The role of ‘Shared Memories’ in shaping nationalist movements : a comparative historical analysis of the Flemish and Québécois nationalist movements

Les mouvements nationalistes flamands et québécois divergent en concernant leur structure; par exemple le nationalisme flamand s'est développé comme un mouvement chrétien-démocrate, alors que le nationalisme québécois contemporain s’est galvanisé autour d'une idéologie laïque de gauche. Par ailleurs, il existe un contraste entre les poids sociodémographique, politique et économique portés par la région de Flandres en Belgique, et ceux portés dans la province du Québec au Canada. Cependant, malgré les influences divergentes structurelles et systémiques, les mouvements nationalistes flamand et québécois ont développé et maintenu des profils très similaires. Par exemple, les deux mouvements nationalistes se définissent par une distinction ethnolinguistique, les deux ont un discours nationaliste parallèle axé sur la nécessité de préserver et de protéger la langue et la culture de la communauté nationale, et les deux se concentrent sur l'obtention d'une redistribution des pouvoirs culturels et politiques. Dans ce mémoire, nous proposons que le profil nationaliste ressemblant du mouvement nationaliste flamand et québécois puisse être expliqué par le développement d'un « nationalisme ethnolinguistique de contestation », qui était initialement mis en place par les nationalistes flamands et québécois cherchant à corriger les effets d'une « division culturelle du travail ». Ce sentiment d’un nationalisme de contestation ethnolinguistique est instrumentalisé et perpétué par les nationalistes flamands et québécois en évoquant certains « souvenirs partagés », qui sont trouvés dans le récit historique de la communauté nationale. Ces souvenirs partagés, ainsi que leurs représentations symboliques, reflètent les sentiments de protestation, injustice et victimisation, qui sont vitaux pour les nationalistes flamands et québécois dans le maintien de leur expression parallèlement à un nationalisme de contestation ethnolinguistique en Flandres et au Québec.

L'épuisement professionnel des enseignants : l'indiscipline des élèves et le rôle modérateur du sentiment d'autoefficacité

Cette étude cherche à identifier les types de comportements d’indiscipline qui ont des relations significatives avec les composantes de l'épuisement professionnel et à déterminer le rôle du sentiment d'autoefficacité des enseignants dans la relation entre l'indiscipline scolaire et l'épuisement professionnel. Nous avons fait parvenir des questionnaires, en début et fin d'année scolaire, à des enseignants d'écoles secondaires publiques francophones de la région de Lanaudière et de Québec. Nous avons procédé à des analyses statistiques longitudinales. Les résultats des régressions multiples (n=98) montrent que les actes d'hostilité à l'endroit des enseignants et la non-préparation des élèves sont associés positivement à l'épuisement professionnel et qu'un haut niveau du sentiment d'autoefficacité joue un rôle modérateur en regard des retards injustifiés de élèves et des actes d'hostilité. Les résultats des analyses qualitatives (n=449) confirment que la gestion de l'indiscipline est l'aspect le plus anxiogène de la profession enseignante et que, plus particulièrement, les actes d'hostilité des élèves à l'endroit des enseignants représentent les événements les plus stressants. La principale contribution de cette recherche se situe au niveau de la compréhension du rôle du sentiment d'autoefficacité des enseignants: un sentiment d'autoefficacité élevé représente un facteur de protection dans la relation entre l'indiscipline scolaire et l'épuisement professionnel.

Can sentiment surveys pre-empt real estate market activities?

We evaluate a number of real estate sentiment indices to ascertain current and forward-looking information content that may be useful for forecasting the demand and supply activities. Our focus lies on sector-specific surveys targeting the players from the supply-side of both residential and non-residential real estate markets. Analyzing the dynamic relationships within a Vector Auto-Regression (VAR) framework, we test the efficacy of these indices by comparing them with other coincident indicators in predicting real estate returns. Overall, our analysis suggests that sentiment indicators convey important information which should be embedded in the modeling exercise to predict real estate market returns. Generally, sentiment indices show better information content than broad economic indicators. The goodness of fit of our models is higher for the residential market than for the non-residential real estate sector. The impulse responses, in general, conform to our theoretical expectations. Variance decompositions and out-of-sample predictions generally show desired contribution and reasonable improvement respectively, thus upholding our hypothesis. Quite remarkably, consistent with the theory, the predictability swings when we look through different phases of the cycle. This perhaps suggests that, e.g. during recessions, market players’ expectations may be more accurate predictor of the future performances, conceivably indicating a ‘negative’ information processing bias and thus conforming to the precautionary motive of consumer behaviour.

