Standardisation process of Universal Mobile Telecommunication System in Third Generation Partnership Project

Third Generation Partnership Project (3GPP) on organisaatio, joka määrittelee ja ylläpitää kolmannen sukupolven matkapuhelinverkon standardeja. Organisaatio luotiin monien eri standardointielinten toimesta havaittaessa, ettei maailmanlaajuista kolmannen sukupolven matkapuhelinteknologiaa voitaisi määritellä ilman laajaa yhteistyötä. 3GPP:ssä standardointityö on jakautunut usealle tekniselle määrittelyryhmälle. Jokaisen ryhmän tehtävänä on kehittää määrittelyjä ja raportteja omalla vastuualueellaan. 3GPP:ssä määrittelytyötä tehdään samanaikaisesti teknillisten määrittelyryhmien välillä. Tämä vaatii tiukkoja sääntöjä määrittelyjen luonti-, hyväksyntä- ja ylläpitotehtäviin. Vain siten on mahdollista hallita määrittelyihin tulevia muutoksia ja tarvittavaa kokonaistyömäärää. Tämä diplomityö kuvaa 3GPP:n määrittelemän UMTS-teknologian. Työssä keskitytään tarkemmin 3GPP-organisaation rakenteeseen, määritysten tekemiseen ja työskentelytapoihin. Tämä diplomityö osoittaa millainen organisaatio ja säännöt vaaditaan maailmanlaajuisen matkapuhelinjärjestelmän kehittämiseen.

Labor Mobility and Productivity Growth

[cat] Els models de creixement amb aprenentatge suposen que el coneixement après en producció es transmet de forma lliure i instantània a tota l'economia. En con- seqüència, l'economia presenta economies d'escala creixents i el creixement de la productivitat (TFP) és endògena. No obstant, el supòsit de difusió instantània del coneixement és poc realista. La difusió del coneixement necessita temps i algun canal de transmissió. En aquest article suposem que el coneixement es transmet amb la contractació de treballadors nous (learning-by-hiring). En el nostre model la difusió instantània i lliure de coneixement pot ocórrer només dins d'un sector. La difusió de coneixement entre sectors pot ocórrer només a través de la mobilitat de treballadors, i per tant, el mercat de treball determina el nivell i la taxa de creixement de productivitat (TFP). Estudiem com els costos de mobilitat laboral modifiquen l'equilibri sota dos escenaris: creixement endogen i exogen. A més, demostrem que d'altres ineficiències del mercat laboral, com són les taxes o els costos de cerca, poden reduir la mobilitat laboral, i per tant, modificar la TFP.

Labor Mobility and Productivity Growth

[cat] Els models de creixement amb aprenentatge suposen que el coneixement après en producció es transmet de forma lliure i instantània a tota l'economia. En con- seqüència, l'economia presenta economies d'escala creixents i el creixement de la productivitat (TFP) és endògena. No obstant, el supòsit de difusió instantània del coneixement és poc realista. La difusió del coneixement necessita temps i algun canal de transmissió. En aquest article suposem que el coneixement es transmet amb la contractació de treballadors nous (learning-by-hiring). En el nostre model la difusió instantània i lliure de coneixement pot ocórrer només dins d'un sector. La difusió de coneixement entre sectors pot ocórrer només a través de la mobilitat de treballadors, i per tant, el mercat de treball determina el nivell i la taxa de creixement de productivitat (TFP). Estudiem com els costos de mobilitat laboral modifiquen l'equilibri sota dos escenaris: creixement endogen i exogen. A més, demostrem que d'altres ineficiències del mercat laboral, com són les taxes o els costos de cerca, poden reduir la mobilitat laboral, i per tant, modificar la TFP.

