Le récepteur nucléaire Nr5a2, également connu sous le nom de liver receptor homolog-1 (Lrh-1), est exprimé au niveau de l’ovaire chez la souris, exclusivement dans les cellules lutéales et de la granulosa. La perturbation de Nr5a2, spécifique aux cellules de la granulosa chez la souris à partir des follicules primaires dans la trajectoire du développement folliculaire a démontré que Nr5a2 est un régulateur clé de l’ovulation et de la fertilité chez la femelle. Notre hypothèse veut que Nr5a2 régule les évènements péri- et post-ovulatoires dans une séquence temporelle lors de la folliculogénèse. Afin d'étudier l’implication de Nr5a2 lors de l’ovulation et de la lutéinisation à différents stades du développement folliculaire, nous avons généré deux modèles de souris knockout spécifiques aux cellules de la granulosa pour Nr5a2: 1) Nr5a2Amhr2-/-, avec une réduction de Nr5a2 à partir des follicules primaires et subséquents; 2) Nr5a2Cyp19-/-, avec une réduction de Nr5a2 débutant au stade antral de développement en progressant. L’absence de Nr5a2 à partir des follicules antraux a résulté en une infertilité chez les femelles Nr5a2Cyp19-/-, de même qu’en des structures non-fonctionnelles similaires aux structures lutéales au niveau des ovaires, en une réduction des niveaux de progestérone synthétisée ainsi qu’en un échec dans le support d’une pseudo-gestation. La synthèse de progestérone a été entravée suite à l’absence de Nr5a2 par l’entremise d’une régulation à la baisse des gènes reliés au transport du cholestérol, Scarb1, StAR et Ldlr, démontré par qPCR. Les complexes cumulus-oocytes des femelles Nr5a2Cyp19-/- immatures super-stimulées ont subi une expansion in vivo, mais l’ovulation a été perturbée, possiblement par une régulation à la baisse du gène du récepteur de la progestérone (Pgr). Un essai d’expansion du cumulus in vitro a démontré une expansion défectueuse du cumulus chez les Nr5a2Amhr2-/-, associée à un dérèglement de la protéine des jonctions communicantes (Gja1; Cx43). Cependant, l’expansion du cumulus chez les Nr5a2Cyp19-/- n’a pas été autant affectée. Des résultats obtenus par qPCR ont démontré une régulation à la baisse dans l’expression des gènes Areg, Ereg, Btc et Tnfaip6 chez les deux modèles de cellules ovariennes knockout à 2h et 4h post hCG. Nous avons observé que 85% des oocytes, chez les deux génotypes mutants, peuvent subir une rupture de la vésicule germinative, confirmant leur capacité de maturation in vivo. La technique d’injection intra-cytoplasmique de spermatozoïdes a prouvé que les oocytes des deux génotypes mutants sont fertilisables et que 70% des embryons résultants ont poursuivi leur développement vers le stade de blastocyste, et ce, indépendamment du génotype. En conclusion, Nr5a2 régule la fertilité chez les femelles tout au long du processus du développement folliculaire. Il a été démontré que Nr5a2 est essentiel à la lutéinisation et que sa perturbation dans les cellules somatiques ovariennes ne compromet pas la capacité des oocytes à être fertilisés. En vue d’ensemble, nous avons fourni une investigation inédite et complète, utilisant de multiples modèles et techniques afin de déterminer les mécanismes par lesquels Nr5a2 régule les importants processus que sont l’expansion du cumulus, l’ovulation ainsi que la formation du corps jaune. / The nuclear receptor Nr5a2, also known as liver receptor homolog-1 (Lrh-1), is expressed in the mouse ovary, exclusively in granulosa and luteal cells. Granulosa-specific disruption of Nr5a2 in mice from primary follicles onward in the follicle development trajectory has shown that Nr5a2 is a key regulator of ovulation and female fertility. We hypothesized that Nr5a2 modulates peri- and post-ovulatory events in a temporal sequence during folliculogenesis. To examine the role of Nr5a2 in ovulation and luteinization at different stages of the follicular development, we generated two Nr5a2 granulosa-specific knockout mice models: 1) Nr5a2Amhr2-/-, with Nr5a2 depletion from primary follicles forward; and 2) Nr5a2Cyp19-/-, with Nr5a2 depletion from the antral stage of development forward. The