64 resultados para maximisation
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Queensland, Australia, has a proud pastoral history; however, the private and social benefits of continued woodland clearing for pasture development are unlikely to be as pronounced as they had been in the past. The environmental benefits of tree retention in and regions of the State are now better appreciated and market opportunities have arisen for the unique timbers of western Queensland. A financial model is developed to facilitate a comparison of the private profitability of small-scale timber production from remnant Acacia woodlands against clearing for pasture development in the Mulga Lands and Desert Uplands bioregions of western Queensland. Four small-scale timber production scenarios, which differ in target markets and the extent of processing (value-adding), are explored within the model. Each scenario is examined for the cases where property rights to the timber are vested with the timber processor, and where royalties are payable. For both cases of resource ownership, at least one scenario generates positive returns from timber production, and exceeds the net farm income per hectare for an average grazing property in the study regions over the period 1989-1990 to 2000-2001. The net present value per hectare of selectively harvesting and processing high-value clearwood from remnant western Queensland woodlands is found to be greater than clearing for grazing. (C) 2003 Elsevier B.V. All rights reserved.
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Traditional models describing the relationship between photosynthesis (P) and irradiance (I) do not account for photoacclimation to short-term variation in irradiance. Here we develop and test a model that predicts the rate of photosynthesis under fluctuating irradiances at the scale of days to weeks. Using oxygen respirometry, we measured the rates of change in the P-I model parameters P-max (maximum rate of gross photosynthesis) and I-k (sub-saturation irradiance) of the photo-symbiotic coral Turbinaria mesenterina (Lamarck) following large and small increases and decreases in growth irradiance. We analyse the behaviour of the dynamic P-I model in turbid-water conditions using a dataset of 3-month continuous irradiance as the input variable. In response to upward or downward changes in experimental growth irradiance, I-k values decreased or increased exponentially, reaching new and stable levels within 5-10 days. I-k responded 4 times stronger than P-max to changes in growth irradiance. The kinetics of I-k did not show hysteresis, and changed in similar ways when irradiance was increased or decreased in small or large amounts. This suggests that mechanisms associated with photo-protection during increases in irradiance, and the maximisation of photosynthetic efficiency during decreases in irradiance, are equally potent. On the scale of months, the dynamic P-I model did not predict higher rates of photosynthesis than the static P-I model, but buffered the variation in photosynthesis during periods of reduced irradiance. Fourier analysis indicated that the kinetics of I-k closely matches the main periodicities in daily irradiance (1-2 weeks). The recorded kinetics of photoacclimation in the Turbinaria-zooxanthella symbiosis is comparable to that of free-living phytoplankton and faster than that of higher plants.
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The principal aim of this paper is to measure the amount by which the profit of a multi-input, multi-output firm deviates from maximum short-run profit, and then to decompose this profit gap into components that are of practical use to managers. In particular, our interest is in the measurement of the contribution of unused capacity, along with measures of technical inefficiency, and allocative inefficiency, in this profit gap. We survey existing definitions of capacity and, after discussing their shortcomings, we propose a new ray economic capacity measure that involves short-run profit maximisation, with the output mix held constant. We go on to describe how the gap between observed profit and maximum profit can be calculated and decomposed using linear programming methods. The paper concludes with an empirical illustration, involving data on 28 international airline companies. The empirical results indicate that these airline companies achieve profit levels which are on average US$815m below potential levels, and that 70% of the gap may be attributed to unused capacity. (C) 2002 Elsevier Science B.V. All rights reserved.
