restait encore beaucoup de choses à apprendre sur le fonctionnement usuel de la conduite automobile. Comment, en effet, peut-on escompter élucider tous les rouages de la dynamique accidentelle sans avoir au préalable cerné, et bien compris, les mécanismes de la conduite « ordinaire » ? Comment peut-on parvenir à approfondir notre compréhension des comportements de conduite si l’on fait totalement abstraction de toutes les activités courantes, « normales », auxquelles se livrent les conducteurs lorsqu’ils sont au volant de leur véhicule ? C’est dans la perspective de mieux comprendre les comportements de conduite, dans leur complexité et dans leur diversité, que la présente thèse a été réalisée. Y a plus spécifiquement été examinée la question des habitudes en raison de leur prédominance dans l’activité de la conduite, mais également en raison de leur résistance, des obstacles bien concrets qu’elles sont susceptibles d’opposer à tous ceux qui tentent de modifier les comportements individuels de conduite. Des entrevues en profondeur, menées auprès de trente conducteurs et conductrices âgé(e)s de 17 à 54 ans, devaient permettre de répondre, entre autres, aux questions suivantes : De quoi sont constituées les différentes habitudes en matière de conduite automobile ? Quelle place occupent-elles dans la conduite des individus ? En quoi constituent-elles un frein au changement, à la modification des pratiques adoptées ? Quelles sont les dimensions qui participent à leur installation ? Les résultats de l’analyse ont permis de jeter les bases d’un modèle des comportements de conduite où les sensations corporelles se voient conférer un rôle des plus centraux, et où l’habitude – bien davantage caractérisée par la notion de confort que par celles d’automatisme ou de répétition – concourt non seulement à la pérennité, mais également à la régulation des conduites adoptées sur la route.

Le sensemaking collectif dans une équipe virtuelle

Les équipes virtuelles font l’objet de beaucoup d’attention depuis près de deux décennies. Elles font désormais partie des organisations qui ont dû s’ajuster à l’internationalisation des marchés. Elles sont aussi de plus en plus présentes dans les universités qui mettent en place des cours en environnement virtuel pour préparer leurs étudiants aux nouvelles réalités du marché du travail. Elles sont aussi le fruit des modes nées sous l’impulsion de l’approche constructiviste de la pédagogie. Les recherches qui s’intéressent a elles ont des préoccupations principalement téléologiques et utilitaristes qui donnent le point de vue des gestionnaires et des enseignants sur le phénomène. Peu de recherches se sont penchées sur l’expérience vécue par les membres de ces équipes. Par ailleurs, la volonté de dégager les lois générales des équipes virtuelles amène les chercheurs à l’amputer d’une partie de sa complexité. Notre recherche propose d’observer la manière dont des étudiants ont vécu leur expérience de collaboration en équipe virtuelle. Nous adoptons une posture interprétative et une approche narrative pour observer leur «sensemaking». Cette perspective nous permet de tenir compte de la complexité du phénomène. Nos questions de recherche sont : comment les étudiants font-ils sens de leur collaboration? Comment le «sensemaking» individuel contribue-t-il à construire le «sensemaking» collectif? Nos résultats nous renseignent sur l’importance que revêt le «sensegiving», pour les équipes virtuelles, dans la création de «sensemaking» collectif.

Inférence doublement robuste en présence de données imputées dans les enquêtes

L'imputation est souvent utilisée dans les enquêtes pour traiter la non-réponse partielle. Il est bien connu que traiter les valeurs imputées comme des valeurs observées entraîne une sous-estimation importante de la variance des estimateurs ponctuels. Pour remédier à ce problème, plusieurs méthodes d'estimation de la variance ont été proposées dans la littérature, dont des méthodes adaptées de rééchantillonnage telles que le Bootstrap et le Jackknife. Nous définissons le concept de double-robustesse pour l'estimation ponctuelle et de variance sous l'approche par modèle de non-réponse et l'approche par modèle d'imputation. Nous mettons l'emphase sur l'estimation de la variance à l'aide du Jackknife qui est souvent utilisé dans la pratique. Nous étudions les propriétés de différents estimateurs de la variance à l'aide du Jackknife pour l'imputation par la régression déterministe ainsi qu'aléatoire. Nous nous penchons d'abord sur le cas de l'échantillon aléatoire simple. Les cas de l'échantillonnage stratifié et à probabilités inégales seront aussi étudiés. Une étude de simulation compare plusieurs méthodes d'estimation de variance à l'aide du Jackknife en terme de biais et de stabilité relative quand la fraction de sondage n'est pas négligeable. Finalement, nous établissons la normalité asymptotique des estimateurs imputés pour l'imputation par régression déterministe et aléatoire.

Exogeneity, weak identification and instrument selection in econometrics

La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.