An Analysis of Laypeople’s Beliefs Regarding the Origins of Their Worst Nightmare

Essai présenté à la Faculté des Arts et des Sciences en vue de l’obtention du grade de Doctorat en Psychologie Clinique (D. Psy.)

Signature optique d’effet Stark dans une bicouche de CuPc:C60

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.

La caméra catalytique : du transfert d’affects du corps-filmant au corps-regardant dans les films de John Cassavetes et de Philippe Grandrieux

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.

Une approche heuristique pour l’apprentissage de transformations de modèles complexes à partir d’exemples

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.

Le respect dans le cinéma de Jia Zhang-ke ou les empreintes fertiles du conteur ignorant

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

Les causes des violences ethniques de 2010 au Kirghizistan

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.

Étude d’impact : comparaison et analyse des données anthropométriques et biologiques d’enfants d’âge scolaire au Burkina Faso

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 ».

Geophysical Constraints on Structure and Tectonics of the Eastern Arabian Sea and the Adjoining West Coast of India with Special Reference to the Kerala Basin

The main objective of the present study is to model the gravity fields in terms of lithospheric structure below the western continental margin of India (WCMI) identify zones of crustal mass anomalies and attempt to infer the location of Ocean Continent transition in the Arabian Sea. In this study, the area starting from the western shield margin to the region covering the deep oceanic parts of the Arabian Sea which is bounded by Carlsberg and Cerg and Central Indian ridges in the south, eastern part of the Indus Cone in the west and falling between 630E and 800E longitudes, and 50N - 240N latitudes has been considered. The vast amount of seismic reflection and refraction data in the form of crustal velocities, basement configuration and crustal thicknesses available for the west coast as well as the eastern Arabian Sea has been utilized for this purpose

AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR SONAR TARGET DETECTION

Neural Network has emerged as the topic of the day. The spectrum of its application is as wide as from ECG noise filtering to seismic data analysis and from elementary particle detection to electronic music composition. The focal point of the proposed work is an application of a massively parallel connectionist model network for detection of a sonar target. This task is segmented into: (i) generation of training patterns from sea noise that contains radiated noise of a target, for teaching the network;(ii) selection of suitable network topology and learning algorithm and (iii) training of the network and its subsequent testing where the network detects, in unknown patterns applied to it, the presence of the features it has already learned in. A three-layer perceptron using backpropagation learning is initially subjected to a recursive training with example patterns (derived from sea ambient noise with and without the radiated noise of a target). On every presentation, the error in the output of the network is propagated back and the weights and the bias associated with each neuron in the network are modified in proportion to this error measure. During this iterative process, the network converges and extracts the target features which get encoded into its generalized weights and biases.In every unknown pattern that the converged network subsequently confronts with, it searches for the features already learned and outputs an indication for their presence or absence. This capability for target detection is exhibited by the response of the network to various test patterns presented to it.Three network topologies are tried with two variants of backpropagation learning and a grading of the performance of each combination is subsequently made.

Modification of Natural Rubber using Thermoset Resins

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.

Constraining the active tectonic deformation of Andaman-Nicobar Arc in the background of December 26,2004 Great Sumatra-Andaman Earthquake

The Andaman-Nicobar Islands in the Bay of Bengal lies in a zone where the Indian plate subducts beneath the Burmese microplate, and therefore forms a belt of frequent earthquakes. Few efforts, not withstanding the available historical and instrumental data were not effectively used before the Mw 9.3 Sumatra-Andaman earthquake to draw any inference on the spatial and temporal distribution of large subduction zone earthquakes in this region. An attempt to constrain the active crustal deformation of the Andaman-Nicobar arc in the background of the December 26, 2004 Great Sumatra-Andaman megathrust earthquake is made here, thereby presenting a unique data set representing the pre-seismic convergence and co-seismic displacement.Understanding the mechanisms of the subduction zone earthquakes is both challenging sCientifically and important for assessing the related earthquake hazards. In many subduction zones, thrust earthquakes may have characteristic patterns in space and time. However, the mechanism of mega events still remains largely unresolved.Large subduction zone earthquakes are usually associated with high amplitude co-seismic deformation above the plate boundary megathrust and the elastic relaxation of the fore-arc. These are expressed as vertical changes in land level with the up-dip part of the rupture surface uplifted and the areas above the down-dip edge subsided. One of the most characteristic pattern associated with the inter-seismic era is that the deformation is in an opposite sense that of co-seismic period.This work was started in 2002 to understand the tectonic deformation along the Andaman-Nicobar arc using seismological, geological and geodetic data. The occurrence of the 2004 megathrust earthquake gave a new dimension to this study, by providing an opportunity to examine the co-seismic deformation associated with the greatest earthquake to have occurred since the advent of Global Positioning System (GPS) and broadband seismometry. The major objectives of this study are to assess the pre-seismic stress regimes, to determine the pre-seismic convergence rate, to analyze and interpret the pattern of co-seismic displacement and slip on various segments and to look out for any possible recurrence interval for megathrust event occurrence for Andaman-Nicobar subduction zone. This thesis is arranged in six chapters with further subdivisions dealing all the above aspects.

