Titre de l'écran-titre (visionné le 5 juin 2023) / Notre étude se concentre sur les disparités dans les durées de sentence entre les hommes et les femmes dans le milieu carcéral québécois. Bien que cette question soit cruciale, peu d'études se sont penchées sur ce sujet au Canada, malgré l'actualité de la disparité de durée de sentence en fonction de l'origine, de l'ethnie, du niveau d'éducation, du niveau de revenu et surtout du genre, dans un monde où les Hommes sont censés naître libres et égaux devant la loi. Pour combler cette lacune, nous avons analysé des données administratives du ministère de la Sécurité publique du Québec pour la période 2007-2017, en utilisant deux régressions et deux méthodes de décomposition différentes. Tout d'abord, nous avons évalué l'écart de durée de sentence entre les hommes et les femmes à l'aide d'une régression linéaire. Ensuite, nous avons utilisé la méthode de décomposition de Oaxaca-Blinder. Enfin, nous avons réalisé une régression quantile inconditionnelle accompagnée de la méthode de décomposition RIF et une régression de distribution pour tester la robustesse de nos résultats. Nos analyses confirment qu'il existe une disparité de durée de sentence entre les hommes et les femmes, un résultat qui rappelle l'importance de réviser les politiques de sentence et de sensibiliser les juges aux préjugés inconscients. / Our study focuses on the disparities in sentence lengths between men and women in the Quebec prison environment. Although this is a crucial issue, few studies have examined this subject in Canada, despite the topicality of the disparity in sentence length according to origin, ethnicity, level of education, income level and especially gender, in a world where men are supposed to be born free and equal before the law. To address this gap, we analyzed administrative data from the Quebec Ministry of Public Security for the period 2007-2017, using two different regressions and decomposition methods. First, we estimated the sentence length gap between men and women using a linear regression. Second, we used the Oaxaca-Blinder decomposition method. Finally, we performed an unconditional quantile regression accompanied by the RIF decomposition method and a distributional regression to test the robustness of our results. Our analyses confirm that there is a disparity in sentence length between men and women, a result that reminds us of the importance of revising sentencing policies and educating judges about unconscious bias.

Québec Université Laval, Bibliothèque 2015

Ce mémoire propose des outils de design d'expérimentations ayant pour but d'aider un analyste dans son investigation d'un système complexe. Les méthodes présentées se divisent en trois groupes, l'exploration, l'optimisation et l'approximation. Les trois ensembles répondent chacun à un besoin particulier lors de l'analyse de système complexe. L'exploration permet de disperser uniformément une collection d'expériences dans l'espace des paramètres du problème. L'optimisation, pour sa part, donne la possibilité de trouver les combinaisons de paramètres optimales du problème. L'approximation, quant à elle, octroie la possibilité d'estimer le résultat de combinaisons de facteurs dont la réponse est inconnue ou difficile à obtenir. Mises ensemble, ces méthodes forment le design d'expérimentation interactif. Elles permettent à un analyste d'obtenir, par le biais de méthodes éprouvées, une information détaillée sur le système étudié.

L'océan joue un rôle très important dans la régulation du climat de la terre à travers les échanges de chaleur avec l'atmosphère, qui se font en grande partie sous forme de Flux de Chaleur Latente (FCL). Ce dernier dépend notamment de l'humidité spécifique à quelques mètres au-dessus de la surface. Cette dernière variable est encore mal maîtrisée dans les modèles météorologiques, et trop peu d'observations sont disponibles à l'échelle du globe pour calculer des champs d'humidité et de flux de chaleur latente, pourtant nécessaires pour forcer les modèles océaniques, par exemple. Dans ce travail, on analyse le potentiel des données de télédétection spatiale pour estimer l'humidité de surface. L'intérêt majeur des satellites est qu'ils nous permettent d'observer l'ensemble des océans à une échelle temporelle de quelques jours seulement. Afin de restituer l'humidité spécifique, nous nous servons des données de températures de brillance mesurées par les radiomètres hyperfréquences AMSU-A (Advanced Microwave Sounding Unit - A) et AMSU-B embarqués à bord des satellites NOAA 15, 16 et 17. AMSU-A comporte 15 canaux entre 23.8 GHz et 89 GHz, avec une résolution de 48 Km, et AMSU-B comporte 5 canaux entre 89 GHz et 183.31 GHz, et a une résolution de 16 Km. Nous utilisons les radiomètres AMSU parce qu'ils possèdent un nombre important de canaux (20 canaux au total), dont certains sont sensibles à la vapeur d'eau. Malgré leur potentiel intéressant, les radiomètres AMSU ont jusqu'ici été peu exploités pour la restitution de l'humidité de surface. Deux approches sont utilisées pour faire cette restitution : la régression linéaire multiple et les réseaux de neurones artificiels. Grâce à cette dernière méthode, nous avons pu restituer l'humidité de surface avec une amélioration de 21.8% par rapport à l'algorithme de référence (Bentamy et al., 2003). Ceci se traduit par un écart rms de 0.86 g/kg, par rapport aux données de validation, qui sont les observations horaires des mouillages TAO et PIRATA. L'ensemble des résultats trouvés au cours de cette étude indique clairement que le satellite apporte un point de vue complémentaire par rapport aux modèles opérationnels et par rapport aux observations, vis-à-vis de l'humidité de surface.