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This paper introduces a new method to blindly unmix hyperspectral data, termed dependent component analysis (DECA). This method decomposes a hyperspectral images into a collection of reflectance (or radiance) spectra of the materials present in the scene (endmember signatures) and the corresponding abundance fractions at each pixel. DECA assumes that each pixel is a linear mixture of the endmembers signatures weighted by the correspondent abundance fractions. These abudances are modeled as mixtures of Dirichlet densities, thus enforcing the constraints on abundance fractions imposed by the acquisition process, namely non-negativity and constant sum. The mixing matrix is inferred by a generalized expectation-maximization (GEM) type algorithm. This method overcomes the limitations of unmixing methods based on Independent Component Analysis (ICA) and on geometrical based approaches. The effectiveness of the proposed method is illustrated using simulated data based on U.S.G.S. laboratory spectra and real hyperspectral data collected by the AVIRIS sensor over Cuprite, Nevada.
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While much of the literature on cross section dependence has focused mainly on estimation of the regression coefficients in the underlying model, estimation and inferences on the magnitude and strength of spill-overs and interactions has been largely ignored. At the same time, such inferences are important in many applications, not least because they have structural interpretations and provide useful interpretation and structural explanation for the strength of any interactions. In this paper we propose GMM methods designed to uncover underlying (hidden) interactions in social networks and committees. Special attention is paid to the interval censored regression model. Our methods are applied to a study of committee decision making within the Bank of England’s monetary policy committee.
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Modern macroeconomic theory utilises optimal control techniques to model the maximisation of individual well-being using a lifetime utility function. Agents face choices over current and future consumption (with resultant implied savings decisions) seeking to maximise the present value of current plus future well-being. However, such inter-temporal welfare-maximising assumptions remain empirically untested. In the work presented here we test whether welfare was in (historical) fact maximised in the US between 1870-2000 and find empirical support for the optimising basis of growth theory, but only once a comprehensive view of what constitutes a country’s wealth or capital is taken into account.
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Le travail d'un(e) expert(e) en science forensique exige que ce dernier (cette dernière) prenne une série de décisions. Ces décisions sont difficiles parce qu'elles doivent être prises dans l'inévitable présence d'incertitude, dans le contexte unique des circonstances qui entourent la décision, et, parfois, parce qu'elles sont complexes suite à de nombreuse variables aléatoires et dépendantes les unes des autres. Etant donné que ces décisions peuvent aboutir à des conséquences sérieuses dans l'administration de la justice, la prise de décisions en science forensique devrait être soutenue par un cadre robuste qui fait des inférences en présence d'incertitudes et des décisions sur la base de ces inférences. L'objectif de cette thèse est de répondre à ce besoin en présentant un cadre théorique pour faire des choix rationnels dans des problèmes de décisions rencontrés par les experts dans un laboratoire de science forensique. L'inférence et la théorie de la décision bayésienne satisfont les conditions nécessaires pour un tel cadre théorique. Pour atteindre son objectif, cette thèse consiste de trois propositions, recommandant l'utilisation (1) de la théorie de la décision, (2) des réseaux bayésiens, et (3) des réseaux bayésiens de décision pour gérer des problèmes d'inférence et de décision forensiques. Les résultats présentent un cadre uniforme et cohérent pour faire des inférences et des décisions en science forensique qui utilise les concepts théoriques ci-dessus. Ils décrivent comment organiser chaque type de problème en le décomposant dans ses différents éléments, et comment trouver le meilleur plan d'action en faisant la distinction entre des problèmes de décision en une étape et des problèmes de décision en deux étapes et en y appliquant le principe de la maximisation de l'utilité espérée. Pour illustrer l'application de ce cadre à des problèmes rencontrés par les experts dans un laboratoire de science forensique, des études de cas théoriques appliquent la théorie de la décision, les réseaux bayésiens et les réseaux bayésiens de décision à une sélection de différents types