Development of cardiovascular magnetic resonance imaging techniques for improved characterization of atherosclerotic disease

Atherosclerosis is a chronic cardiovascular disease that involves the thicken¬ing of the artery walls as well as the formation of plaques (lesions) causing the narrowing of the lumens, in vessels such as the aorta, the coronary and the carotid arteries. Magnetic resonance imaging (MRI) is a promising modality for the assessment of atherosclerosis, as it is a non-invasive and patient-friendly procedure that does not use ionizing radiation. MRI offers high soft tissue con¬trast already without the need of intravenous contrast media; while modifica¬tion of the MR pulse sequences allows for further adjustment of the contrast for specific diagnostic needs. As such, MRI can create angiographic images of the vessel lumens to assess stenoses at the late stage of the disease, as well as blood flow-suppressed images for the early investigation of the vessel wall and the characterization of the atherosclerotic plaques. However, despite the great technical progress that occurred over the past two decades, MRI is intrinsically a low sensitive technique and some limitations still exist in terms of accuracy and performance. A major challenge for coronary artery imaging is respiratory motion. State- of-the-art diaphragmatic navigators rely on an indirect measure of motion, per¬form a ID correction, and have long and unpredictable scan time. In response, self-navigation (SM) strategies have recently been introduced that offer 100% scan efficiency and increased ease of use. SN detects respiratory motion di¬rectly from the image data obtained at the level of the heart, and retrospectively corrects the same data before final image reconstruction. Thus, SN holds po-tential for multi-dimensional motion compensation. To this regard, this thesis presents novel SN methods that estimate 2D and 3D motion parameters from aliased sub-images that are obtained from the same raw data composing the final image. Combination of all corrected sub-images produces a final image with reduced motion artifacts for the visualization of the coronaries. The first study (section 2.2, 2D Self-Navigation with Compressed Sensing) consists of a method for 2D translational motion compensation. Here, the use of com- pressed sensing (CS) reconstruction is proposed and investigated to support motion detection by reducing aliasing artifacts. In healthy human subjects, CS demonstrated an improvement in motion detection accuracy with simula¬tions on in vivo data, while improved coronary artery visualization was demon¬strated on in vivo free-breathing acquisitions. However, the motion of the heart induced by respiration has been shown to occur in three dimensions and to be more complex than a simple translation. Therefore, the second study (section 2.3,3D Self-Navigation) consists of a method for 3D affine motion correction rather than 2D only. Here, different techniques were adopted to reduce background signal contribution in respiratory motion tracking, as this can be adversely affected by the static tissue that surrounds the heart. The proposed method demonstrated to improve conspicuity and vi¬sualization of coronary arteries in healthy and cardiovascular disease patient cohorts in comparison to a conventional ID SN method. In the third study (section 2.4, 3D Self-Navigation with Compressed Sensing), the same tracking methods were used to obtain sub-images sorted according to the respiratory position. Then, instead of motion correction, a compressed sensing reconstruction was performed on all sorted sub-image data. This process ex¬ploits the consistency of the sorted data to reduce aliasing artifacts such that the sub-image corresponding to the end-expiratory phase can directly be used to visualize the coronaries. In a healthy volunteer cohort, this strategy improved conspicuity and visualization of the coronary arteries when compared to a con¬ventional ID SN method. For the visualization of the vessel wall and atherosclerotic plaques, the state- of-the-art dual inversion recovery (DIR) technique is able to suppress the signal coming from flowing blood and provide positive wall-lumen contrast. How¬ever, optimal contrast may be difficult to obtain and is subject to RR variability. Furthermore, DIR imaging is time-inefficient and multislice acquisitions may lead to prolonged scanning times. In response and as a fourth study of this thesis (chapter 3, Vessel Wall MRI of the Carotid Arteries), a phase-sensitive DIR method has been implemented and tested in the carotid arteries of a healthy volunteer cohort. By exploiting the phase information of images acquired after DIR, the proposed phase-sensitive method enhances wall-lumen contrast while widens the window of opportunity for image acquisition. As a result, a 3-fold increase in volumetric coverage is obtained at no extra cost in scanning time, while image quality is improved. In conclusion, this thesis presented novel methods to address some of the main challenges for MRI of atherosclerosis: the suppression of motion and flow artifacts for improved visualization of vessel lumens, walls and plaques. Such methods showed to significantly improve image quality in human healthy sub¬jects, as well as scan efficiency and ease-of-use of MRI. Extensive validation is now warranted