Asymmetric response of demand-supply mismatch to investor's sentiment

We look through both the demand and supply side information to understand dynamics of price determination in the real estate market and examine how accurately investors’ attitudes predict the market returns and thereby flagging off extent of any demand-supply mismatch. Our hypothesis is based on the possibility that investors’ call for action in terms of their buy/sell decision and adjustment in reservation/offer prices may indicate impending demand-supply imbalances in the market. In the process, we study several real estate sectors to inform our analysis. The timeframe of our analysis (1995-2010) allows us to observe market dynamics over several economic cycles and in various stages of those cycles. Additionally, we also seek to understand how investors’ attitude or the sentiment affects the market activity over the cycles through asymmetric responses. We test our hypothesis variously using a number of measures of market activity and attitude indicators within several model specifications. The empirical models are estimated using Vector Error Correction framework. Our analysis suggests that investors’ attitude exert strong and statistically significant feedback effects in price determination. Moreover, these effects do reveal heterogeneous responses across the real estate sectors. Interestingly, our results indicate the asymmetric responses during boom, normal and recessionary periods. These results are consistent with the theoretical underpinnings.

TRCM: a methodology for temporal analysis of evolving concepts in Twitter

The Twitter network has been labelled the most commonly used microblogging application around today. With about 500 million estimated registered users as of June, 2012, Twitter has become a credible medium of sentiment/opinion expression. It is also a notable medium for information dissemination; including breaking news on diverse issues since it was launched in 2007. Many organisations, individuals and even government bodies follow activities on the network in order to obtain knowledge on how their audience reacts to tweets that affect them. We can use postings on Twitter (known as tweets) to analyse patterns associated with events by detecting the dynamics of the tweets. A common way of labelling a tweet is by including a number of hashtags that describe its contents. Association Rule Mining can find the likelihood of co-occurrence of hashtags. In this paper, we propose the use of temporal Association Rule Mining to detect rule dynamics, and consequently dynamics of tweets. We coined our methodology Transaction-based Rule Change Mining (TRCM). A number of patterns are identifiable in these rule dynamics including, new rules, emerging rules, unexpected rules and ?dead' rules. Also the linkage between the different types of rule dynamics is investigated experimentally in this paper.

Information content and forecasting ability of sentiment indicators: case of real estate market

We evaluate a number of real estate sentiment indices to ascertain current and forward-looking information content that may be useful for forecasting demand and supply activities. Analyzing the dynamic relationships within a Vector Auto-Regression (VAR) framework and using the quarterly US data over 1988-2010, we test the efficacy of several sentiment measures by comparing them with other coincident economic indicators. Overall, our analysis suggests that the sentiment in real estate convey valuable information that can help predict changes in real estate returns. These findings have important implications for investment decisions, from consumers' as well as institutional investors' perspectives.

Big social data and political sentiment: the tweet stream during the UK General Election 2015 campaign

The General Election for the 56th United Kingdom Parliament was held on 7 May 2015. Tweets related to UK politics, not only those with the specific hashtag ”#GE2015”, have been collected in the period between March 1 and May 31, 2015. The resulting dataset contains over 28 million tweets for a total of 118 GB in uncompressed format or 15 GB in compressed format. This study describes the method that was used to collect the tweets and presents some analysis, including a political sentiment index, and outlines interesting research directions on Big Social Data based on Twitter microblogging.

Towards a unified sentiment lexicon based on graphics processing units

This paper presents an approach to create what we have called a Unified Sentiment Lexicon (USL). This approach aims at aligning, unifying, and expanding the set of sentiment lexicons which are available on the web in order to increase their robustness of coverage. One problem related to the task of the automatic unification of different scores of sentiment lexicons is that there are multiple lexical entries for which the classification of positive, negative, or neutral {P, Z, N} depends on the unit of measurement used in the annotation methodology of the source sentiment lexicon. Our USL approach computes the unified strength of polarity of each lexical entry based on the Pearson correlation coefficient which measures how correlated lexical entries are with a value between 1 and -1, where 1 indicates that the lexical entries are perfectly correlated, 0 indicates no correlation, and -1 means they are perfectly inversely correlated and so is the UnifiedMetrics procedure for CPU and GPU, respectively. Another problem is the high processing time required for computing all the lexical entries in the unification task. Thus, the USL approach computes a subset of lexical entries in each of the 1344 GPU cores and uses parallel processing in order to unify 155802 lexical entries. The results of the analysis conducted using the USL approach show that the USL has 95.430 lexical entries, out of which there are 35.201 considered to be positive, 22.029 negative, and 38.200 neutral. Finally, the runtime was 10 minutes for 95.430 lexical entries; this allows a reduction of the time computing for the UnifiedMetrics by 3 times.