lack of Nr5a2 beginning in antral follicles resulted in infertility in Nr5a2Cyp19-/- females, with ovaries displaying non-functional luteal-like structures, synthesizing reduced progesterone levels and failing in supporting pseudopregnancy. Progesterone synthesis was affected by the lack of Nr5a2 through the downregulation of the cholesterol transport-related genes, Scarb1, StAR and Ldlr, as shown by qPCR. The cumulus-oocyte complexes of superstimulated Nr5a2Cyp19-/- immature females underwent expansion in vivo, but ovulation was disrupted, likely due to the downregulation of the progesterone receptor (Pgr) gene. An in vitro cumulus expansion assay showed defective cumulus expansion in Nr5a2Amhr2-/- associated with a dysregulation in the gap junction alpha-1 (Gja1; Cx43). In vitro cumulus expansion in Nr5a2Cyp19-/- was less affected than in Nr5a2Amhr2-/- cumulus-oocyte complexes. Data from qPCR showed a downregulation in the gene expression of Areg, Ereg, Btc and Tnfaip6 in both knockout ovarian cells at 2 h and 4 h post hCG. We found that 85% of the oocytes in both mutant genotypes can undergo germinal vesicle breakdown, confirming their capability to mature in vivo. Intracytoplasmic sperm injection (ICSI) showed the oocytes in both mutant models to be fertilizable and 70% of the resulting embryos proceeded to a blastocyst stage, independent of the genotype. In conclusion, Nr5a2 regulates female fertility along the entire process of the follicular development. Nr5a2 is shown to be essential for luteinization and its disruption in ovarian somatic cells does not compromise oocyte fertilizability. In overview, we provided a novel and comprehensive investigation, using multiple models and techniques to determine the mechanisms by which Nr5a2 regulates the important processes of cumulus expansion, ovulation and formation of the corpus luteum.

Dans une première partie, on s'intéresse à la prévision d'une valeur future, non observée, d'un processus stochastique dont la loi est indexée par un paramètre inconnu, à partir des données passées de sa trajectoire. Plus précisément, on montre sur un modèle additif de régression comment on peut découpler, par un dispositif de séparation temporelle, le problème d'estimation du paramètre inconnu de celui du calcul du prédicteur probabiliste, pour obtenir un prédicteur statistique dont on étudie les propriétés de convergence asymptotiques.<br>Dans une seconde partie, on cherche à prédire, au sens d'expliquer, une variable Y par une variable X. Pour cela, on s'intéresse à l'estimation de la densité conditionnelle de Y sachant X = x, à partir d'un n-échantillon de couples de variables (X_i; Y_i). On propose un nouvel estimateur de forme produit, basé sur la transformation de quantile et la fonction de copule, dont on étudie les propriétés de convergence et de normalité asymptotiques. On compare l'estimateur proposé aux estimateurs concurrents de forme quotient et on en propose des modifications et des extensions. Enfin, on étudie les propriétés des prédicteurs associés à cet estimateur, à savoir le mode, la moyenne et les ensembles de niveau conditionnels. Des applications, liens et perspectives sont aussi esquissées.

Avec l'expérience, nous acquérons une panoplie de règles, associations arbitraires entre des stimuli externes et des actes moteurs, qui nous permettent d'adapter notre comportement à l'environnement (apprentissage associatif conditionnel). Ce type d'apprentissage met en jeu les boucles reliant les ganglions de la base (GGB) et le cortex frontal. Ce travail visait à préciser le rôle des GGB dans l'apprentissage de règles visuo-motrices conditionnelles en utilisant plusieurs approches : 1) l'enregistrement de l'activité des neurones du striatum chez le singe éveillé, 2) l'étude chez des patients atteints de la maladie de Parkinson (une pathologie neurodégénérative touchant les GGB) et 3) la neuroimagerie fonctionnelle chez l'homme sain. Les résultats des trois expériences convergent pour indiquer que les GGB sont impliqués à la fois dans l'acquisition et la rétention des associations visuo-motrices.

