L’influence de la coopération patronale-syndicale sur le fonctionnement et le degré d’autonomie des équipes de travail

Cette étude traite du travail en équipe et de la coopération patronale-syndicale. Nous avons évalué l’influence de la coopération patronale-syndicale sur le fonctionnement et l’autonomie collective des équipes de travail. La méthodologie utilisée s’appuie sur une étude de cas contrastés du point de vue de la variable indépendante (l’intensité de la coopération patronale-syndicale), en neutralisant le plus grand nombre possible de variables de contrôle pouvant influencer la variable dépendante (fonctionnement et autonomie des équipes de travail). Des entrevues semi-structurées avec les représentants des deux usines sélectionnées ont confirmé que la coopération patronale-syndicale était élevée dans une usine et faible dans l’autre. L’analyse des données relatives à notre variable dépendante est basée principalement sur les résultats d’un questionnaire et les données obtenues indiquent que les répondants de l’usine d’Alma font des évaluations plus élevées des aspects liés aux dimensions de la variable dépendantes et celles-ci recouvrent des aspects axés sur la gestion des opérations alors que celles où les évaluations sont plus élevées à Kénogami concernent majoritairement des aspects plus secondaires. Notre hypothèse est essentiellement confirmée et démontre une relation positive entre un degré élevé de coopération patronale-syndicale et l’évaluation par les membres du fonctionnement et de l’autonomie collective de leur équipe. Cette relation positive est cependant mitigée, car elle ne se vérifie pas pour certaines dimensions qui renvoient à des aspects plus secondaires de l’autonomie collective des équipes de travail.

L'esprit de corps à l'oeuvre dans les équipes de football universitaire

Sur la base d’une étude des équipes de football universitaire, le présent mémoire de maîtrise cherche à mettre en évidence les éléments de l’« esprit de corps » — c’est-à-dire l’adhésion pas forcément consciente « des individus aux valeurs et à la valeur d’un groupe qui, en tant que corps intégré, dispose des espèces d’échanges propres à renforcer l’intégration et la solidarité entre ses membres » (Bourdieu, 1989, p. 258) — qui peuvent être applicables à ce groupe donné tout en analysant de quelle façon cette notion vient influencer les performances des équipes. En s’appuyant sur des notes de terrain recueillies lors d’une observation exploratoire et sur des entretiens semi-dirigés réalisés auprès de joueurs de football qui jouent ou qui ont joué au niveau universitaire, ce mémoire a pour objectif de mieux saisir en quoi un esprit de corps présent à l’intérieur d’une équipe de football vient influencer les performances de celle-ci. Sur la base des données recueillies, une équipe présentant un fort esprit de corps en ses rangs voit ses performances la mener au succès. Lorsque les composantes de l’esprit de corps sont présentes, partagées par tous les joueurs et suivies à la lettre, les équipes sont appelées à mieux performer dans la ligue de football universitaire, contrairement à d’autres formations où certains éléments caractérisant l’esprit de corps ont une importance moindre.

Travail des chefs d'établissement et pilotage des équipes pédagogiques : analyse de l'activité de chefs d'établissement en collège réseau ambition réussite en France

Le travail des chefs d’établissement (ChE) a évolué au gré des politiques éducatives. Ces derniers deviennent des agents du changement ou managers dans des établissements autonomes soumis à l'obligation de résultats. En France en 2006, les ChE rencontrent de nouveaux défis avec les réseaux ambition réussite (RAR) au collège. Une situation inédite qui pose une question nouvelle aux ChE : comment piloter des équipes composites dans un collège en RAR ? Le parti pris dans cette thèse est celui de l’ergonomie de l’activité qui questionne un paradoxe : d’un côté, la focale est mise sur le développement du travail collectif dans les établissements et son impact sur les performances, d’un autre côté sont négligés l'organisation du travail à laquelle se livrent les cadres pédagogiques comme le travail d'organisation des professeurs pour faire vivre ces collectifs. Le but ici est de montrer l’importance du travail réel pour comprendre les conditions et difficultés des cadres pédagogiques pour organiser le travail des professeurs.