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2005-2006 / La régression non paramétrique est un outil statistique permettant de décrire la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables explicatives, sans spécifier de forme stricte pour cette relation. Dans ce mémoire, on présente d'abord la théorie entourant la régression non paramétrique univariée ainsi que différentes méthodes d'estimation, en mettant l'accent sur les fonctions de lissage loess et les splines de régression. On traite ensuite de l'ajustement de relations multidimensionnelles, en s'intéressant plus particulièrement aux méthodes GAM, polyMARS et MARS. On ap- plique finalement ces dernières à une étude portant sur la relation entre la densité mammaire et deux facteurs de croissance analogues à l'insuline, IGF-I et IGFBP-3, ce qui permet de mettre en évidence les avantages de la régression non paramétrique, mais aussi les difficultés rencontrées lors de son application.

Thèse ou mémoire avec insertion d'articles / Les inondations entrainent de nombreux dommages et des coûts économiques énormes. Cette étude vise à identifier les prédicteurs de l'adaptation aux inondations à l'aide de l'analyse de régression par copules afin d'analyser les meilleurs profils d'adaptation à l'inondation dans quatre groupes de participants : 1. Un groupe formé des gens ayant vécu plus de 15 ans en zone inondable (FPA_15+), 2. Un groupe composé de gens ayant vécu 15 ans ou moins en zone inondable (FPA_15-), 3. Un groupe composé des gens ayant vécu plus de 15 ans en zone périphérique, soit à moins de 150 mètres d'une zone inondable (PERA_15+), et 4. Un groupe composé des gens ayant vécu 15 ans ou moins en zone périphérique (PERA_15-). L'étude a été menée auprès de 2925 participants à l'aide d'entrevues téléphoniques. Les données collectées sont relatives aux caractéristiques sociodémographiques, au sentiment d'appartenance à la communauté locale, à la perception du risque d'inondation, à la sévérité du risque sur la santé physique et mentale et sur les biens, ainsi qu'à la croyance d'habiter dans une zone inondable puis à l'expérience d'inondation. Les prédicteurs de l'adaptation ont été identifiés par l'analyse de régression par copules basée sur le Critère d'Information Bayésien Conditionnel (CBIC). En utilisant ces prédicteurs, les participants ont été regroupés en dix meilleurs profils (un meilleur profil est la combinaison de caractéristiques maximisant l'adaptation à l'inondation). Les meilleurs prédicteurs d'adaptation sont: l'expérience relative à l'inondation dans le groupe FPA_15+, la croyance d'habiter une zone inondable dans le groupe PERA_15+, la perception du risque d'inondation dans le groupe FPA_15- ainsi que dans le groupe PERA_15-. Les dix meilleurs profils ont révélé que les gens maximisent l'adaptation aux inondations même s'il y a des différences au sein et entre les profils. Cette étude pourrait ainsi contribuer à optimiser des interventions ciblées visant à améliorer l'adaptation à l'inondation. / Floods cause extensive damage and enormous economic costs. This study aims to identify predictors of flood adaptation using copula regression analysis in order to analyze the best flood adaptation profiles in four participant groups: 1. A group consisting of people who have lived in a flood zone for more than 15 years (FPA_15+), 2. A group of people who have lived in a flood zone for 15 years or less (FPA_15-), 3. A group consisting of people who have lived in the peripheral area, less than 150 meters from a flood zone, for more than 15 years (PERA_15+), and 4. A group consisting of people who have lived in the peripheral area for 15 years or less (PERA_15-). The study was conducted on 2925 participants using telephone interviews. The collected data are related to socio-demographic characteristics, the sense of belonging to the local community, perception of flood risk, severity of risk to physical and mental health and property, belief of living in a flood zone and flood experience. Copula regression analysis based on Conditional Bayesian Information Criterion (CBIC) was used to identify predictors of adaptation. Using these predictors, participants were grouped into top-ten adaptation profiles (a top profile being the combination of characteristics that maximize flood adaptation). The best adaptation predictors are: flood-related experience in the FPA_15+ group, belief of living in a flood zone in the PERA_15+ group, perception of flood risk in both the FPA_15- and PERA_15- groups. The top ten profiles revealed that people maximize flood adaptation even though there are differences within and between profiles. This study could thus contribute to optimizing targeted interventions aimed at improving flood adaptation.