in patient populations to ascertain their diagnostic perfor¬mance. Eventually, these methods may bring the use of atherosclerosis MRI closer to the clinical practice. Résumé L'athérosclérose est une maladie cardiovasculaire chronique qui implique le épaississement de la paroi des artères, ainsi que la formation de plaques (lé¬sions) provoquant le rétrécissement des lumières, dans des vaisseaux tels que l'aorte, les coronaires et les artères carotides. L'imagerie par résonance magné¬tique (IRM) est une modalité prometteuse pour l'évaluation de l'athérosclérose, car il s'agit d'une procédure non-invasive et conviviale pour les patients, qui n'utilise pas des rayonnements ionisants. L'IRM offre un contraste des tissus mous très élevé sans avoir besoin de médias de contraste intraveineux, tan¬dis que la modification des séquences d'impulsions de RM permet en outre le réglage du contraste pour des besoins diagnostiques spécifiques. À ce titre, l'IRM peut créer des images angiographiques des lumières des vaisseaux pour évaluer les sténoses à la fin du stade de la maladie, ainsi que des images avec suppression du flux sanguin pour une première enquête des parois des vais¬seaux et une caractérisation des plaques d'athérosclérose. Cependant, malgré les grands progrès techniques qui ont eu lieu au cours des deux dernières dé¬cennies, l'IRM est une technique peu sensible et certaines limitations existent encore en termes de précision et de performance. Un des principaux défis pour l'imagerie de l'artère coronaire est le mou¬vement respiratoire. Les navigateurs diaphragmatiques de pointe comptent sur une mesure indirecte de mouvement, effectuent une correction 1D, et ont un temps d'acquisition long et imprévisible. En réponse, les stratégies d'auto- navigation (self-navigation: SN) ont été introduites récemment et offrent 100% d'efficacité d'acquisition et une meilleure facilité d'utilisation. Les SN détectent le mouvement respiratoire directement à partir des données brutes de l'image obtenue au niveau du coeur, et rétrospectivement corrigent ces mêmes données avant la reconstruction finale de l'image. Ainsi, les SN détiennent un poten¬tiel pour une compensation multidimensionnelle du mouvement. A cet égard, cette thèse présente de nouvelles méthodes SN qui estiment les paramètres de mouvement 2D et 3D à partir de sous-images qui sont obtenues à partir des mêmes données brutes qui composent l'image finale. La combinaison de toutes les sous-images corrigées produit une image finale pour la visualisation des coronaires ou les artefacts du mouvement sont réduits. La première étude (section 2.2,2D Self-Navigation with Compressed Sensing) traite d'une méthode pour une compensation 2D de mouvement de translation. Ici, on étudie l'utilisation de la reconstruction d'acquisition comprimée (compressed sensing: CS) pour soutenir la détection de mouvement en réduisant les artefacts de sous-échantillonnage. Chez des sujets humains sains, CS a démontré une amélioration de la précision de la détection de mouvement avec des simula¬tions sur des données in vivo, tandis que la visualisation de l'artère coronaire sur des acquisitions de respiration libre in vivo a aussi été améliorée. Pourtant, le mouvement du coeur induite par la respiration se produit en trois dimensions et il est plus complexe qu'un simple déplacement. Par conséquent, la deuxième étude (section 2.3, 3D Self-Navigation) traite d'une méthode de cor¬rection du mouvement 3D plutôt que 2D uniquement. Ici, différentes tech¬niques ont été adoptées pour réduire la contribution du signal du fond dans le suivi de mouvement respiratoire, qui peut être influencé négativement par le tissu statique qui entoure le coeur. La méthode proposée a démontré une amélioration, par rapport à la procédure classique SN de correction 1D, de la visualisation des artères coronaires dans le groupe de sujets sains et des pa¬tients avec maladies cardio-vasculaires. Dans la troisième étude (section 2.4,3D Self-Navigation with Compressed Sensing), les mêmes méthodes de suivi ont été utilisées pour obtenir des sous-images triées selon la position respiratoire. Au lieu de la correction du mouvement, une reconstruction de CS a été réalisée sur toutes les sous-images triées. Cette procédure exploite la cohérence des données pour réduire les artefacts de sous- échantillonnage de telle sorte que la sous-image correspondant à la phase de fin d'expiration peut directement être utilisée pour visualiser les coronaires. Dans un échantillon de volontaires en bonne santé, cette stratégie a amélioré la netteté et la visualisation des artères coronaires par rapport à une méthode classique SN ID. Pour la visualisation des parois des vaisseaux et de plaques d'athérosclérose, la technique de pointe avec double récupération d'inversion (DIR) est capa¬ble de supprimer le signal provenant du sang et de fournir un contraste posi¬tif entre la paroi et la lumière. Pourtant, il est difficile d'obtenir un contraste optimal car cela est soumis à la variabilité du rythme cardiaque. Par ailleurs, l'imagerie DIR est inefficace du point de vue du temps et les acquisitions "mul- tislice" peuvent conduire à des temps de scan prolongés. En réponse à ce prob¬lème et comme quatrième étude de cette thèse (chapitre 3, Vessel Wall MRI of the Carotid Arteries), une méthode de DIR phase-sensitive a été implémenté et testé

