Résumé Le taux de mortalité infantile est un indicateur de santé des populations et de l'efficacité des systèmes de santé. Il est également capable d'estimer l'ampleur des inégalités sociales et en matière de santé entre populations. Au cours des 30 dernières années, le Brésil a enregistré des réductions significatives des taux de mortalité infantile. Entre 1990 et 2017, le taux de mortalité des moins de cinq ans est passé de 53,7 décès pour mille naissances vivantes à 15,6. Une réduction de 71% sur la période. La moyenne nationale de réduction était de 6% par an dans les années 90, passant à 4,8% dans les années 2000 et à 3,2% par an entre 2011 et 2015. De nombreux facteurs ont été signalés comme la cause de ces améliorations. Malgré la mise en œuvre de politiques sociales et de santé qui ont eu un impact positif sur la santé des populations brésiliennes au cours des dernières décennies, depuis 2009 le pays a connu une lente diminution de la baisse de la mortalité infantile qui est restée à des niveaux élevés, enregistrant de grandes disparités régionales. Après une crise économique qui a évolué vers une période troublée de crise politique, le pays a enregistré en 2016 une augmentation de la mortalité infantile chez les moins d'un an et de cinq ans, qui est passé de 12,43 à 12,72 décès pour mille naissances vivantes et de 14,28 décès à 14,89 décès pour mille naissances vivantes, respectivement. Ces éléments attirent l'attention sur l'impact possible des déterminants sociaux de la santé sur les taux de mortalité infantile au Brésil après la mise en œuvre de ces politiques sociales et de santé. Cette anomalie observée dans la tendance de la mortalité infantile, combinée aux disparités régionales et à une lente diminution de la baisse des taux de mortalité infantile est préoccupante. Elle soulève des questions sur l'impact de ces politiques sociales et de santé, sur la capacité du pays à maintenir une réduction du taux de mortalité infantile à long terme, et sa capacité à rejoindre les taux des pays développés, ainsi quels sont les déterminants de la mortalité infantile au Brésil après la mise en œuvre de ces politiques publiques? L'objectif premier de cette thèse était d'identifier les déterminants de la mortalité infantile au Brésil après la mise en œuvre du programme Stratégie Santé Famille et du Programme Bolsa Família afin de formuler des hypothèses plausibles, relatives au ralentissement du taux de mortalité chez les moins d’un an et de cinq ans, aux disparités régionales et à l’anomalie observée dans la tendance à la baisse du taux de mortalité infantile au Brésil. Pour atteindre cet objectif, nous avons effectué trois études: 1) un examen de la portée qui visait à identifier et à résumer les déterminants de la mortalité infantile au Brésil sous l'influence de ces programmes, en vue de formuler des hypothèses relativement à l’évolution récente des taux de mortalité infantile au Brésil et d’identifier les lacunes, en termes de recherche, concernant les déterminants de la mortalité infantile dans le pays; 2) une analyse descriptive rétrospective, dans une optique de santé publique et des inégalités en matière de santé, en adoptant le cadre analytique proposé par la Commission de l'OMS sur les déterminants sociaux de la santé, en utilisant les données du taux de mortalité chez les enfants de moins d'un an et des possibles déterminants de la mortalité infantile au Brésil selon les conclusions de notre examen de la portée (article 1); 3) une proposition de méthodologie pour faire face aux défis liés au développement d'un modèle de données de panel en utilisant des données agrégées des 26 états brésiliens et des différentes sous-régions, selon le « Conceptual Model of Health Capability » , afin d'inférer des associations possibles entre nos variables indépendantes et les taux de mortalité infantile au Brésil et pour vérifier l'hypothèse soulevée dans l'examen de cadrage sur les récents changements des indicateurs de mortalité infantile du pays. Les résultats globaux de ces études ont démontré qu'à la lumière du « Conceptual Model of Health Capability » et des déterminants sociaux de la santé, les disparités régionales liées aux inégalités, notamment aux niveaux du revenu, de l'éducation, de l'emploi, du taux de fécondité, de l'accès et de la qualité des services de santé, expliquent les inégalités en termes de taux de mortalité infantile, en particulier dans les macro-régions du nord et du nord-est du pays, ce qui freine probablement la baisse du taux de mortalité infantile. Ces inégalités expliqueraient à la fois la lenteur de la réduction du taux de mortalité infantile et sa tendance à demeurer à des niveaux relativement élevés. Les résultats ont également montré que les variations de ces facteurs, pour des raisons liées à la crise économique et politique, ont probablement perturbé la tendance à la baisse des taux de mortalité infantile. À cet égard, les résultats suggèrent qu'une forte réduction du taux d'emploi, observée entre 2014 et 2015 entre autres facteurs, pourrait avoir eu un impact différé sur le TMI en 2016. Les résultats ont également permis d’établir une association entre l'emploi et différents indicateurs de mortalité infantile, le taux d'emploi pouvant avoir un impact sur la mortalité infantile jusqu'à trois ans. Enfin, les études ont démontré qu'il existe un seuil de revenu