de problèmes d'inférence et de décision impliquant différentes catégories de traces. Deux études du problème des deux traces illustrent comment la construction de réseaux bayésiens permet de gérer des problèmes d'inférence complexes, et ainsi surmonter l'obstacle de la complexité qui peut être présent dans des problèmes de décision. Trois études-une sur ce qu'il faut conclure d'une recherche dans une banque de données qui fournit exactement une correspondance, une sur quel génotype il faut rechercher dans une banque de données sur la base des observations faites sur des résultats de profilage d'ADN, et une sur s'il faut soumettre une trace digitale à un processus qui compare la trace avec des empreintes de sources potentielles-expliquent l'application de la théorie de la décision et des réseaux bayésiens de décision à chacune de ces décisions. Les résultats des études des cas théoriques soutiennent les trois propositions avancées dans cette thèse. Ainsi, cette thèse présente un cadre uniforme pour organiser et trouver le plan d'action le plus rationnel dans des problèmes de décisions rencontrés par les experts dans un laboratoire de science forensique. Le cadre proposé est un outil interactif et exploratoire qui permet de mieux comprendre un problème de décision afin que cette compréhension puisse aboutir à des choix qui sont mieux informés. - Forensic science casework involves making a sériés of choices. The difficulty in making these choices lies in the inévitable presence of uncertainty, the unique context of circumstances surrounding each décision and, in some cases, the complexity due to numerous, interrelated random variables. Given that these décisions can lead to serious conséquences in the admin-istration of justice, forensic décision making should be supported by a robust framework that makes inferences under uncertainty and décisions based on these inferences. The objective of this thesis is to respond to this need by presenting a framework for making rational choices in décision problems encountered by scientists in forensic science laboratories. Bayesian inference and décision theory meets the requirements for such a framework. To attain its objective, this thesis consists of three propositions, advocating the use of (1) décision theory, (2) Bayesian networks, and (3) influence diagrams for handling forensic inference and décision problems. The results present a uniform and coherent framework for making inferences and décisions in forensic science using the above theoretical concepts. They describe how to organize each type of problem by breaking it down into its différent elements, and how to find the most rational course of action by distinguishing between one-stage and two-stage décision problems and applying the principle of expected utility maximization. To illustrate the framework's application to the problems encountered by scientists in forensic science laboratories, theoretical case studies apply décision theory, Bayesian net-works and influence diagrams to a selection of différent types of inference and décision problems dealing with différent catégories of trace evidence. Two studies of the two-trace problem illustrate how the construction of Bayesian networks can handle complex inference problems, and thus overcome the hurdle of complexity that can be present in décision prob-lems. Three studies-one on what to conclude when a database search provides exactly one hit, one on what genotype to search for in a database based on the observations made on DNA typing results, and one on whether to submit a fingermark to the process of comparing it with prints of its potential sources-explain the application of décision theory and influ¬ence diagrams to each of these décisions. The results of the theoretical case studies support the thesis's three propositions. Hence, this thesis présents a uniform framework for organizing and finding the most rational course of action in décision problems encountered by scientists in forensic science laboratories. The proposed framework is an interactive and exploratory tool for better understanding a décision problem so that this understanding may lead to better informed choices.