Les modèles d’équilibre à anticipations rationnelles (EAR) ont été considérablement développés ces 40 dernières années. Cependant, encore relativement peu d’avancées ont été réalisées quant à leurs applications empiriques, les signaux privés étant inobservables. Nous proposons une nouvelle méthodologie, fondée théoriquement, pour reconstituer ces signaux et ainsi parfaitement déduire toute l’information. Ce qui nous permet de construire le portefeuille optimal des agents informés et d’explorer ses propriétés à travers trois études. Dans un premier article, nous montrons que les ordres soumis au carnet d’ordres (l’offre) et le prix d’équilibre qui en résulte constituent une statistique suffisante pour l’ensemble d’information agrégé. Nous expliquons comment extraire l’information contenue dans ces deux données, en utilisant les volumes réalisés (connus avec délai) comme proxy pour l’offre, et construire ex post le portefeuille conditionnel à l’information privée. Nous comparons ses performances avec le portefeuille optimal des agents non-informés obtenu ex ante à partir des prix. Dans un second article, nous dérivons le portefeuille optimal des investisseurs informés en explorant une spécification différente du bruit. Constitué dans la première étude par une offre fournie de façon exogène par des noise traders, nous considérons à présent que les investisseurs informés et non-informés échangent entre eux. Ils sont initialement dotés d’une quantité aléatoire d’actifs risqués et échangent rationnellement sur le marché boursier pour se couvrir et spéculer sur leur information. Nous démontrons qu’il est alors nécessaire d’utiliser la partie des volumes relative à de l’information, déterminée à partir d’une mesure de la probabilité d’échanges informés, à la place des volumes totaux. A cause des contraintes et de la complexité de cette mesure, nous trouvons qu’utiliser les volumes totaux constitue le meilleur choix, du moins jusqu’à ce qu’une meilleure mesure soit trouvée. Enfin, dans une troisième étude, nous utilisons le portefeuille des agents informés pour tester le modèle d’évaluation des actifs financiers (MEDAF) conditionnel, à la place d’un indice boursier pondéré selon les capitalisations traditionnellement utilisé comme proxy pour le portefeuille de marché. Nous démontrons que conditionner à l’information privée permet d’estimer le vrai bêta, ainsi que la prime de risque du marché en isolant la prime de risque d’information qu’un indice boursier est incapable de distinguer. / Rational expectation equilibrium (REE) models were considerably developed over the past 40 years. However, still relatively little has been done on their empirical applications, private signals being unobservable. We propose a new methodology, theoretically premised, to reconstitute these signals and thus perfectly infer all the information. This allows us to build the optimal informed investors’ portfolio and explore its properties through three studies. In the first paper, we show, based on a REE model, that the orders entered into the order book (supply) and the resulting equilibrium price constitute a sufficient statistic for the aggregate information set. We explain how to extract the information contained in these two data, using realized volumes (known with delay) as proxy for the supply, and to construct ex post the portfolio conditional on private information. We compare its performance with the optimal uninformed agents’ portfolio obtained ex ante from prices. In a second paper, we derive the optimal informed investors’ portfolio by investigating a different specification for the noise. Constituted in the first study by a supply exogenously provided by noise traders, we now consider that informed and uninformed investors trade amongst themselves. They are initially endowed with a random quantity of risky assets and have both risk-sharing and informational motives to trade rationally on the stock market. We demonstrate that we must use information-related volumes, determined with a measure of the probability of informed trades, instead of total volumes. Due to the constraints and complexity of this measure, we found that using total volumes constitutes the best choice, at least until a better measure is found. Finally, in a third study, we use the informed agents’ portfolio to test the conditional capital asset pricing model (CAPM), instead of a value-weighted stock index traditionally used as proxy for the market portfolio. We show that conditioning on private information allows estimating the real beta, as well as the market risk premium by isolating the information risk premium that an index is unable to distinguish.