La pénurie de médecins est une problématique que partagent plusieurs pays. Le Canada et particulièrement la province de Québec ne font pas exception à cette pénurie. Cette situation nous a amené à vouloir mieux comprendre le processus de la rétention des médecins, en particulier chez les omnipraticiens. La littérature ne semble pas suggérer de modèle sur la rétention en lien avec une population de médecins. Cette thèse comble, entre autres, cette lacune en suggérant une extension à un modèle de base sur le stress (Job Demands-Resources : JD-R) en y ajoutant le conflit travail-famille (CTF) et en l’appliquant à l’intention de quitter des omnipraticiens. Cette thèse vise donc à comprendre les phénomènes qui expliquent les relations entre le CTF, les exigences et les ressources au travail et l’intention de quitter chez les omnipraticiens. Le premier article de thèse est une recension des écrits sur les sujets du modèle JD-R, du CTF et de l’intention de quitter des médecins, menant à la proposition du nouveau modèle : Conflit exigences-ressources (CE-R). Dans le deuxième article, l’utilisation de modélisation par équations structurelles permet de vérifier la performance du nouveau modèle proposé et confirme les relations significatives entre les exigences/ressources au travail, le CTF et l’intention de quitter. L’effet structurel des exigences au travail sur l’intention de quitter l’emploi chemine en premier lieu à travers le CTF, puis à travers l’engagement et l’épuisement. De plus, les résultats soulignent l’importance de la satisfaction au travail et du CTF dans le modèle CE-R sur l’intention de quitter des omnipraticiens. Le troisième et dernier article propose l’élaboration d’une typologie sur l’intention de quitter qui se base sur le CTF et les ressources au travail comme dimensions expliquant ce phénomène. Les régressions logistiques multinomiales permettent de suggérer que la satisfaction reliée aux exigences en emploi, l’épuisement, l’environnement de travail, l’âge et le fait d’avoir des enfants contribuent à expliquer de façon significative la probabilité que les médecins se retrouvent dans le groupe affichant une intention de quitter la plus faible. / The shortage of physicians is a problem faced by many countries. Canada and particularly the province of Quebec are no exceptions to this shortage. This situation has led us to want to better understand the process of physician retention, particularly among general practitioners. The literature does not seem to suggest a specific model for this population. This thesis fills this gap by suggesting an extension to an existing model based on stress (Job Demands-Resources: JD-R) by adding work-family conflict (WFC) and applying it to the intent to leave of general practitioners. Therefore, this thesis aims to understand the phenomena that explain the relationship between WFC, demands and resources at work and the intent to leave of general practitioners. The first paper of the thesis is a literature review on the subjects of the JD-R model, WFC and the physicians’ intent to leave, leading to the proposal of a new model: Demands-Resources Conflict (D-RC). In the second paper, the use of structural equations modeling allows us to verify the performance of the new proposed model and confirms the significant relationship between job resources and job demands, WFC and intent to leave. The structural effect of the job demands on the intent to leave this job travels first through WFC, then through commitment and exhaustion. In addition, it suggests the importance of job satisfaction and of WFC in the D-RC model on the intent to leave of general practitioners. The third and last paper proposes the development of a typology on the intent to leave based on the WFC and the satisfaction of job resources as dimensions explaining this phenomenon. Multinomial logistic regressions allow us to suggest that satisfaction related to job demands, to exhaustion, to the work environment, to age and to having children help significantly explain the likelihood that physicians will end up in the group showing the lowest intent to leave.