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Introduction Le cadre conceptuel de l'analyse économique considère que l'individu prend des décisions en mettant en balance les avantages et les inconvénients que ces décisions présentent pour lui. En s'appuyant sur ses préférences et en intégrant ses contraintes (matérielles, physiques, externes, etc.), il choisit d'effectuer ou non une action, d'adopter ou pas un comportement, de façon à ce que les conséquences de ses choix maximisent sa satisfaction. Le fait qu'un individu adopte un certain comportement révèle donc le caractère positif pour lui des conséquences de ce comportement. C'est le postulat méthodologique de rationalité du consommateur, fondement de toute analyse économique. L'adoption par un individu d'un comportement qui implique un risque pour son bien-être physique ou mental suit le même schéma d'analyse. Il résulte d'un arbitrage inter temporel entre la satisfaction que procure ce comportement et le coût du risque associé. Ce risque se définit par la combinaison de la probabilité d'occurrence de l'événement redouté avec la gravité de ses conséquences. En adoptant un comportement à risque, l'individu révèle donc que ce comportement a pour lui un impact net positif. Certains comportements à risque, comme la consommation de tabac et, plus largement, de psychotropes, engendrent une dépendance à même de brider le libre-arbitre du consommateur. Un individu peut être amené à consommer un produit alors même que sa raison lui dicte de ne pas le faire. Ces comportements ont longtemps été considérés par les économistes comme extérieurs au champ d'analyse de leur discipline, la dépendance paraissant antinomique avec le concept de rationalité du consommateur. Par son modèle de dépendance rationnelle, Gary Stanley Becker prend le contre-pied de cette approche en montrant qu'un comportement de dépendance pouvait parfaitement s'expliquer par la maximisation de la fonction de satisfaction d'un individu rationnel et informé. Il postule que les consommateurs de stupéfiants sont conscients des conséquences futures de leurs décisions présentes, tant du point de vue de leur santé que de celui de la dépendance. Dans ce modèle, la dépendance implique deux effets le renforcement et la tolérance. Le renforcement signifie que plus un bien a été consommé dans le passé, plus l'augmentation de sa consommation courante est valorisée. En d'autres termes, l'utilité marginale de la consommation courante augmente avec la consommation antérieure. La tolérance traduit le fait qu'un individu habitué à la consommation d'un bien tirera d'une consommation donnée une satisfaction inférieure par rapport à un individu qui a peu consommé par le passé. Dans l'exemple du tabagisme, l'effet de renforcement implique qu'un grand fumeur ressent une forte envie de fumer, mais que plus il a fumé dans le passé, plus le plaisir qu'il ressent en fumant une quantité donnée de cigarettes diminue. Le premier effet explique le phénomène de manque et le second explique pourquoi la satisfaction qu'un fumeur retire de sa consommation de cigarettes tend à diminuer avec le temps. Selon Becker, l'individu choisit de devenir dépendant : il sait que sa consommation présente de cigarettes contraint ses choix futurs et il détermine au départ sa consommation sur l'ensemble de sa vie. Cependant, ce modèle n'est pas compatible avec les regrets exprimés par de nombreux fumeurs et les tentatives infructueuses de sevrage souvent concomitantes. Un fumeur qui anticiperait parfaitement le phénomène de dépendance arrêterait de fumer à la date voulue, à sa première tentative. Partant de ce constat, Athanasios Orphanides a construit un modèle dans lequel les fumeurs peuvent se retrouver prisonniers de leur consommation par des anticipations imparfaites du pouvoir addictif du tabac. Leur théorie suppose que les individus ne sont pas tous sujets de la même manière à la dépendance, que chacun a une perception subjective de son risque de dépendance et que cette perception évolue constamment durant la période de consommation du bien addictif. Dans ce contexte, un individu qui maximise des préférences stables, mais qui sous-estime le potentiel addictif d'un produit peut devenir dépendant par accident et regretter ensuite cette dépendance. Le modèle de Becker ou celui d'Orphanides ont des conséquences très différentes sur l'action régulatrice que doit ou non jouer l'État sur le marché d'un bien addictif. Si, comme Becker, on considère que les consommateurs sont rationnels et parfaitement informés des conséquences de leurs actes, l'action du régulateur devrait se limiter à l'internalisation du coût externe que les fumeurs font peser sur la société. Si le fumeur est conscient du risque qu'il prend et que pour lui le plaisir qu'il retire de cette consommation dépasse le déplaisir engendré par ses conséquences, une intervention du régulateur reposerait sur une base paternaliste, l'État posant alors un jugement de valeur sur les préférences des individus. En revanche, si on considère, comme dans la modélisation d'Orphanides, que les fumeurs sous-estiment le phénomène de dépendance lorsqu'ils décident de se mettre à fumer, un marché non régulé conduit à une consommation supérieure à celle qui prévaudrait en information parfaite. Certains fumeurs peuvent ainsi se retrouver accrochés à leur consommation de tabac, sans que cela ait été leur but. Dans cette perspective, l'État est légitimé à intervenir par des politiques de lutte contre le tabagisme, afin de compenser les erreurs d'anticipation des individus. Cette thèse propose d'appliquer