HARVEST LABOR QUALITY AND PRODUCTIVITY:CASE STUDY OF CHERRY GROWING IN CHILE

In Chile, the cherry tree has been one of the fastest growing and most profitable crops in the last ten years. However, increasing production costs, the scarcity of hired labor, and unfavorable exchange rates have reduced the productivity and competitiveness of the Chilean fruit sector. The aim of this article is to evaluate the harvest labor quality in cherry growing in Chile through the use of productivity indicators. A harvest labor evaluation system (HLES) was designed and four indicators were measured: Average Weight of Harvested Box, Average Daily Production per Worker, Percent of Export Fruit, and Percent of Fruit Discarded. Significant differences werefound between the 2010/11 season (with the HLES implementation) and the previous seasons without HLES. The average worker yield, average weight of a filled box, and fruit quality improved, while the amount of discarded fruit decreased. Hired labor management in agriculture is crucial for improving the productivity of the fresh fruit export producers. The use of HLES and the adoption of new technologies could help to solve the competitiveness problem in the Chilean fruit sector.

Labor market experience and well-being after firm closure. Survey evidence on displaced manufacturing workers in Switzerland

This study examines how plant closure affected individuals' careers and lives about two years after they lost their job. We analyze the displaced workers' reemployment prospects and study for reemployed workers the characteristics of their new jobs in terms of reemployment sectors, wages, and job quality. Additionally, we inquire how workers' sociability and subjective well-being were affected by job loss. Our analysis is based on our own survey conducted in Switzerland in 2011. The survey included the workforce of five manufacturing companies that had closed down two years earlier. We addressed the risk of biases typically prevailing with observational data by complementing it with register data from the public unemployment insurance. Moreover, we use a control group based on matched data from the Swiss Household Panel. We find that workers experience strongly diverging outcomes after plant closure: on the one hand, high proportions of the workers experience a smooth transition after plant closure. More than two-thirds of the workers returned to employment, more than half of them within less than six months. With respect to their social lives, we find that positive changes in relationships with their spouse, family and friends are more frequent than negative changes. On the other hand, for a small group of workers plant closure had a detrimental effect. Close to twenty percent remained unemployed. About ten percent of the workers were long-term unemployed and subsequently often were reemployed in jobs of lower quality. Unemployed workers and workers who dropped out of the labor force were particularly prone to find their subjective well-being decreasing. The most vulnerable subgroup in our study were workers over 55. This result stands in striking contrast to a large body of literature that considers labor market institutions to be primarily biased against young workers. Our findings show that older workers not only take longer to find a job but are also less likely to return to employment. Moreover, if they manage to find a job, they experience the severest cuts in wages and job quality of all cohorts. From a life-course perspective this result is remarkable since it shows that workers are not protected from hardship in their late careers. In light of the current demographic changes this finding may have important policy implications. -- Cette étude analyse l'impact des fermetures d'entreprises sur les travailleurs licenciés. Plus précisément, nous examinons les chances de réinsertion des travailleurs dans le marché du travail et - pour ceux qui l'ont fait avec succès - dans quels secteurs, pour quels salaires et avec quelle qualité d'emploi ils sont réengagés. Nous nous intéressons également aux répercussions engendrées par la perte de l'emploi sur la sociabilité et le bien-être subjectif des travailleurs concernés. Notre analyse se base sur les données d'une enquête que nous avons menée en 2011. Cette enquête cible le personnel de cinq entreprises industrielles suisses qui avaient fermé leurs portes deux ans auparavant. Pour dépasser les biais typiques liés aux données d'observation, nous utilisons en complément des données administratives issues de l'assurance chômage publique. De plus, nous utilisons un groupe de contrôle basé sur des données appariées provenant du Panel Suisse de Ménage. Nos analyses montrent des résultats fortement contrastés. D'un côté, la majeure partie des travailleurs ont vécu une transition professionnelle plutôt facile : plus des deux tiers des personnes ont retrouvé un travail et parmi elles plus de la moitié en moins de six mois. Par rapport aux relations sociales, tant avec leur partenaire, qu'avec les membres de leur famille et leurs amis, les changements expérimentés étaient plus fréquemment positifs que négatifs. De l'autre côté, cependant, pour une petite partie de travailleurs la fermeture de leur entreprise a eu des conséquences très négatives sur leur carrière et leur bien-être. Au moment de notre enquête, presque vingt pourcents des travailleurs étaient au chômage. Les personnes au chômage et celles qui avaient quitté le marché du travail ont été particulièrement affectées par une diminution de leur bien-être subjectif. Les plus vulnérables parmi les travailleurs licenciés étaient ceux qui étaient âgés de plus de 55 ans. Notre analyse montre que les travailleurs âgés ont beaucoup moins fréquemment retrouvé un travail. Pour les personnes de plus de 55 ans qui ont tout de même retrouvé un emploi, la réinsertion a durée plus longtemps, les pertes de salaire étaient plus conséquentes et la diminution de la qualité de l'emploi plus grande que pour les autres cohortes. Au vu des changements démographiques actuels, ce résultat interpellant peut avoir des implications politiques importantes.