La construction de relations de confiance au sein des équipes-écoles d’établissements en milieu autochtone du Québec selon les perceptions de leur direction

Résumé : La gestion des ressources humaines dans les écoles situées au sein de communautés autochtones est marquée par différents enjeux d’ordres social, culturel, ethnoculturel, économique et administratif qui impactent les pratiques de leurs directions. Ceux-ci touchent à tous les aspects de la gestion des écoles et peuvent être révélateurs d’un malaise dans l’encadrement des actrices et des acteurs à travers des structures administratives, juridiques, éducatives ou de gouvernance qui comportent des défis relationnels et interactionnels majeurs. Ce type de malaise peut moduler les actions des actrices et des acteurs des établissements et peut entrainer des impacts dans leurs relations, notamment au niveau de leurs relations de confiance, essentielles à la qualité de leurs actions communes. L’approfondissement de cette problématique porte essentiellement sur les conditions associées à la construction de la confiance qui sont de différents ordres, c’est-à-dire contextuel, institutionnel, organisationnel, relationnel ou individuel. Utilisant une approche qualitative, cette recherche repose sur vingt-trois entrevues semi-dirigées avec des directions d’établissement provenant de dix-sept communautés et de trois nations autochtones différentes. L’analyse est menée à partir d’une approche exploratoire constructiviste et interprétativiste. Les conclusions permettent de dégager que la construction de relations de confiance entre des actrices et des acteurs sont tributaires de conditions dans lesquelles s’inscrivent des dynamiques interactionnelles particulières. Influencées par le contexte autochtone singulier, ces conditions sont préalables aux actrices et aux acteurs ou associées à leurs comportements, attitudes, actions ou pratiques. Il apparait que ces dynamiques s’inscrivent dans une configuration des équipes-écoles se caractérisant par six catégories-types d’individus qui se déclinent selon leur origine et leur appartenance ou leur identité ethnique, à savoir les voyageurs autochtones et allochtones, les étrangers autochtones et allochtones et les natifs autochtones et allochtones. La meilleure compréhension de cette organisation conduit à une conception large de la configuration des dynamiques interactionnelles entre des individus et des groupes et entre des communautés d’individus. Ces individus s’affilient spécifiquement selon des identités ou des appartenances individuelles ou de groupe qui peuvent être de différents ordres soit particulièrement, mais non exclusivement, ethnique, linguistique, familial ou se rapportant à des croyances particulières.

Semi-active control for structural vibration based on predictive algorithm [Chinese title = 基于预测算法的结构振动半主动控制]

Based on Newmark-β method, a structural vibration response is predicted. Through finding the appropriate control force parameters within certain ranges to optimize the objective function, the predictive control of the structural vibration is achieved. At the same time, the numerical simulation analysis of a two-storey frame structure with magneto-rheological (MR) dampers under earthquake records is carried out, and the parameter influence on structural vibration reduction is discussed. The results demonstrate that the semi-active control based on Newmark-β predictive algorithm is better than the classical control strategy based on full-state feedback control and has remarkable advantages of structural vibration reduction and control robustness.

Semi-analytic method of contact modelling

An algorithm to improve the accuracy and stability of rigid-body contact force calculation is presented. The algorithm uses a combination of analytic solutions and numerical methods to solve a spring-damper differential equation typical of a contact model. The solution method employs the recently proposed patch method, which especially suits the spring-damper differential equations. The resulting semi-analytic solution reduces the stiffness of the differential equations, while performing faster than conventional alternatives.

Semi-supervised intelligent surveillance system for secure environments

This paper proposes a semi-supervised intelligent visual surveillance system to exploit the information from multi-camera networks for the monitoring of people and vehicles. Modules are proposed to perform critical surveillance tasks including: the management and calibration of cameras within a multi-camera network; tracking of objects across multiple views; recognition of people utilising biometrics and in particular soft-biometrics; the monitoring of crowds; and activity recognition. Recent advances in these computer vision modules and capability gaps in surveillance technology are also highlighted.