les outils de l'analyse économique à des problématiques de santé publique dans le domaine des comportements à risque et en particulier du tabagisme. Elle a pour finalité d'apporter de nouveaux éléments de connaissance permettant d'éclairer certains choix de régulation dans ce domaine. Le premier chapitre est une analyse coût-efficacité des thérapies médicamenteuses de soutien à la désaccoutumance tabagique. Comme nous l'avons vu plus haut, certains fumeurs se trouvent piégés dans leur consommation par le phénomène de dépendance et ont des difficultés à arrêter de fumer. Ces dernières années, plusieurs médicaments de soutien au fumeur en phase de sevrage ont fait leur apparition. Parmi eux, on compte des substituts nicotiniques sous forme de gomme, patch, spray ou inhalateur, mais aussi un antidépresseur ne contenant pas de nicotine. Ces traitements présentent des efficacités et des coûts différents. L'évaluation économique en santé permet de calculer un indicateur unique d'efficience qui synthétise l'efficacité d'un traitement et son coût. Cette méthode permet de comparer différents types de prises en charge médicales d'une même pathologie, mais aussi de comparer des interventions thérapeutiques dans des domaines différents. Nous développons un modèle de Markov pour estimer le gain en année de vie d'une stratégie de prévention du tabagisme. Ce modèle permet de simuler le devenir d'une cohorte de fumeurs en fonction du type de soutien à la désaccoutumance qui leur est proposé. Sur cette base, nous calculons le coût par année de vie gagnée de chaque type d'intervention. Les résultats permettent de classer les cinq types de prise en charge selon leur efficience, mais aussi de les comparer à d'autres interventions de prévention dans des domaines différents. Le deuxième chapitre traite des corrélations entre le niveau de formation des individus et leur consommation de tabac. Sur un plan épidémiologique, on constate que les personnes qui atteignent un niveau de formation plus élevé ont une propension à fumer plus faible que les autres. Peut-on en conclure qu'il existe une relation causale inverse entre formation et tabagisme ? Sous l'angle de la théorie économique, il existe deux principales hypothèses à même d'expliquer cette corrélation. La première hypothèse repose sur le modèle de capital santé développé par Michael Grossman au début des années 1970. Dans ce modèle, l'individu dispose d'un stock de santé qui se déprécie avec le temps. Ce stock peut être augmenté grâce à des dépenses en soins médicaux ou à des investissements en temps consacré à l'amélioration de sa santé. La formation a pour effet d'augmenter l'efficacité des investissements en santé. Dans le cas du tabac, Grossman considère que des individus mieux formés auront une meilleurs information sur les méfaits du tabac sur la santé, ce qui tendra à diminuer leur consommation de tabac. La seconde hypothèse ne considère pas un lien causal entre la formation et la santé, mais repose sur l'existence d'une tierce variable qui influencerait parallèlement, et dans un sens opposé, le niveau de formation et la propension à fumer. Cette tierce variable est le taux de préférence pour le présent. Pour un individu fortement tourné vers le présent, l'investissement en temps de formation a un coût relativement élevé dans la mesure où il doit sacrifier du revenu aujourd'hui pour obtenir un revenu plus élevé demain. Parallèlement, il pondère moins fortement la santé future et a donc une plus forte propension à fumer. Nous développons une méthode économétrique qui permet de séparer l'effet de causalité de l'effet de sélection. Le troisième chapitre traite du rôle des interactions sociales dans les comportements à risque des adolescents. La théorie économique considère que chaque individu définit seul ses choix de consommation en maximisant sa fonction d'utilité. Cela ne signifie pas pour autant qu'il soit insensible aux influences extérieures, notamment au comportement de son entourage. Dans certaines situations et pour certains produits, l'utilité que procure la consommation d'un bien est corrélée avec le nombre de personnes qui consomment ce même bien dans l'entourage. En d'autres termes, la consommation des autres, augmente la valeur que l'on attribue à un bien. Ce mécanisme est souvent appliqué à l'analyse des comportements à risque des adolescents et du rôle que peut y jouer le groupe des pairs. Si cet impact est bien connu du point de vue théorique, il est beaucoup plus difficile de le quantifier sur un plan empirique. Pour identifier cet effet, nous développons une méthodologie économétrique, originale dans ce contexte, qui permet de séparer l'effet individuel de l'effet d'influence des pairs dans l'adoption d'un comportement à risque. Nous appliquons cette méthode aux trois comportements à risque que sont la consommation de tabac, d'alcool et de cannabis chez les adolescents.