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'estimation non paramétrique de la densité conditionnelle d'une variable aléatoire réponse réelle conditionnée par une variable aléatoire explicative fonctionnelle de dimension éventuellement fi nie. Dans un premier temps, nous considérons l'estimation de ce modèle par la méthode du double noyaux. Nous proposons une méthode de sélection automatique du paramètre de lissage (global et puis local) intervenant dans l'estimateur à noyau, et puis nous montrons l'optimalité asymptotique du paramètre obtenu quand les observations sont indépendantes et identiquement distribuées. Le critère adopté est issu du principe de validation croisée. Dans cette partie nous avons procédé également à la comparaison de l'efficacité des deux types de choix (local et global). Dans la deuxième partie et dans le même contexte topologique, nous estimons la densité conditionnelle par la méthode des polynômes locaux. Sous certaines conditions, nous établissons des propriétés asymptotiques de cet estimateur telles que la convergence presque-complète et la convergence en moyenne quadratique dans le cas où les observations sont indépendantes et identiquement distribuées. Nous étendons aussi nos résultats au cas où les observations sont de type α- mélangeantes, dont on montre la convergence presque-complète (avec vitesse de convergence) de l'estimateur proposé. Enfi n, l'applicabilité rapide et facile de nos résultats théoriques, dans le cadre fonctionnel, est illustrée par des exemples (1) sur des données simulées, et (2) sur des données réelles. / In this thesis, we consider the problem of the nonparametric estimation of the conditional density when the response variable is real and the regressor is valued in a functional space. In the rst part, we use the double kernels method's as a estimation method where we focus on the choice of the smoothing parameters. We construct a data driven method permitting to select optimally and automatically bandwidths. As main results, we study the asymptotic optimality of this selection method in the case where observations are independent and identically distributed (i.i.d). Our selection rule is based on the classical cross-validation ideas and it deals with the both global and local choices. The performance of our approach is illustrated also by some simulation results on nite samples where we conduct a comparison between the two types of bandwidths choices (local and global). In the second part, we adopt a functional version of the local linear method, in the same topological context, to estimate some functional parameters. Under some general conditions, we establish the almost-complete convergence (with rates) of the proposed estimator in the both cases ( the i.i.d. case and the α-mixing case) . As application, we use the conditional density estimator to estimate the conditional mode estimation and to derive some asymptotic proprieties of the constructed estimator. Then, we establish the quadratic error of this estimator by giving its exact asymptotic expansion (involved in the leading in the bias and variance terms). Finally, the applicability of our results is then veri ed and validated for (1) simulated data, and (2) some real data.

La phase d’apprentissage des méthodes d’apprentissage statistique automatique correspondent à la résolution d’un problème d’optimisation mathématique dont la fonction objectif se décompose en deux parties: a) le risque empirique, construit à partir d’une fonction de perte, dont la forme est déterminée par la métrique de performance et les hypothèses sur le bruit; b) la pénalité de régularisation, construite a partir d’une norme ou fonction jauge, dont la structure est déterminée par l’information à priori disponible sur le problème a résoudre.Les fonctions de perte usuelles, comme la fonction de perte charnière pour la classification supervisée binaire, ainsi que les fonctions de perte plus avancées comme celle pour la classification supervisée avec possibilité d’abstention, sont non-différentiables. Les pénalités de régularisation comme la norme l1 (vectorielle), ainsi que la norme nucléaire (matricielle), sont également non- différentiables. Cependant, les algorithmes d’optimisation numériques les plus simples, comme l’algorithme de sous-gradient ou les méthodes de faisceaux, ne tirent pas profit de la structure composite de l’objectif. Le but de cette thèse est d’étudier les problèmes d’apprentissage doublement non-différentiables (perte non- différentiable et régularisation non-différentiable), ainsi que les algorithmes d’optimisation