Analysis of the build-up of semi and non volatile organic compounds on urban roads

Vehicular traffic in urban areas may adversely affect urban water quality through the build-up of traffic generated semi and non volatile organic compounds (SVOCs and NVOCs) on road surfaces. The characterisation of the build-up processes is the key to developing mitigation measures for the removal of such pollutants from urban stormwater. An in-depth analysis of the build-up of SVOCs and NVOCs was undertaken in the Gold Coast region in Australia. Principal Component Analysis (PCA) and Multicriteria Decision tools such as PROMETHEE and GAIA were employed to understand the SVOC and NVOC build-up under combined traffic scenarios of low, moderate, and high traffic in different land uses. It was found that congestion in the commercial areas and use of lubricants and motor oils in the industrial areas were the main sources of SVOCs and NVOCs on urban roads, respectively. The contribution from residential areas to the build-up of such pollutants was hardly noticeable. It was also revealed through this investigation that the target SVOCs and NVOCs were mainly attached to particulate fractions of 75 to 300 µm whilst the redistribution of coarse fractions due to vehicle activity mainly occurred in the >300 µm size range. Lastly, under combined traffic scenario, moderate traffic with average daily traffic ranging from 2300 to 5900 and average congestion of 0.47 was found to dominate SVOC and NVOC build-up on roads.

Modulation of depth-dependent properties in tissue-engineered cartilage with a semi-permeable membrane and perfusion : a continuum model of matrix metabolism and transport

The functional properties of cartilaginous tissues are determined predominantly by the content, distribution, and organization of proteoglycan and collagen in the extracellular matrix. Extracellular matrix accumulates in tissue-engineered cartilage constructs by metabolism and transport of matrix molecules, processes that are modulated by physical and chemical factors. Constructs incubated under free-swelling conditions with freely permeable or highly permeable membranes exhibit symmetric surface regions of soft tissue. The variation in tissue properties with depth from the surfaces suggests the hypothesis that the transport processes mediated by the boundary conditions govern the distribution of proteoglycan in such constructs. A continuum model (DiMicco and Sah in Transport Porus Med 50:57-73, 2003) was extended to test the effects of membrane permeability and perfusion on proteoglycan accumulation in tissue-engineered cartilage. The concentrations of soluble, bound, and degraded proteoglycan were analyzed as functions of time, space, and non-dimensional parameters for several experimental configurations. The results of the model suggest that the boundary condition at the membrane surface and the rate of perfusion, described by non-dimensional parameters, are important determinants of the pattern of proteoglycan accumulation. With perfusion, the proteoglycan profile is skewed, and decreases or increases in magnitude depending on the level of flow-based stimulation. Utilization of a semi-permeable membrane with or without unidirectional flow may lead to tissues with depth-increasing proteoglycan content, resembling native articular cartilage.

Maintenance strategy optimization using a continuous-state partially observable semi-Markov decision process

Due to the limitation of current condition monitoring technologies, the estimates of asset health states may contain some uncertainties. A maintenance strategy ignoring this uncertainty of asset health state can cause additional costs or downtime. The partially observable Markov decision process (POMDP) is a commonly used approach to derive optimal maintenance strategies when asset health inspections are imperfect. However, existing applications of the POMDP to maintenance decision-making largely adopt the discrete time and state assumptions. The discrete-time assumption requires the health state transitions and maintenance activities only happen at discrete epochs, which cannot model the failure time accurately and is not cost-effective. The discrete health state assumption, on the other hand, may not be elaborate enough to improve the effectiveness of maintenance. To address these limitations, this paper proposes a continuous state partially observable semi-Markov decision process (POSMDP). An algorithm that combines the Monte Carlo-based density projection method and the policy iteration is developed to solve the POSMDP. Different types of maintenance activities (i.e., inspections, replacement, and imperfect maintenance) are considered in this paper. The next maintenance action and the corresponding waiting durations are optimized jointly to minimize the long-run expected cost per unit time and availability. The result of simulation studies shows that the proposed maintenance optimization approach is more cost-effective than maintenance strategies derived by another two approximate methods, when regular inspection intervals are adopted. The simulation study also shows that the maintenance cost can be further reduced by developing maintenance strategies with state-dependent maintenance intervals using the POSMDP. In addition, during the simulation studies the proposed POSMDP shows the ability to adopt a cost-effective strategy structure when multiple types of maintenance activities are involved.