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Background: Conventional magnetic resonance imaging (MRI) techniques are highly sensitive to detect multiple sclerosis (MS) plaques, enabling a quantitative assessment of inflammatory activity and lesion load. In quantitative analyses of focal lesions, manual or semi-automated segmentations have been widely used to compute the total number of lesions and the total lesion volume. These techniques, however, are both challenging and time-consuming, being also prone to intra-observer and inter-observer variability.Aim: To develop an automated approach to segment brain tissues and MS lesions from brain MRI images. The goal is to reduce the user interaction and to provide an objective tool that eliminates the inter- and intra-observer variability.Methods: Based on the recent methods developed by Souplet et al. and de Boer et al., we propose a novel pipeline which includes the following steps: bias correction, skull stripping, atlas registration, tissue classification, and lesion segmentation. After the initial pre-processing steps, a MRI scan is automatically segmented into 4 classes: white matter (WM), grey matter (GM), cerebrospinal fluid (CSF) and partial volume. An expectation maximisation method which fits a multivariate Gaussian mixture model to T1-w, T2-w and PD-w images is used for this purpose. Based on the obtained tissue masks and using the estimated GM mean and variance, we apply an intensity threshold to the FLAIR image, which provides the lesion segmentation. With the aim of improving this initial result, spatial information coming from the neighbouring tissue labels is used to refine the final lesion segmentation.Results:The experimental evaluation was performed using real data sets of 1.5T and the corresponding ground truth annotations provided by expert radiologists. The following values were obtained: 64% of true positive (TP) fraction, 80% of false positive (FP) fraction, and an average surface distance of 7.89 mm. The results of our approach were quantitatively compared to our implementations of the works of Souplet et al. and de Boer et al., obtaining higher TP and lower FP values.Conclusion: Promising MS lesion segmentation results have been obtained in terms of TP. However, the high number of FP which is still a well-known problem of all the automated MS lesion segmentation approaches has to be improved in order to use them for the standard clinical practice. Our future work will focus on tackling this issue.
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Abstract One of the most important issues in molecular biology is to understand regulatory mechanisms that control gene expression. Gene expression is often regulated by proteins, called transcription factors which bind to short (5 to 20 base pairs),degenerate segments of DNA. Experimental efforts towards understanding the sequence specificity of transcription factors is laborious and expensive, but can be substantially accelerated with the use of computational predictions. This thesis describes the use of algorithms and resources for transcriptionfactor binding site analysis in addressing quantitative modelling, where probabilitic models are built to represent binding properties of a transcription factor and can be used to find new functional binding sites in genomes. Initially, an open-access database(HTPSELEX) was created, holding high quality binding sequences for two eukaryotic families of transcription factors namely CTF/NF1 and LEFT/TCF. The binding sequences were elucidated using a recently described experimental procedure called HTP-SELEX, that allows generation of large number (> 1000) of binding sites using mass sequencing technology. For each HTP-SELEX experiments we also provide accurate primary experimental information about the protein material used, details of the wet lab protocol, an archive of sequencing trace files, and assembled clone sequences of binding sequences. The database also offers reasonably large SELEX libraries obtained with conventional low-throughput protocols.The database is available at http://wwwisrec.isb-sib.ch/htpselex/ and and ftp://ftp.isrec.isb-sib.ch/pub/databases/htpselex. The Expectation-Maximisation(EM) algorithm is one the frequently used methods to estimate probabilistic models to represent the sequence specificity of transcription factors. We present computer simulations in order to estimate the precision of EM estimated models as a function of data set parameters(like length of initial sequences, number of initial sequences, percentage of nonbinding sequences). We observed a remarkable robustness of the EM algorithm with regard to length of training sequences and the degree of contamination. The HTPSELEX database and the benchmarked results of the EM algorithm formed part of the foundation for the subsequent project, where a statistical framework called hidden Markov model has been developed to represent sequence specificity of the transcription factors CTF/NF1 and LEF1/TCF using the HTP-SELEX experiment data. The hidden Markov model framework is capable of both predicting and classifying CTF/NF1 and LEF1/TCF binding sites. A covariance analysis of the binding sites revealed non-independent base preferences at different nucleotide positions, providing insight into the binding mechanism. We next tested the LEF1/TCF model by computing binding scores for a set of LEF1/TCF binding sequences for which relative affinities were determined experimentally using non-linear regression. The predicted and experimentally determined binding affinities were in good correlation.