Linked-data based domain-specific sentiment lexicons

In this paper we present a dataset componsed of domain-specific sentiment lexicons in six languages for two domains. We used existing collections of reviews from Trip Advisor, Amazon, the Stanford Network Analysis Project and the OpinRank Review Dataset. We use an RDF model based on the lemon and Marl formats to represent the lexicons. We describe the methodology that we applied to generate the domain-specific lexicons and we provide access information to our datasets.

Sentiment classification for early detection of health alerts in the chemical textile domain

In the chemical textile domain experts have to analyse chemical components and substances that might be harmful for their usage in clothing and textiles. Part of this analysis is performed searching opinions and reports people have expressed concerning these products in the Social Web. However, this type of information on the Internet is not as frequent for this domain as for others, so its detection and classification is difficult and time-consuming. Consequently, problems associated to the use of chemical substances in textiles may not be detected early enough, and could lead to health problems, such as allergies or burns. In this paper, we propose a framework able to detect, retrieve, and classify subjective sentences related to the chemical textile domain, that could be integrated into a wider health surveillance system. We also describe the creation of several datasets with opinions from this domain, the experiments performed using machine learning techniques and different lexical resources such as WordNet, and the evaluation focusing on the sentiment classification, and complaint detection (i.e., negativity). Despite the challenges involved in this domain, our approach obtains promising results with an F-score of 65% for polarity classification and 82% for complaint detection.

Le sentiment d'appartenance à l'école : un regard conceptuel, psychométrique et théorique

Parce qu’il est notamment lié à des facteurs de réussite scolaire et d’adaptation sociale (Eccles & Roeser, 2009; Finn, 1989; Janosz, Georges, & Parent, 1998), le sentiment d’appartenance des élèves est considéré comme étant un élément de première instance qui doit d’être développé et maintenu par les professionnels de l’éducation (MELS, 2012). L'objectif général visait à approfondir notre compréhension du sentiment d’appartenance à l’école. Pour répondre à cet objectif général, trois articles de recherche distincts ont été élaborés. Le premier article présente une analyse conceptuelle visant à clarifier la compréhension du concept de sentiment d’appartenance à l’école. La méthode conceptuelle privilégiée dans cet article est celle de Walker et Avant (2011). La recension des écrits et les référents empiriques répertoriés indiquent que ce concept est de nature multidimensionnelle. L’analyse des données indique quatre attributs définitionnels. L’élève doit : (1) ressentir une émotion positive à l’égard du milieu scolaire; (2) entretenir des relations sociales de qualité avec les membres du milieu scolaire; (3) s’impliquer activement dans les activités de la classe ou celles de l’école; (4) percevoir une certaine synergie (harmonisation), voir même une similarité, avec les membres de son groupe. À la suite de cette étude permettant de mieux comprendre le sentiment d’appartenance à l’école, le deuxième article visait à examiner la structure factorielle et l'invariance de l’instrument de mesure du sentiment d’appartenance Psychological Sense of School Membership (PSSM) au regard du sexe des élèves. Cette étude a été menée chez un échantillon composé de 766 filles et de 391 garçons de troisième secondaire. Les analyses factorielles confirmatoires ont indiqué une structure à trois facteurs : (1) la qualité des relations entre les élèves; (2) la qualité des relations entre les élèves et l’enseignant; ainsi que (3) le sentiment d’acceptation par le milieu. Les analyses factorielles multigroupes ont indiqué pour leur part que le PSSM est un instrument invariant chez les filles et les garçons de troisième secondaire. Finalement, le troisième article a été mené chez un échantillon de 4166 élèves de niveau secondaire afin d’examiner les processus psychologiques complexes s’opérant entre le sentiment d’appartenance et le rendement scolaire (Anderman & Freeman, 2004; Connell & et al., 1994; Roeser et al., 1996). Afin d’examiner ces processus psychologiques, quatre hypothèses issues du modèle de Freeman-Anderman ont été validées par le biais d’analyses acheminatoires : H1 Les affects positifs médiatisent partiellement et positivement l’effet du sentiment d’appartenance sur l’engagement comportemental; H2 Les affects positifs médiatisent partiellement et positivement l’effet du sentiment d’appartenance sur l’engagement affectif; H3 Les affects positifs médiatisent partiellement et positivement l’effet du sentiment d’appartenance sur l’engagement cognitif; H4 Les engagements affectif, cognitif et comportemental médiatisent partiellement et positivement l’effet du sentiment d’appartenance sur le rendement scolaire. Nos résultats appuient partiellement la première hypothèse de recherche tout en soutenant les hypothèses deux, trois et quatre. Spécifiquement, la relation entre le sentiment d’appartenance et l’engagement émotionnel montre davantage un effet direct qu’un effet indirect (H2). L’étude a produit des résultats similaires pour l’engagement cognitif (H3). Finalement, la relation entre le sentiment d’appartenance et le rendement scolaire indique un effet indirect plus grand qu’un effet direct (H4). À la lumière de ces résultats, des recommandations à l’intention des professionnels de l’éducation sont offertes en guise de conclusion.