des ménages, qui agit comme facteur de protection contre la mortalité infantile, en dessous duquel plus la proportion de ménages est élevée, plus le risque d'augmentation de la mortalité infantile est élevé. / Abstract The infant mortality rate is an indicator of population health and the effectiveness of health systems that is also capable of estimating the extent of social and health inequalities between populations. Over the last 30 years, Brazil has recorded significant reductions in child mortality rates. Between 1990 and 2017, the under-five mortality rate dropped from 53.7 to 15.6 deaths per thousand live births, a 71% reduction over the period. The national reduction average was 6% per year in the 1990s, decreasing to 4.8% in the 2000s and to 3.2% per year between 2011 and 2015, and many factors have been reported as the cause of these improvements. Even after the implementation of health and social policies that positively affected the health of the populations in Brazil in the last decades, since 2009 the country has experienced a slow decrease in the decline in infant mortality that remained at high levels, registering great regional disparities. After an economic crisis that evolved into a troubled period of political crisis, in 2016 the country recorded increases in under-one-year infant mortality and under-five-year infant mortality rates, that raised from 12.43 deaths to 12.72 deaths per thousand live births and from 14.28 deaths to 14.89 deaths per thousand live births, respectively. These facts call attention to the possible impact of social determinants of health on infant mortality rates in Brazil after the implementation of these health and social policies. This anomaly in the trend of child mortality, particularly when combined with regional disparities and a slow decrease in the decline in infant mortality rates is of great concern and raise questions about what is the extent of these health and social policies on the country’s ability to maintain a longer-term decline in the infant mortality rate, is it capable of placing this rate at the level of developed countries and what are the determinants of infant mortality in Brazil after the implementation of these public policies. The overarching goal of this thesis was to identify the determinants of infant mortality in Brazil after the implementation of the Family Health Strategy and the Bolsa Família programs in order to raise plausible hypotheses for the slowdown, the regional disparities, and the anomaly observed in the trend of declines in the infant mortality rate in Brazil. To attain this objective, we conducted three research papers: 1. a scoping review that aimed at identifying and summarizing the determinants of infant mortality in Brazil under the influence of Family Health Strategy and Bolsa Família programs, with a view of raising hypothesis for the recent changes in the infant mortality rates in Brazil and identifying gaps in terms of research concerning the determinants of infant mortality in the country, 2. a descriptive retrospective analysis according to the perspective of Public Health and health inequalities by adopting the analytical framework proposed by the World Health Organization’s Commission on Social Determinants of Health, using data from under-one-year old infant mortality rate and from possible determinants of infant mortality in Brazil according to the findings of our scoping review (article 1), and 3. a methodological proposal in order to overcome the challenges to developing a panel data model using aggregated data from the 26 Brazilian states and different subregions according to the Conceptual Model of Health Capability, with a view of inferring possible associations between our independent variables and infant mortality rates in Brazil, aiming at reviewing the hypothesis raised in the scoping review about the recent changes in the country's infant mortality indicators. The global results of these studies demonstrated that in the light of the Conceptual Model of Health Capability and the social determinants of health, regional disparities related to inequalities in factors such as income, education, employment, fertility rate, access, and quality of health services, account for inequalities in infant mortality rates, especially in the north and Northeast macro-regions of the country, which likely hamper further reductions of infant mortality. Those inequalities would explain both the slowdown in the reduction and the tendency of the infant mortality rate to remain at relatively high levels. Results also demonstrated that variations in those factors for reasons relating to the economic and political crisis, likely have interrupted the secular trend of declining infant mortality rates. In this regard, results suggest that a sharp reduction in employment rate observed between 2014 and 2015, among other factors, may have had a delayed impact on infant mortality rates in 2016. The results also identified an association between employment and different infant mortality indicators, with employment rate possibly impacting child mortality up to three years. Finally, the studies have shown that a household income threshold acts as a protective factor against child mortality, the bigger the proportion of households below this income bracket, the greater the risk of an increase in child mortality.