Les travaux de sous-solage qui améliorent le drainage interne et décompactent des horizons rendus pratiquement imperméables par la compaction profonde seraient bénéfiques aux sols de faible perméabilité. Le sous-solage profond exécuté perpendiculairement aux drains avec un bélier (bulldozer) pourrait être plus efficace pour temporairement améliorer le drainage de ces sols qu’une sous-soleuse conventionnelle attelée à un tracteur et opérée en mode parallèle aux drains. Toutefois, les aménagements réalisés pour améliorer le drainage de surface et interne de ces sols rendent complexe l’évaluation de ces pratiques en dispositif expérimental. L’objectif principal de ce projet était de comparer les forêts d’arbres décisionnelles (FAD) à la régression linéaire multiple (RLM) pour détecter les effets du sous-solage et des systèmes de drainage souterrain et de surface sur la hauteur des plants et la profondeur moyenne de la nappe durant la saison de croissance. Un essai de sous solage a été réalisé à l’automne 2014, dans une argilelimoneuse Kamouraska naturellement mal drainée, remodelée en planches arrondies et souffrant de compaction importante. L’essai comparait un témoin sans sous-solage à quatre traitements de sous-solage, soit une sous-soleuse sur bélier ou sur tracteur, opérées parallèlement ou perpendiculairement aux drains. Chaque traitement a été répété trois fois et disposé aléatoirement en autant de blocs. Au printemps 2016, 198 puits ont été creusés à 60 cm de profondeur pour enregistrer la profondeur de la nappe sous chaque traitement entre juin et juillet 2016. La photogrammétrie a été utilisée pour estimer la hauteur des plants de maïs. Les FAD et la RLM permettent de détecter les principaux facteurs affectant la hauteur des plants de maïs et la profondeur moyenne de la nappe, soit les aménagements antérieurs pour améliorer le drainage interne et le drainage de surface des sols. Les coefficients de détermination obtenus avec les FAD (R2 ≥ 0,94) étaient toutefois plus élevés que ceux obtenus avec la RLM (R2 ≥ 0,28). Aucun traitement de sous-solage n’a amélioré significativement le drainage interne ni la hauteur des plants de maïs par rapport au témoin sans sous-solage. Les FAD permettent en outre de mieux visualiser les relations non linéaires entre les variables prédites et les autres variables, notamment la position sur la planche et la distance aux drains souterrains, et finalement de déterminer les distances aux drains souterrains optimales (< 2 m) et critiques (> 4 m), la distance optimale à la raie de curage (> 8 m) et la profondeur moyenne critique de la nappe (< 0,25 m). Les FAD permettent ainsi de prédire la hauteur des plants de maïs et la profondeur moyenne de la nappe avec une plus grande précision qu’avec la RLM.

La dégradation des contacts tribologiques sous une sollicitation de fretting est un phénomène complexe lié à l'interaction entre deux corps sous une faible amplitude de débattement, ce qui limite la durée de vie des pièces de manière significative. La lubrification solide est de plus en plus utilisée dans les applications tribologiques pour réduire les frottements et protéger la surface du substrat contre l'usure par fretting. La performance du revêtement dépend de nombreux facteurs tels que les conditions de sollicitation, les propriétés du substrat, du contre-corps et du revêtement et l'adhérence entre le revêtement et le substrat. Les objectifs de cette thèse sont de discuter le frottement et le comportement en usure du revêtement sous différentes conditions et d'analyser l'effet des paramètres d'essai sur le coefficient de frottement et la durée de vie du revêtement, ce qui peut être effectivement utile pour l'évaluation de la qualité des revêtements. Les tests de fretting sont menés pour comprendre les relations entre le comportement tribologique d'un vernis à base de MoS2 et les conditions d'essai. Le revêtement est étudié pour différentes valeurs de force de contact, amplitude de déplacement, configuration de contact, position du revêtement, nature du substrat et épaisseur. L'effet de chaque facteur est évalué par l'analyse de variance. L'analyse de régression est utilisée pour prévoir la performance du revêtement. L'observation de l'évolution de la trace d'usure est réalisée pour expliquer l'importance des facteurs et les coefficients dans les équations de prédiction. En outre, l'analyse de fiabilité est utilisée pour décrire et prévoir le taux de survie du revêtement sous certaines conditions d'essai. Enfin, un modèle linéaire de durée de vie est évalué afin de prendre en compte l'amplitude de déplacement variable.