Dynamic joint sentiment-topic model

Social media data are produced continuously by a large and uncontrolled number of users. The dynamic nature of such data requires the sentiment and topic analysis model to be also dynamically updated, capturing the most recent language use of sentiments and topics in text. We propose a dynamic Joint Sentiment-Topic model (dJST) which allows the detection and tracking of views of current and recurrent interests and shifts in topic and sentiment. Both topic and sentiment dynamics are captured by assuming that the current sentiment-topic-specific word distributions are generated according to the word distributions at previous epochs. We study three different ways of accounting for such dependency information: (1) Sliding window where the current sentiment-topic word distributions are dependent on the previous sentiment-topic-specific word distributions in the last S epochs; (2) skip model where history sentiment topic word distributions are considered by skipping some epochs in between; and (3) multiscale model where previous long- and shorttimescale distributions are taken into consideration. We derive efficient online inference procedures to sequentially update the model with newly arrived data and show the effectiveness of our proposed model on the Mozilla add-on reviews crawled between 2007 and 2011. © 2013 ACM 2157-6904/2013/12-ART5 $ 15.00.

Essays on the impact of stakeholders' sentiment on the financial decision making process

The most important factor that affects the decision making process in finance is the risk which is usually measured by variance (total risk) or systematic risk (beta). Since investors’ sentiment (whether she is an optimist or pessimist) plays a very important role in the choice of beta measure, any decision made for the same asset within the same time horizon will be different for different individuals. In other words, there will neither be homogeneity of beliefs nor the rational expectation prevalent in the market due to behavioral traits. This dissertation consists of three essays. In the first essay, “ Investor Sentiment and Intrinsic Stock Prices”, a new technical trading strategy was developed using a firm specific individual sentiment measure. This behavioral based trading strategy forecasts a range within which a stock price moves in a particular period and can be used for stock trading. Results indicate that sample firms trade within a range and give signals as to when to buy or sell. In the second essay, “Managerial Sentiment and the Value of the Firm”, examined the effect of managerial sentiment on the project selection process using net present value criterion and also effect of managerial sentiment on the value of firm. Final analysis reported that high sentiment and low sentiment managers obtain different values for the same firm before and after the acceptance of a project. Changes in the cost of capital, weighted cost of average capital were found due to managerial sentiment. In the last essay, “Investor Sentiment and Optimal Portfolio Selection”, analyzed how the investor sentiment affects the nature and composition of the optimal portfolio as well as the portfolio performance. Results suggested that the choice of the investor sentiment completely changes the portfolio composition, i.e., the high sentiment investor will have a completely different choice of assets in the portfolio in comparison with the low sentiment investor. The results indicated the practical application of behavioral model based technical indicator for stock trading. Additional insights developed include the valuation of firms with a behavioral component and the importance of distinguishing portfolio performance based on sentiment factors.