numérique qui sont en mesure de bénéficier de cette structure composite.Dans le premier chapitre, nous présentons une nouvelle famille de pénalité de régularisation, les normes de Schatten par blocs, qui généralisent les normes de Schatten classiques. Nous démontrons les principales propriétés des normes de Schatten par blocs en faisant appel à des outils d’analyse convexe et d’algèbre linéaire; nous retrouvons en particulier des propriétés caractérisant les normes proposées en termes d’enveloppe convexes. Nous discutons plusieurs applications potentielles de la norme nucléaire par blocs, pour le filtrage collaboratif, la compression de bases de données, et l’annotation multi-étiquettes d’images.Dans le deuxième chapitre, nous présentons une synthèse de différentes tech- niques de lissage qui permettent d’utiliser des algorithmes de premier ordre adaptes aux objectifs composites qui de décomposent en un terme différentiable et un terme non-différentiable. Nous montrons comment le lissage peut être utilisé pour lisser la fonction de perte correspondant à la précision au rang k, populaire pour le classement et la classification supervises d’images. Nous décrivons dans les grandes lignes plusieurs familles d’algorithmes de premier ordre qui peuvent bénéficier du lissage: i) les algorithmes de gradient conditionnel; ii) les algorithmes de gradient proximal; iii) les algorithmes de gradient incrémental.Dans le troisième chapitre, nous étudions en profondeur les algorithmes de gradient conditionnel pour les problèmes d’optimisation non-différentiables d’apprentissage statistique automatique. Nous montrons qu’une stratégie de lis- sage adaptative associée à un algorithme de gradient conditionnel donne lieu à de nouveaux algorithmes de gradient conditionnel qui satisfont des garanties de convergence théoriques. Nous présentons des résultats expérimentaux prometteurs des problèmes de filtrage collaboratif pour la recommandation de films et de catégorisation d’images. / Training machine learning methods boils down to solving optimization problems whose objective functions often decomposes into two parts: a) the empirical risk, built upon the loss function, whose shape is determined by the performance metric and the noise assumptions; b) the regularization penalty, built upon a norm, or a gauge function, whose structure is determined by the prior information available for the problem at hand.Common loss functions, such as the hinge loss for binary classification, or more advanced loss functions, such as the one arising in classification with reject option, are non-smooth. Sparse regularization penalties such as the (vector) l1- penalty, or the (matrix) nuclear-norm penalty, are also non-smooth. However, basic non-smooth optimization algorithms, such as subgradient optimization or bundle-type methods, do not leverage the composite structure of the objective. The goal of this thesis is to study doubly non-smooth learning problems (with non-smooth loss functions and non-smooth regularization penalties) and first- order optimization algorithms that leverage composite structure of non-smooth objectives.In the first chapter, we introduce new regularization penalties, called the group Schatten norms, to generalize the standard Schatten norms to block- structured matrices. We establish the main properties of the group Schatten norms using tools from convex analysis and linear algebra; we retrieve in particular some convex envelope properties. We discuss several potential applications of the group nuclear-norm, in collaborative filtering, database compression, multi-label image tagging.In the second chapter, we present a survey of smoothing techniques that allow us to use first-order optimization algorithms designed for composite objectives decomposing into a smooth part and a non-smooth part. We also show how smoothing can be used on the loss function corresponding to the top-k accuracy, used for ranking and multi-class classification problems. We outline some first-order algorithms that can be used in combination with the smoothing technique: i) conditional gradient algorithms; ii) proximal gradient algorithms; iii) incremental gradient algorithms.In the third chapter, we study further conditional gradient algorithms for solving doubly non-smooth optimization problems. We show that an adaptive smoothing combined with the standard conditional gradient algorithm gives birth to new conditional gradient algorithms having the expected theoretical convergence guarantees. We present promising experimental results in collaborative filtering for movie recommendation and image categorization.