L'ozone est un constituant important dans la chimie de l'atmosphère, cela malgré sa faible concentration. L'ozone stratoshérique joue un rôle essentiel à la fois dans la régulation des radiations ultraviolettes du soleil connues pour être dangereuses aux différentes formes de vie sur Terre et également dans l'équilibre radiatif influençant le climat global. Cette thèse est consacrée à l'étude de l'évolution temporelle et spatiale de l'ozone stratosphérique polaire entre 1979 et 2012, ainsi qu'à son interaction avec le changement climatique, avec une attention particulière pour les années après 2000. L'analyse de la dynamique des hivers arctiques révèle une augmentation des évènements de forts réchauffements (EFR) ces dernières années (comparaisons faites entre les hivers 1998/99 et 2009/10). Alors qu'on compte 13 EFRs lors des 12 derniers hivers (soit 11EFR/décennie), le nombre moyen entre les hivers 1957/58 et 2009/10 s'élève à 7 EFR/décennie. Une étude chimique de la destruction de l'ozone lors des 17 derniers hivers (1993/94-2009/10) montre que celle-ci est inversement proportionnelle à l'intensité des EFRs. De même, il semble que, pour chaque hiver, plus l'EFR se produit tôt dans l'année (Décembre-Janvier), plus la perte d'ozone enregistrée est faible. Ainsi la fréquence des EFRs lors des récents hivers arctiques joue un rôle significatif sur la concentration moyenne d'ozone stratospherique dans l'hémisphère Nord et par conséquent également sur le climat arctique et global. Une analyse détaillée de la destruction d'ozone lors des hivers arctiques 1996/97 et 2002/03-2010/11 montre que l'hiver 2002/03 a subit un EFR et trois réchauffements mineurs. Pourtant, lors de cet hiver, une grande quantité d'ozone a été détruite à la fin du mois de mars. Environ 1.5 ppmv détruit entre 450 et 500 K, ou 65 DU entre 400 et 550 K qui s'ajoutent aux 0.7 ppmv détruit au mois de décembre (il s'agit de la plus forte perte d'ozone enregistrée au mois de décembre entre les hivers 1988/89 et 2010/11). La plus forte perte d'ozone enregistrée sur un hiver entier lors de cette décennie a été observée en 2010/11 (soit environ 2.5ppmv entre 400-500K ou 140DU entre 350-550K). L'étude montre également que, pour la première fois depuis que nous observons l'ozone, la quantité d'ozone détruite lors de cet hiver est comparable à celle détruite lors de certains hivers en Antarctique. Nous montrons que cette destruction d'ozone record est due à une activation des chlorines et une denitrification importante et prolongée lors de cet hiver. La perte d'ozone lors des autres hivers est de l'ordre de 0.7 à 1.6 ppmv autour de 475 K ou 40 à 115 DU entre 350 et 550 K (la plus petite destruction d'ozone ayant été mesurée lors de l'hiver 2005/06, particulièrement chaud). Pour l'Antarctique, une méthode est proposée pour estimer la tendance à long terme de la destruction chimique de l'ozone. Cette méthode est utilisée sur la période 1989-2012 pour estimer, en colonne totale, les tendances d'ozone à partir d'observations au sol et satellitaires. A l'intérieur du vortex polaire, nous montrons que la perte moyenne d'ozone se situe entre 33-50% pendant la période 1989-1992. Cette valeur est en accord avec l'augmentation de la concentration d'halogène lors de cette même période. Après cette période, la perte moyenne d'ozone semble atteindre une valeur de saturation aux alentours de 48%. La destruction d'ozone lors des hivers les plus chauds (e.g. 2002 et 2004) est légèrement inférieure (37-46%) et celle des hivers les plus froids (e.g. 2003 et 2006), légèrement supérieure (52-55%). La perte maximum d'ozone en Antarctique est observée entre le milieu du mois de septembre et le milieu du mois d'octobre, et la plus forte valeur de perte d'ozone est observée entre fin août et début septembre, atteignant en moyenne 0.5%/jr. Des analyses basées à la fois sur des profils d'ozone simulés grâce à un modèle haute résolution et sur des profils observés par instrument satellitaire lors des 7 hivers antarctiques entre 2004 et 2010, montrent également que les plus fortes pertes d'ozone coincident avec les hivers les plus froids de 2005 et 2006. Lors de