Le sentiment d'appartenance à l'école : un regard conceptuel, psychométrique et théorique

Parce qu’il est notamment lié à des facteurs de réussite scolaire et d’adaptation sociale (Eccles & Roeser, 2009; Finn, 1989; Janosz, Georges, & Parent, 1998), le sentiment d’appartenance des élèves est considéré comme étant un élément de première instance qui doit d’être développé et maintenu par les professionnels de l’éducation (MELS, 2012). L'objectif général visait à approfondir notre compréhension du sentiment d’appartenance à l’école. Pour répondre à cet objectif général, trois articles de recherche distincts ont été élaborés. Le premier article présente une analyse conceptuelle visant à clarifier la compréhension du concept de sentiment d’appartenance à l’école. La méthode conceptuelle privilégiée dans cet article est celle de Walker et Avant (2011). La recension des écrits et les référents empiriques répertoriés indiquent que ce concept est de nature multidimensionnelle. L’analyse des données indique quatre attributs définitionnels. L’élève doit : (1) ressentir une émotion positive à l’égard du milieu scolaire; (2) entretenir des relations sociales de qualité avec les membres du milieu scolaire; (3) s’impliquer activement dans les activités de la classe ou celles de l’école; (4) percevoir une certaine synergie (harmonisation), voir même une similarité, avec les membres de son groupe. À la suite de cette étude permettant de mieux comprendre le sentiment d’appartenance à l’école, le deuxième article visait à examiner la structure factorielle et l'invariance de l’instrument de mesure du sentiment d’appartenance Psychological Sense of School Membership (PSSM) au regard du sexe des élèves. Cette étude a été menée chez un échantillon composé de 766 filles et de 391 garçons de troisième secondaire. Les analyses factorielles confirmatoires ont indiqué une structure à trois facteurs : (1) la qualité des relations entre les élèves; (2) la qualité des relations entre les élèves et l’enseignant; ainsi que (3) le sentiment d’acceptation par le milieu. Les analyses factorielles multigroupes ont indiqué pour leur part que le PSSM est un instrument invariant chez les filles et les garçons de troisième secondaire. Finalement, le troisième article a été mené chez un échantillon de 4166 élèves de niveau secondaire afin d’examiner les processus psychologiques complexes s’opérant entre le sentiment d’appartenance et le rendement scolaire (Anderman & Freeman, 2004; Connell & et al., 1994; Roeser et al., 1996). Afin d’examiner ces processus psychologiques, quatre hypothèses issues du modèle de Freeman-Anderman ont été validées par le biais d’analyses acheminatoires : H1 Les affects positifs médiatisent partiellement et positivement l’effet du sentiment d’appartenance sur l’engagement comportemental; H2 Les affects positifs médiatisent partiellement et positivement l’effet du sentiment d’appartenance sur l’engagement affectif; H3 Les affects positifs médiatisent partiellement et positivement l’effet du sentiment d’appartenance sur l’engagement cognitif; H4 Les engagements affectif, cognitif et comportemental médiatisent partiellement et positivement l’effet du sentiment d’appartenance sur le rendement scolaire. Nos résultats appuient partiellement la première hypothèse de recherche tout en soutenant les hypothèses deux, trois et quatre. Spécifiquement, la relation entre le sentiment d’appartenance et l’engagement émotionnel montre davantage un effet direct qu’un effet indirect (H2). L’étude a produit des résultats similaires pour l’engagement cognitif (H3). Finalement, la relation entre le sentiment d’appartenance et le rendement scolaire indique un effet indirect plus grand qu’un effet direct (H4). À la lumière de ces résultats, des recommandations à l’intention des professionnels de l’éducation sont offertes en guise de conclusion.

Analysis Of The Dna Fourier Transform-infrared Microspectroscopic Signature Using An All-reflecting Objective.

The Fourier transform-infrared (FT-IR) signature of dry samples of DNA and DNA-polypeptide complexes, as studied by IR microspectroscopy using a diamond attenuated total reflection (ATR) objective, has revealed important discriminatory characteristics relative to the PO2(-) vibrational stretchings. However, DNA IR marks that provide information on the sample's richness in hydrogen bonds have not been resolved in the spectral profiles obtained with this objective. Here we investigated the performance of an all reflecting objective (ARO) for analysis of the FT-IR signal of hydrogen bonds in DNA samples differing in base richness types (salmon testis vs calf thymus). The results obtained using the ARO indicate prominent band peaks at the spectral region representative of the vibration of nitrogenous base hydrogen bonds and of NH and NH2 groups. The band areas at this spectral region differ in agreement with the DNA base richness type when using the ARO. A peak assigned to adenine was more evident in the AT-rich salmon DNA using either the ARO or the ATR objective. It is concluded that, for the discrimination of DNA IR hydrogen bond vibrations associated with varying base type proportions, the use of an ARO is recommended.