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This paper presents a new model of voter behaviour under methods of proportional representation (PR). We abstract away from rounding, and assume that a party securing k percent of the vote wins exactly k percent of the available seats. Under this assumption PR is not manipulable by any voter aiming at maximisation of the number of seats in the parliament of her most preferred party. However in this paper we assume that voters are concerned, first and foremost, with the distribution of power in the post-election parliament. We show that, irrespective of which positional scoring rule is adopted, there will always exist circumstances where a voter would have an incentive to vote insincerely. We demonstrate that a voter’s attitude toward uncertainty can influence her incentives to make an insincere vote. Finally, we show that the introduction of a threshold - a rule that a party must secure at least a certain percentage of the vote in order to reach parliament - creates new opportunities for strategic voting. We use the model to explain voter behaviour at the most recent New Zealand general election.
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Le présent mémoire analyse l'impact du contexte d'insolvabilité sur le devoir fiduciaire d'agir dans le meilleur intérêt de la compagnie, devoir imposer aux administrateurs de compagnies par la législation corporative canadienne. L'objectif du mémoire est de déterminer un standard de conduite à être adopté par l'administrateur d'une compagnie insolvable en vue de répondre à ce devoir fiduciaire. Dans un premier temps, comment peut-on définir ce que constitue le « meilleur intérêt de la compagnie» ? L'auteur en vient à la conclusion que l'intérêt de la compagnie est au carrefour d'une communauté d'intérêts lui étant sous-jacents. L'intérêt de la compagnie, bien qu'indépendant de ces intérêts sous-jacents, ne peut s'analyser en faisant abstraction de ces derniers. La jurisprudence et la doctrine récentes laissent entrevoir que l'impact du contexte d'insolvabilité se fait sentir sur la détermination de ces intérêts sous-jacents à celui de la compagnie susceptibles d'être affectés par la finalité poursuivie par la compagnie, finalité axée sur la maximisation des profits à partir des opérations de l'entreprise exploitée par la compagnie. Dans un contexte d'insolvabilité, le créancier, à l'instar de l'actionnaire dans un contexte de solvabilité, supporte le risque commercial résiduel et doit recevoir une attention appropriée par les administrateurs. Par conséquent, dans la détermination de ce que constitue le meilleur intérêt de la compagnie, l'administrateur ne peut, lorsque la compagnie est insolvable, faire abstraction de l'intérêt des créanciers. Ainsi, dans un deuxième temps, qui sont les véritables bénéficiaires du devoir fiduciaire d'agir dans le meilleur intérêt de la compagnie dans un contexte d'insolvabilité? L'auteur en vient à la conclusion que le créancier est un bénéficiaire indirect de ce devoir fiduciaire lorsque la compagnie est insolvable. Tout comme l'actionnaire dans un contexte de solvabilité, le créancier doit être en mesure d'intenter un recours de nature dérivée en vue d'obtenir réparation, pour et au nom de la compagnie. Le contexte d'insolvabilité fait naître, à l'endroit des administrateurs, une obligation de nature fiduciaire de prendre en considération l'intérêt des créanciers tout en permettant à ces derniers d'intenter un tel recours dérivé en vue d'obtenir réparation à la suite d'une violation du devoir fiduciaire d'agir dans le meilleur intérêt de la compagnie. En plus d'être soutenue par une revue de la législation, de la jurisprudence et de la doctrine canadiennes, cette conclusion s'appuie sur une