ces deux hivers, la perte d'ozone a atteint 3.5 ppmv entre 450 et 550 K, ou 180 DU entre 350 et 850 K. Les deux hivers les plus chauds (2004 et 2010) ont connu les plus faibles pertes d'ozone (environ 2.5 ppmv entre 450 et 550 K, ou 160 DU entre 350 et 850 K). En Antarctique, l'altitude du maximum de destruction d'ozone est 500 K, cependant, pendant les hivers les plus froids et les hivers les plus chauds, ce maximum est 25 K plus haut (respectivement plus bas). Ce déplacement du maximum de perte permettant ainsi clairement de distinguer les hivers froids des hivers chauds. Cette étude montre également que la relative faible perte d'ozone ainsi que le trou d'ozone des récents hivers antarctiques (2004-2010) sont due à des phénomènes de réchauffement moindre.

Les niveaux hormonaux peuvent varier grandement entre cycles menstruels et entre femmes aux cycles dits « normaux ». Outre les niveaux quotidiens, ces profils présentent une grande diversité d’amplitudes, de durées, de positions et de formes. Ces constats ont ravivé l'intérêt pour l'étude des profils individuels plutôt que généraux. En effet, les profils de la littérature sont des moyennes dont peuvent s’éloigner plusieurs profils individuels ; d’où la nécessité de descriptions plus précises.Dans cette thèse, nous explorons la diversité des profils hormonaux au cours de la phase lutéale du cycle et présentons un concept original pour caractériser la plupart des ondes hormonales avec quatre paramètres seulement. Cela a été obtenu via une distribution bêta-binomiale. De plus, nous proposons un nouveau modèle de régression où le profil hormonal est variable dépendante et une variété de variables binaires ou continues sont prédicteurs.La méthode a été appliquée pour décrire les profils hormonaux de la phase lutéale et a donné des résultats intéressants. Un continuum allant de la phase lutéale normale à la déficience lutéale serait plus approprié qu’une classification binaire (normale/anormale). Les données analysées ont montré qu’un petit follicule a un impact négatif sur la qualité de la phase lutéale et qu’un niveau élevé de PDG perivulatoire (i.e., une lutéinisation prématurée) semble préjudiciable à la phase lutéale. Un niveau de PDG lutéale normal puis faible est probablement un signe d'anomalie de la phase lutéale. De plus, au cours de la phase lutéale, divers profils de métabolites de la progestérone sont corrélés avec plusieurs caractéristiques des femmes et du cycle / Even in normally cycling women, hormone levels vary widely between cycles and between women. Beyond day-by-day levels, hormone profiles do display a great variety of heights, durations, locations, and shapes. These observations have renewed the interest in the assessment of individual rather than general hormone profiles. Actually, as reported by the literature, cycle hormone profiles are averages of many individual profiles but individual profiles may be far from matching these averages. This raises the need for sharper descriptions.In this thesis, we explore the diversity of hormonal profiles observed during the luteal phase of the menstrual cycle and present an original concept to characterize most hormone waves using only four parameters. This was obtained via a beta-binomial distribution. Moreover, we propose a new regression model that considers the hormonal profile as dependent variable and a variety of binary or continuous variables as predictors.We applied the method to describe hormone profiles during the luteal phase and obtained interesting results. Instead of a binary classification (normal/abnormal), it would be more appropriate to consider a continuum from normal luteal phase to luteal deficiency. In the analyzed dataset, a small follicle had a negative impact on the quality of the luteal phase and a high periovulatory PDG level (i.e., a premature luteinization) seemed detrimental to the luteal phase. The occurrence of a normal then low luteal PDG level is probably a potential sign of luteal phase abnormality. Furthermore, distinct progesterone metabolite profiles during the luteal phase were found correlated with several women and cycle characteristics