Arvojen sisäistäminen organisaatiossa - esteet ja edistäjät. Case: Stora Enso Anjalan tehtaat

Tutkimuksen tarkoituksena on selvittää minkälaisia arvojen sisäistämisen esteitä ja edistäjiä organisaatiossa ilmenee ja onko vuorovaikutuksella merkitystä arvojen sisäistämisessä. Case-tutkimuksella selvitän Stora Enson konsernin arvojen sisäistämisen tilaa Anjalan tehtailla sekä pyrin löytämään tutkimustulosten perusteella keinoja ja toimenpide-ehdotuksia arvojen konkretisoimiseksi.Tutkimusmenetelminä käytän kvantitatiivista lomakekyselyä ja kvalitatiivisia puoliksi strukturoituja teemahaastatteluja sekä virtuaalihaastatteluja. Arvojen sisäistämisen esteet organisaatiossa voidaan jakaa neljään ryhmään: arvoprosessin esteisiin, johdon ja esimiesten toimintaan liittyviin esteisiin sekä organisaatioon ja yksilöön liittyviin esteisiin. Arvojen sisäistämisen edistäjät puolestaan painottuvat suurimmaksi osaksi esimies-alais –yhteistoiminnan onnistumiseen. Tärkeimpinä ovat säännölliset kehityskeskustelut, palautteen antaminen, työn- ja vastuunjako, säännölliset osastopalaverit, selkeät tavoitteet, tasapuolisuus, vuorovaikutus ja tiedottaminen, sosiaalinen tuki ja välittäminen. Esimies-alais –toiminnan lisäksi arvot itsessään, organisaatioon liittyvät tekijät sekä osaamispääoman hallinta organisaatiossa toimivat myös arvojen edistäjinä.

2nd ESMO Consensus Conference in Lung Cancer: locally advanced stage III non-small-cell lung cancer.

To complement the existing treatment guidelines for all tumour types, ESMO organises consensus conferences to focus on specific issues in each type of tumour. The 2nd ESMO Consensus Conference on Lung Cancer was held on 11-12 May 2013 in Lugano. A total of 35 experts met to address several questions on non-small-cell lung cancer (NSCLC) in each of four areas: pathology and molecular biomarkers, first-line/second and further lines of treatment in advanced disease, early-stage disease and locally advanced disease. For each question, recommendations were made including reference to the grade of recommendation and level of evidence. This consensus paper focuses on locally advanced disease.

Third International Congress on Epilepsy, Brain, and Mind: Part 2.

Epilepsy is both a disease of the brain and the mind. Here, we present the second of two papers with extended summaries of selected presentations of the Third International Congress on Epilepsy, Brain and Mind (April 3-5, 2014; Brno, Czech Republic). Humanistic, biologic, and therapeutic aspects of epilepsy, particularly those related to the mind, were discussed. The extended summaries provide current overviews of epilepsy, cognitive impairment, and treatment, including brain functional connectivity and functional organization; juvenile myoclonic epilepsy; cognitive problems in newly diagnosed epilepsy; SUDEP including studies on prevention and involvement of the serotoninergic system; aggression and antiepileptic drugs; body, mind, and brain, including pain, orientation, the "self-location", Gourmand syndrome, and obesity; euphoria, obsessions, and compulsions; and circumstantiality and psychiatric comorbidities.