La méthode d'optimisation d'un portefeuille issue de la minimisation du DownSide Risk a été mise au point pour suppléer les carences de la méthode classique de Markowitz dont l'hypothèse de la normalité de la distribution des rendements se trouve défaillante très souvent. Dans cette thèse, nous proposons d'introduire des estimateurs non paramétriques de la moyenne ou de la médiane conditionnelle pour remplacer les rendements observés d'un portefeuille ou des actifs constituant un portefeuille dans le cas du DownSide Risk. Ces estimateurs nous permettent d'obtenir des frontières efficientes lisses et facilement interprétables. Nous développons des algorithmes itératifs pour résoudre les différents problèmes d'optimisation permettant d'obtenir des portefeuilles optimaux. Nous proposons aussi une nouvelle mesure de risque dit risque conditionnel qui tient compte des anticipations des valeurs futures des différents rendements. Pour le définir nous avons fait appel aux prédicteurs non paramétriques basés sur l'estimation de la moyenne conditionnelle. Enfin, nous avons testé et validé toutes nos méthodes sur des données issues de différents marchés et nous avons montré leur performance et leur efficacité comparées aux méthodes classiques / The DownSide Risk (DSR) model for portfolio optimization allows to overcome the drawbacks of the classical Mean-Variance model concerning the asymmetry of returns and the risk perception of investors. This optimization model deals with a positive definite matrix that is endogenous with respect to the portfolio weights and hence leads to a non standard optimization problem. To bypass this hurdle, we developed a new recursive minimization procedure that ensures the convergence to the solution and gives a smooth portfolio efficient frontier. Our method consists in replacing all the returns by their nonparametric estimators counterpart using kernel mean or median regressions. This technique provides an effect similar to the case where an infinite number of observations is available. We also develop a new portfolio optimization model where the risks are measured through conditional variance or semivariance. This strategy allows us to take advantage from returns prediction which are obtained by nonparametric univariate methods. The prediction step uses kernel estimation of the conditional mean. Data from different markets are used to test and validate the proposed approaches, and results indicate better overall performance

Cette dissertation est constituée de trois chapitres distincts, qui visent à analyser empiriquement l'innovation financière dans des champs différents: la finance des ménages, la finance publique, et le secteur financier. Le premier chapitre, effectué en collaboration avec Claire Célérier, analyse la complexité croissante des produits financiers offerts aux investisseurs particuliers et suggère que cette complexité est utilisée par les banques pour réduire la pression concurentielle.Le deuxième chapitre, écrit avec Christophe Pérignon, porte sur les emprunts toxiques émis par les collectivités locales, et comment leur utilisation s'inscrit dans un système d'incitation politique. Le troisième chapitre étudie en quoi l'adoption d'un type d'obligations innovantes représentant un capital conditionnel, peut contribuer à solutionner le dilemne sur le levier bancaire / This dissertation is made of three distinct chapters that empirically investigate financial innovation in different fields: household finance, public finance and financial institutions. The first chapter presents a work joint with Claire Célérier,analyzing the growing complexity of retail structured products, and how bank use complexity to mitigate competitive pressure.The second chapter, joint with Christophe Pérignon, studies how local governments strategically use toxic loans according to their political incentives. The third chapter explores the effects of exercising contingent capital, and how these instruments can contribute to solving the bank leverage dilemna

Cette thèse propose une analyse du conditionnel en français basée sur des concepts énonciatifs et aspecto-temporels, dont le plus important pour ce temps grammatical se révèle être celui de « référentiel temporel ». Après avoir exposé le cadre théorique de J.