Learning the Kernel Matrix with Semi-Definite Programming

Kernel-based learning algorithms work by embedding the data into a Euclidean space, and then searching for linear relations among the embedded data points. The embedding is performed implicitly, by specifying the inner products between each pair of points in the embedding space. This information is contained in the so-called kernel matrix, a symmetric and positive definite matrix that encodes the relative positions of all points. Specifying this matrix amounts to specifying the geometry of the embedding space and inducing a notion of similarity in the input space -- classical model selection problems in machine learning. In this paper we show how the kernel matrix can be learned from data via semi-definite programming (SDP) techniques. When applied to a kernel matrix associated with both training and test data this gives a powerful transductive algorithm -- using the labelled part of the data one can learn an embedding also for the unlabelled part. The similarity between test points is inferred from training points and their labels. Importantly, these learning problems are convex, so we obtain a method for learning both the model class and the function without local minima. Furthermore, this approach leads directly to a convex method to learn the 2-norm soft margin parameter in support vector machines, solving another important open problem. Finally, the novel approach presented in the paper is supported by positive empirical results.

SwarmPS: Rapid, semi-automated single particle selection software

Single particle analysis (SPA) coupled with high-resolution electron cryo-microscopy is emerging as a powerful technique for the structure determination of membrane protein complexes and soluble macromolecular assemblies. Current estimates suggest that ∼104–105 particle projections are required to attain a 3 Å resolution 3D reconstruction (symmetry dependent). Selecting this number of molecular projections differing in size, shape and symmetry is a rate-limiting step for the automation of 3D image reconstruction. Here, we present SwarmPS, a feature rich GUI based software package to manage large scale, semi-automated particle picking projects. The software provides cross-correlation and edge-detection algorithms. Algorithm-specific parameters are transparently and automatically determined through user interaction with the image, rather than by trial and error. Other features include multiple image handling (∼102), local and global particle selection options, interactive image freezing, automatic particle centering, and full manual override to correct false positives and negatives. SwarmPS is user friendly, flexible, extensible, fast, and capable of exporting boxed out projection images, or particle coordinates, compatible with downstream image processing suites.

Leveraging Web 2.0 data for scalable semi-supervised learning of domain-specific sentiment lexicons

Since manually constructing domain-specific sentiment lexicons is extremely time consuming and it may not even be feasible for domains where linguistic expertise is not available. Research on the automatic construction of domain-specific sentiment lexicons has become a hot topic in recent years. The main contribution of this paper is the illustration of a novel semi-supervised learning method which exploits both term-to-term and document-to-term relations hidden in a corpus for the construction of domain specific sentiment lexicons. More specifically, the proposed two-pass pseudo labeling method combines shallow linguistic parsing and corpusbase statistical learning to make domain-specific sentiment extraction scalable with respect to the sheer volume of opinionated documents archived on the Internet these days. Another novelty of the proposed method is that it can utilize the readily available user-contributed labels of opinionated documents (e.g., the user ratings of product reviews) to bootstrap the performance of sentiment lexicon construction. Our experiments show that the proposed method can generate high quality domain-specific sentiment lexicons as directly assessed by human experts. Moreover, the system generated domain-specific sentiment lexicons can improve polarity prediction tasks at the document level by 2:18% when compared to other well-known baseline methods. Our research opens the door to the development of practical and scalable methods for domain-specific sentiment analysis.