Induction chemoradiation in stage IIIA/N2 non-small-cell lung cancer: a phase 3 randomised trial.

BACKGROUND: One of the standard options in the treatment of stage IIIA/N2 non-small-cell lung cancer is neoadjuvant chemotherapy and surgery. We did a randomised trial to investigate whether the addition of neoadjuvant radiotherapy improves outcomes. METHODS: We enrolled patients in 23 centres in Switzerland, Germany and Serbia. Eligible patients had pathologically proven, stage IIIA/N2 non-small-cell lung cancer and were randomly assigned to treatment groups in a 1:1 ratio. Those in the chemoradiotherapy group received three cycles of neoadjuvant chemotherapy (100 mg/m(2) cisplatin and 85 mg/m(2) docetaxel) followed by radiotherapy with 44 Gy in 22 fractions over 3 weeks, and those in the control group received neoadjuvant chemotherapy alone. All patients were scheduled to undergo surgery. Randomisation was stratified by centre, mediastinal bulk (less than 5 cm vs 5 cm or more), and weight loss (5% or more vs less than 5% in the previous 6 months). The primary endpoint was event-free survival. Analyses were done by intention to treat. This trial is registered with ClinicalTrials.gov, number NCT00030771. FINDINGS: From 2001 to 2012, 232 patients were enrolled, of whom 117 were allocated to the chemoradiotherapy group and 115 to the chemotherapy group. Median event-free survival was similar in the two groups at 12·8 months (95% CI 9·7-22·9) in the chemoradiotherapy group and 11·6 months (8·4-15·2) in the chemotherapy group (p=0·67). Median overall survival was 37·1 months (95% CI 22·6-50·0) with radiotherapy, compared with 26·2 months (19·9-52·1) in the control group. Chemotherapy-related toxic effects were reported in most patients, but 91% of patients completed three cycles of chemotherapy. Radiotherapy-induced grade 3 dysphagia was seen in seven (7%) patients. Three patients died in the control group within 30 days after surgery. INTERPRETATION: Radiotherapy did not add any benefit to induction chemotherapy followed by surgery. We suggest that one definitive local treatment modality combined with neoadjuvant chemotherapy is adequate to treat resectable stage IIIA/N2 non-small-cell lung cancer. FUNDING: Swiss State Secretariat for Education, Research and Innovation (SERI), Swiss Cancer League, and Sanofi.