Geodynamics of the Andaman - Sumatra - Java Trench - Arc System Based on Gravity and Seismotectonic Study

This work aims to study the variation in subduction zone geometry along and across the arc and the fault pattern within the subducting plate. Depth of penetration as well as the dip of the Benioff zone varies considerably along the arc which corresponds to the curvature of the fold- thrust belt which varies from concave to convex in different sectors of the arc. The entire arc is divided into 27 segments and depth sections thus prepared are utilized to investigate the average dip of the Benioff zone in the different parts of the entire arc, penetration depth of the subducting lithosphere, the subduction zone geometry underlying the trench, the arctrench gap, etc.The study also describes how different seismogenic sources are identified in the region, estimation of moment release rate and deformation pattern. The region is divided into broad seismogenic belts. Based on these previous studies and seismicity Pattern, we identified several broad distinct seismogenic belts/sources. These are l) the Outer arc region consisting of Andaman-Nicobar islands 2) the back-arc Andaman Sea 3)The Sumatran fault zone(SFZ)4)Java onshore region termed as Jave Fault Zone(JFZ)5)Sumatran fore arc silver plate consisting of Mentawai fault(MFZ)6) The offshore java fore arc region 7)The Sunda Strait region.As the Seismicity is variable,it is difficult to demarcate individual seismogenic sources.Hence, we employed a moving window method having a window length of 3—4° and with 50% overlapping starting from one end to the other. We succeeded in defining 4 sources each in the Andaman fore arc and Back arc region, 9 such sources (moving windows) in the Sumatran Fault zone (SFZ), 9 sources in the offshore SFZ region and 7 sources in the offshore Java region. Because of the low seismicity along JFZ, it is separated into three seismogenic sources namely West Java, Central Java and East Java. The Sunda strait is considered as a single seismogenic source.The deformation rates for each of the seismogenic zones have been computed. A detailed error analysis of velocity tensors using Monte—Carlo simulation method has been carried out in order to obtain uncertainties. The eigen values and the respective eigen vectors of the velocity tensor are computed to analyze the actual deformation pattem for different zones. The results obtained have been discussed in the light of regional tectonics, and their implications in terms of geodynamics have been enumerated.ln the light of recent major earthquakes (26th December 2004 and 28th March 2005 events) and the ongoing seismic activity, we have recalculated the variation in the crustal deformation rates prior and after these earthquakes in Andaman—Sumatra region including the data up to 2005 and the significant results has been presented.ln this chapter, the down going lithosphere along the subduction zone is modeled using the free air gravity data by taking into consideration the thickness of the crustal layer, the thickness of the subducting slab, sediment thickness, presence of volcanism, the proximity of the continental crust etc. Here a systematic and detailed gravity interpretation constrained by seismicity and seismic data in the Andaman arc and the Andaman Sea region in order to delineate the crustal structure and density heterogeneities a Io nagnd across the arc and its correlation with the seismogenic behaviour is presented.

Numerical Modelling of Tsunami Propagation in the South East Arabian Sea (SEAS) and Inundation along the Kerala Coast

Tsunamis are water waves generated by a sudden vertical displacement of the water surface. They are waves generated in the ocean by the disturbance associated with seismic activity, under sea volcanic eruptions, submarine landslides, nuclear explosion or meteorite impacts with the ocean. These waves are generated in the ocean and travel into coastal bays, gulfs, estuaries and rivers. These waves travel as gravity waves with a velocity dependent on water depth. The term tsunami is Japanese and means harbour (tsu) and wave (nami). It has been named so because such waves often develop resonant phenomena in harbours after offshore earthquakes.

A Novel Decision Tree Algorithm for Numeric Datasets - C 4.5*Stat

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

Learning disability prediction tool using ANN and ANFIS

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