Combiner les drones et l’intelligence artificielle afin de cartographier la végétation représente une nouvelle approche prometteuse susceptible d’améliorer la détection des espèces végétales exotiques envahissantes (EVEE). La résolution au sol élevée atteignable avec les drones et les innovations récentes en vision par ordinateur, notamment avec les réseaux neuronaux convolutifs, laissent penser qu'une détection précoce des EVEE serait possible, favorisant ainsi leur gestion. Dans cette étude, nous avons évalué la pertinence de cette approche pour cartographier l’emplacement du roseau commun (Phragmites australis subsp. australis) à l’intérieur d'un parc national situé dans le sud du Québec, Canada. Nous avons collecté des données à six dates distinctes durant la saison de croissance, couvrant des environnements présentant différents niveaux d'envahissement par le roseau. De façon générale, la performance du modèle était élevée pour les différentes dates et zones, surtout au niveau du rappel (moyenne globale de 0.89). Les résultats ont montré une augmentation de la performance pour atteindre un sommet à la suite de l’apparition de l’inflorescence en septembre (F1-score le plus haut à 0.98). De plus, une diminution de la résolution spatiale affectait négativement le rappel (diminution de 18% entre une résolution au sol de 0,15 cm pixel-1 et 1,50 cm pixel-1), mais n’avait pas un impact important sur la précision (diminution de 2%). Malgré des défis associés à la cartographie du roseau commun dans un contexte de gestion post-traitement, l'utilisation de drones et de l'apprentissage profond montre un grand potentiel pour la détection des EVEE lorsque appuyé par un jeu de données adapté. Nos résultats montrent que, d'un point de vue opérationnel, cette approche pourrait être un outil efficace pour accélérer le travail des biologistes sur le terrain et assurer une meilleure gestion des EVEE. / The combination of unoccupied aerial vehicles (UAVs) and artificial intelligence to map vegetation represents a promising new approach to improve the detection of invasive alien plant species (IAPS). The high spatial resolution achievable with UAVs and recent innovations in computer vision, especially with convolutional neural networks, suggest that early detection of IAPS could be possible, thus facilitating their management. In this study, we evaluated the suitability of this approach for mapping the location of common reed (Phragmites australis subsp. australis) within a national park located in southern Quebec, Canada. We collected data on six distinct dates during the growing season, covering environments with different levels of reed invasion. Overall, model performance was high for the different dates and zones, especially for recall (mean of 0.89). The results showed an increase in performance, reaching a peak following the appearance of the inflorescence in September (highest F1-score at 0.98). Furthermore, a decrease in spatial resolution negatively affected recall (18% decrease between a spatial resolution of 0.15 cm pixel-1 and 1.50 cm pixel-1) but did not have a strong impact on precision (2% decrease). Despite challenges associated with common reed mapping in a post-treatment monitoring context, the use of UAVs and deep learning shows great potential for IAPS detection when supported by a suitable dataset. Our results show that, from an operational point of view, this approach could be an effective tool for speeding up the work of biologists in the field and ensuring better management of IAPS.