revue de la législation, de la jurisprudence et de la doctrine de certains pays du Commonwealth (Angleterre, Australie et Nouvelle-Zélande) et des États-Unis, juridictions avec lesquelles le Canada entretient des relations privilégiés, historiquement ou économiquement. Finalement, que doit faire l'administrateur d'une compagnie insolvable en vue de répondre à ce devoir fiduciaire d'agir dans le meilleur intérêt de la compagnie? L'auteur arrive à la conclusion que cette obligation de prendre en considération l'intérêt du créancier dans un contexte d'insolvabilité se traduit par un exercice de conciliation entre les intérêts du créancier et ceux des actionnaires. Les paramètres de cet exercice de conciliation sont déterminés en fonction du scénario envisagé par les administrateurs face à la situation d'insolvabilité. Plus le scénario se rapproche d'une liquidation plus ou moins formelle des actifs tangibles et facilement dissociables de la compagnie, moins cet exercice en sera un de conciliation et plus l'intérêt du créancier devra recevoir une attention prépondérante. À l'opposé, plus le scénario en est un de restructuration fondée sur une relance de l'entreprise exploitée par la compagnie insolvable, plus l'intérêt de l'actionnaire devra recevoir une attention particulière.
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Tout au long de la vie, le cerveau développe des représentations de son environnement permettant à l’individu d’en tirer meilleur profit. Comment ces représentations se développent-elles pendant la quête de récompenses demeure un mystère. Il est raisonnable de penser que le cortex est le siège de ces représentations et que les ganglions de la base jouent un rôle important dans la maximisation des récompenses. En particulier, les neurones dopaminergiques semblent coder un signal d’erreur de prédiction de récompense. Cette thèse étudie le problème en construisant, à l’aide de l’apprentissage machine, un modèle informatique intégrant de nombreuses évidences neurologiques. Après une introduction au cadre mathématique et à quelques algorithmes de l’apprentissage machine, un survol de l’apprentissage en psychologie et en neuroscience et une revue des modèles de l’apprentissage dans les ganglions de la base, la thèse comporte trois articles. Le premier montre qu’il est possible d’apprendre à maximiser ses récompenses tout en développant de meilleures représentations des entrées. Le second article porte sur l'important problème toujours non résolu de la représentation du temps. Il démontre qu’une représentation du temps peut être acquise automatiquement dans un réseau de neurones artificiels faisant office de mémoire de travail. La représentation développée par le modèle ressemble beaucoup à l’activité de neurones corticaux dans des tâches similaires. De plus, le modèle montre que l’utilisation du signal d’erreur de récompense peut accélérer la construction de ces représentations temporelles. Finalement, il montre qu’une telle représentation acquise automatiquement dans le cortex peut fournir l’information nécessaire aux ganglions de la base pour expliquer le signal dopaminergique. Enfin, le troisième article évalue le pouvoir explicatif et prédictif du modèle sur différentes situations comme la présence ou l’absence d’un stimulus (conditionnement classique ou de trace) pendant l’attente de la récompense. En plus de faire des prédictions très intéressantes en lien avec la littérature sur les intervalles de temps, l’article révèle certaines lacunes du modèle qui devront être améliorées. Bref, cette thèse étend les modèles actuels de l’apprentissage des ganglions de la base et du système dopaminergique au développement concurrent de représentations temporelles dans le cortex et aux interactions de ces deux structures.