-P. Desclés et Z. Guentchéva utilisé pour ce travail, nous présentons tout d’abord une application de ce modèle à des temps verbaux de l’indicatif (présent, imparfait et futur), puis nous abordons les problématiques du discours rapporté et des énoncés en si, que concernent à la fois les temps de l’indicatif mentionnés et le conditionnel. Nous passons ensuite à l’analyse du conditionnel lui-même, qui est sous-tendu par un invariant sémantique : ce temps grammatical pose la relation prédicative aspectualisée (le procès) dans un référentiel autre que le Référentiel Énonciatif, l’actualisation de ce procès vers le Référentiel Énonciatif se faisant alors de différentes manières selon les trois classes d’emplois du conditionnel que nous avons dégagées (« futur dans le passé », hypothèse, et désengagement). Chaque classe est étudiée en détail et divisée en sous-classes. Nous proposons dans une troisième partie une étude des équivalents en allemand du conditionnel. Cette langue utilise diverses formes verbales, relevant des modes Indikativ, Konjunktiv I et II, ainsi que de la forme en würde + infinitif, pour exprimer les valeurs du conditionnel. Pour finir, une comparaison entre cette dernière forme et le conditionnel met en évidence la pertinence du concept de référentiel temporel puisqu’il permet d’expliciter le rapprochement sémantique entre deux formes verbales morphologiquement différentes. / This thesis proposes an analysis of the French conditional based on enunciative and aspecto-temporal concepts, where the most important concept for this grammatical tense is shown to be that of “temporal reference framework”. Having expounded the theoretical framework of J.-P. Desclés and Z. Guentchéva, we will first present an application of this model to verb tenses in the indicative (present, imperfect and future), after which we will take up the problematics of reported speech and si utterances which both the indicative tenses mentioned and the conditional are concerned with. We will then move on to the analysis of the conditional itself which is underlain by a semantic invariant: this grammatical tense places the aspectualized predicative relation (the process) in a reference framework other than the Enunciative Reference Framework. The actualization of this process in another reference framework different from the Enunciative Reference Framework is realized in different ways according to the three classes of usage of the conditional which we have singled out (“future in the past”, hypothetical value, disengagement). Each class is studied in detail and divided into sub-classes. In a third part we study the equivalents of the conditional in German. This language makes use of some verb forms of Indikativ and Konjunktiv I and II moods as well as the form würde + infinitive, to express the values of the conditional. Finally, a comparison of this last form with the conditional will reveal the pertinence of the concept of temporal reference framework since it explains the semantic connection between two morphologically different verb forms.

Cette étude transversale a investigué le lien entre le regard conditionnel négatif perçu, le stress et l’ajustement dyadique durant la transition à la parentalité, une période caractérisée par des difficultés au niveau du couple. Après avoir été recrutés, des couples de parents primipares québécois (n=137) ont répondu à un questionnaire en ligne. Des analyses d’équations structurelles avec le modèle « Actor-Partner Interdependance Mediation Model » ont été conduites afin d’investiguer les influences dyadiques et réciproques du regard conditionnel négatif perçu sur l’ajustement dyadique du couple. Au niveau des effets acteurs, les résultats démontrent que pour les deux partenaires, le stress est un médiateur partiel dans la relation entre le regard conditionnel négatif perçu et l’ajustement dyadique. Cependant, au niveau des effets partenaires, il n’y avait pas d’effet de médiation entre ces variables. Néanmoins, certains effets partenaires intéressants ont été trouvés: 1) le regard conditionnel perçu par les mères biologiques avait une influence sur l’ajustement dyadique de leur partenaire et 2) l’ajustement dyadique des mères biologiques était influencé par le regard conditionnel négatif perçu par leur partenaire. Pour conclure, ses résultats informent la littérature de deux façons importantes : 1) le regard conditionnel négatif perçu par un des partenaires a des effets sur son propre ajustement dyadique et sur celui de son partenaire et 2) le stress est un des mécanismes par lequel le regard conditionnel négatif perçu par un des partenaires diminue son propre ajustement dyadique. / This cross-sectional study examined the relationship between perceived conditional negative regard (a behavior that thwarts basic psychological needs), stress, and dyadic adjustment during the transition to parenthood. Primiparous couples (n=137) of 6-months old babies were recruited to fill out an online questionnaire. Structural equation model analysis with an Actor-partner interdependence mediation model were conducted. Results show that for each partner, stress partially mediated the link between perceived conditional negative regard and dyadic adjustment (actor effects). For the partner effects, stress was not a mediator between these variables. However, some partner effects were found: 1) Bearing mothers’ perceived conditional negative regard was associated with partners’ dyadic adjustment, and 2) Partners’ perceived conditional negative regard was associated with bearing mothers’ dyadic adjustment. Overall, the findings shed light on the dyadic influences of conditional negative regard and the mechanisms through which it decreases dyadic adjustment during the transition to parenthood.