Error models in hydrogeology applications

Notre consommation en eau souterraine, en particulier comme eau potable ou pour l'irrigation, a considérablement augmenté au cours des années. De nombreux problèmes font alors leur apparition, allant de la prospection de nouvelles ressources à la remédiation des aquifères pollués. Indépendamment du problème hydrogéologique considéré, le principal défi reste la caractérisation des propriétés du sous-sol. Une approche stochastique est alors nécessaire afin de représenter cette incertitude en considérant de multiples scénarios géologiques et en générant un grand nombre de réalisations géostatistiques. Nous rencontrons alors la principale limitation de ces approches qui est le coût de calcul dû à la simulation des processus d'écoulements complexes pour chacune de ces réalisations. Dans la première partie de la thèse, ce problème est investigué dans le contexte de propagation de l'incertitude, oú un ensemble de réalisations est identifié comme représentant les propriétés du sous-sol. Afin de propager cette incertitude à la quantité d'intérêt tout en limitant le coût de calcul, les méthodes actuelles font appel à des modèles d'écoulement approximés. Cela permet l'identification d'un sous-ensemble de réalisations représentant la variabilité de l'ensemble initial. Le modèle complexe d'écoulement est alors évalué uniquement pour ce sousensemble, et, sur la base de ces réponses complexes, l'inférence est faite. Notre objectif est d'améliorer la performance de cette approche en utilisant toute l'information à disposition. Pour cela, le sous-ensemble de réponses approximées et exactes est utilisé afin de construire un modèle d'erreur, qui sert ensuite à corriger le reste des réponses approximées et prédire la réponse du modèle complexe. Cette méthode permet de maximiser l'utilisation de l'information à disposition sans augmentation perceptible du temps de calcul. La propagation de l'incertitude est alors plus précise et plus robuste. La stratégie explorée dans le premier chapitre consiste à apprendre d'un sous-ensemble de réalisations la relation entre les modèles d'écoulement approximé et complexe. Dans la seconde partie de la thèse, cette méthodologie est formalisée mathématiquement en introduisant un modèle de régression entre les réponses fonctionnelles. Comme ce problème est mal posé, il est nécessaire d'en réduire la dimensionnalité. Dans cette optique, l'innovation du travail présenté provient de l'utilisation de l'analyse en composantes principales fonctionnelles (ACPF), qui non seulement effectue la réduction de dimensionnalités tout en maximisant l'information retenue, mais permet aussi de diagnostiquer la qualité du modèle d'erreur dans cet espace fonctionnel. La méthodologie proposée est appliquée à un problème de pollution par une phase liquide nonaqueuse et les résultats obtenus montrent que le modèle d'erreur permet une forte réduction du temps de calcul tout en estimant correctement l'incertitude. De plus, pour chaque réponse approximée, une prédiction de la réponse complexe est fournie par le modèle d'erreur. Le concept de modèle d'erreur fonctionnel est donc pertinent pour la propagation de l'incertitude, mais aussi pour les problèmes d'inférence bayésienne. Les méthodes de Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC) sont les algorithmes les plus communément utilisés afin de générer des réalisations géostatistiques en accord avec les observations. Cependant, ces méthodes souffrent d'un taux d'acceptation très bas pour les problèmes de grande dimensionnalité, résultant en un grand nombre de simulations d'écoulement gaspillées. Une approche en deux temps, le "MCMC en deux étapes", a été introduite afin d'éviter les simulations du modèle complexe inutiles par une évaluation préliminaire de la réalisation. Dans la troisième partie de la thèse, le modèle d'écoulement approximé couplé à un modèle d'erreur sert d'évaluation préliminaire pour le "MCMC en deux étapes". Nous démontrons une augmentation du taux d'acceptation par un facteur de 1.5 à 3 en comparaison avec une implémentation classique de MCMC. Une question reste sans réponse : comment choisir la taille de l'ensemble d'entrainement et comment identifier les réalisations permettant d'optimiser la construction du modèle d'erreur. Cela requiert une stratégie itérative afin que, à chaque nouvelle simulation d'écoulement, le modèle d'erreur soit amélioré en incorporant les nouvelles informations. Ceci est développé dans la quatrième partie de la thèse, oú cette méthodologie est appliquée à un problème d'intrusion saline dans un aquifère côtier. -- Our consumption of groundwater, in particular as drinking water and for irrigation, has considerably increased over the years and groundwater is becoming an increasingly scarce and endangered resource. Nofadays, we are facing many problems ranging from water prospection to sustainable management and remediation of polluted aquifers. Independently of the hydrogeological problem, the main challenge remains dealing with the incomplete knofledge of the underground properties. Stochastic approaches have been developed to represent this uncertainty by considering multiple geological scenarios and generating a large number of realizations. The main limitation of this approach is the computational cost associated with performing complex of simulations in each realization. In the first part of the thesis, we explore this issue in the context of uncertainty propagation, where an ensemble of geostatistical realizations is identified as representative of the subsurface uncertainty. To propagate this lack of knofledge to the quantity of interest (e.g., the concentration of pollutant in extracted water), it is necessary to evaluate the of response of each realization. Due to computational constraints, state-of-the-art methods make use of approximate of simulation, to identify a subset of realizations that represents the variability of the ensemble. The complex and computationally heavy of model is then run for this subset based on which inference is made. Our objective is to increase the performance of this approach by using all of the available information and not solely the subset of exact responses. Two error models are proposed to correct the approximate responses follofing a machine learning approach. For the subset identified by a classical approach (here the distance kernel method) both the approximate and the exact responses are knofn. This information is used to construct an error model and correct the ensemble of approximate responses to predict the "expected" responses of the exact model. The proposed methodology makes use of all the available information without perceptible additional computational costs and leads to an increase in accuracy and robustness of the uncertainty propagation. The strategy explored in the first chapter consists in learning from a subset of realizations the relationship between proxy and exact curves. In the second part of this thesis, the strategy is formalized in a rigorous mathematical framework by defining a regression model between functions. As this problem is ill-posed, it is necessary to reduce its dimensionality. The novelty of the work comes from the use of functional principal component analysis (FPCA), which not only performs the dimensionality reduction while maximizing the retained information, but also allofs a diagnostic of the quality of the error model in the functional space. The proposed methodology is applied to a pollution problem by a non-aqueous phase-liquid. The error model allofs a strong reduction of the computational cost while providing a good estimate of the uncertainty. The individual correction of the proxy response by the error model leads to an excellent prediction of the exact response, opening the door to many applications. The concept of functional error model is useful not only in the context of uncertainty propagation, but also, and maybe even more so, to perform Bayesian inference. Monte Carlo Markov Chain (MCMC) algorithms are the most common choice to ensure that the generated realizations are sampled in accordance with the observations. Hofever, this approach suffers from lof acceptance rate in high dimensional problems, resulting in a large number of wasted of simulations. This led to the introduction of two-stage MCMC, where the computational cost is decreased by avoiding unnecessary simulation of the exact of thanks to a preliminary evaluation of the proposal. In the third part of the thesis, a proxy is coupled to an error model to provide an approximate response for the two-stage MCMC set-up. We demonstrate an increase in acceptance rate by a factor three with respect to one-stage MCMC results. An open question remains: hof do we choose the size of the learning set and identify the realizations to optimize the construction of the error model. This requires devising an iterative strategy to construct the error model, such that, as new of simulations are performed, the error model is iteratively improved by incorporating the new information. This is discussed in the fourth part of the thesis, in which we apply this methodology to a problem of saline intrusion in a coastal aquifer.

Assessing an Adolescent's Capacity for Autonomous Decision-Making in Clinical Care.

The purpose of this article is to provide policy guidance on how to assess the capacity of minor adolescents for autonomous decision-making without a third party authorization, in the field of clinical care. In June 2014, a two-day meeting gathered 20 professionals from all continents, working in the field of adolescent medicine, neurosciences, developmental and clinical psychology, sociology, ethics, and law. Formal presentations and discussions were based on a literature search and the participants' experience. The assessment of adolescent decision-making capacity includes the following: (1) a review of the legal context consistent with the principles of the Convention on the Rights of the Child; (2) an empathetic relationship between the adolescent and the health care professional/team; (3) the respect of the adolescent's developmental stage and capacities; (4) the inclusion, if relevant, of relatives, peers, teachers, or social and mental health providers with the adolescent's consent; (5) the control of coercion and other social forces that influence decision-making; and (6) a deliberative stepwise appraisal of the adolescent's decision-making process. This stepwise approach, already used among adults with psychiatric disorders, includes understanding the different facets of the given situation, reasoning on the involved issues, appreciating the outcomes linked with the decision(s), and expressing a choice. Contextual and psychosocial factors play pivotal roles in the assessment of adolescents' decision-making capacity. The evaluation must be guided by a well-established procedure, and health professionals should be trained accordingly. These proposals are the first to have been developed by a multicultural, multidisciplinary expert panel.

Bupivacaine 0.5 % versus articaine 4 % for the removal of lower third molars. A crossover randomized controlled trial

Objective: To compare the anesthetic action of 0.5% bupivacaine in relation to 4% articaine, both with 1:200,000 epinephrine, in the surgical removal of lower third molars. As a secondary objective hemodynamic changes using both anesthetics were analyzed. Study Design: Triple-blind crossover randomized clinical trial. Eighteen patients underwent bilateral removal of impacted lower third molars using 0.5% bupivacaine or 4% articaine in two different appointments. Preoperative, intraoperative and postoperative variables were recorded. Differences were assessed with McNemar tests and repeated measures ANOVA tests. Results: Both solutions exhibited similar latency times and intraoperative efficacy. Statistical significant lower pain levels were observed with bupivacaine between the fifth (p=0.011) and the ninth (p=0.007) postoperative hours. Bupivacaine provided significantly longer lasting soft tissue anesthesia (p<0.05). Systolic blood pressure and heart rate values were significantly higher with articaine. Conclusions: Bupivacaine could be a valid alternative to articaine especially due to its early postoperative pain prevention ability.