La qualité des sources d'eau potable est progressivement affectée par des pressions naturelles et anthropiques. Pour réduire les effets de ces pressions sur la production d'eau potable, les municipalités doivent intensifier leurs efforts de surveillance spatiale et temporelle de la qualité des sources d'eau et améliorer le traitement de l'eau. Les températures des cours d'eau et les précipitations changent en raison des changements climatiques et de la variabilité des patrons météorologiques. Les pluies peuvent entraîner des changements rapides de la qualité de l'eau brute des usines de traitement d'eau (UTE) en raison du transport des contaminants qui résulte de l'écoulement des eaux de pluie dans les bassins versants. Pendant ces événements pluvieux, des paramètres cruciaux de la qualité de l'eau brute pour les opérations du traitement de l'eau, tels que la turbidité et la teneur en matière organique naturelle (MON), peuvent varier considérablement. Ces changements dans la qualité de l'eau brute nécessitent des modifications opérationnelles du traitement de l'eau, telles que des ajustements des doses de coagulants et de désinfectants pour maintenir la qualité de l'eau traitée. Le délai entre un évènement de pluie et la variation de la qualité de l'eau à l'entrée de l'UTE que cela induit, et les temps de réaction à ces évènements avec les approches traditionnelles, augmentent les risques de moins bonnes performances de traitement de l'eau. Le premier objectif de cette thèse est de développer des modèles pour prévoir les variations de la qualité de l'eau brute, particulièrement après des événements de pluie, en se basant sur des données hydrologiques et météorologiques. L'autre objectif est de développer des modèles pour prédire la qualité de l'eau traitée à l'UTE en fonction des conditions de traitement de l'eau et de la qualité de l'eau brute. La thèse comprend six chapitres qui présentent l'état de l'art sur le sujet, les méthodologies et les procédures proposées pour la modélisation, et la démarche utilisée pour le développement et l'application des modèles pour des cas réels en utilisant des données météorologiques, hydrologiques, et de la qualité de l'eau brute alimentant des UTE. Une revue critique de la littérature a permis d'identifier les lacunes concernant les connaissances en matière de modélisation et de prédiction de la qualité de l'eau brute à des fins de traitement de l'eau. Pour combler ces lacunes, une méthodologie a été proposée pour calculer les décalages temporels globaux entre le moment où une pluie se produit, le moment où le débit d'une rivière réagit, en tant que réponse hydrologique à la pluie, et le moment où les paramètres de qualité de l'eau se dégradent. Différents modèles d'apprentissage automatique simples et d'ensemble ont été développés pour modéliser et prédire des paramètres cruciaux de la qualité de l'eau brute, en utilisant des informations hydrologiques et météorologiques. Les modèles développés ont permis de tester avec succès la méthodologie d'estimation des temps de décalage entre les variables, ainsi que de faire des prédictions des variations de la turbidité et de la MON dans l'eau, en particulier après des événements pluvieux. Globalement, les changements de la qualité de l'eau brute se produisent une demi-journée après les pics de débit de rivière (déclenchés par les évènements pluvieux) pour la turbidité (particules fines) et entre 4 à 6 journées après ces pics, pour l'absorbance UV à 254 nm (MON). Avec ces délais estimés, des variables prédicteurs mieux corrélées avec les paramètres de qualité de l'eau brute (turbidité et UV254) ont été trouvées. Les modèles d'apprentissage automatique ont démontré des bonnes capacités pour prédire la qualité de l'eau brute avec un pas de temps horaire. Ces modèles ont permis de faire des prédictions de qualité de l'eau brute en n'utilisant que des variables hydrologiques et météorologiques. Cette méthodologie ainsi que ces prédictions pourraient faire partie de systèmes d'alerte précoce du genre « évènement de pluie - traitement de l'eau » pour améliorer la gestion de la qualité de l'eau potable dès le bassin-versant. Finalement, en utilisant les capacités prédictives des algorithmes d'apprentissage automatique simples et d'ensemble, des modèles de prédiction du pH de coagulation, de l'UV à l'eau filtrée et de l'abattement de l'UV ont été développés. Ces modèles pourraient permettre aux opérateurs d'évaluer virtuellement et rapidement les performances de différentes conditions d'opération. Ces outils de modélisation ouvrent ainsi la porte à une mise en œuvre future de modèles prédictifs de doses de coagulants, en utilisant des informations sur la qualité de l'eau brute et les objectifs de traitement de l'UTE. / The quality of drinking water sources is progressively affected by natural and anthropogenic pressures. To evaluate and reduce these pressures, increased efforts are required by municipalities for spatio-temporal monitoring and surveillance of water quality and water treatment operation. Trends in temperatures and precipitation patterns are changing as a result of climate change and the variability of meteorological characteristics. Rainfall leads to rapid changes in raw water quality due to rainfall-runoff processes in watersheds. During these events, key parameters of raw water quality for drinking water treatment, such as turbidity and natural organic matter (NOM), can vary considerably. These types of changes in raw water quality require modifications in water treatment operations, such as adjustments in coagulant and disinfectant dosages, to maintain the production of safe treated water. In addition, operators of drinking water treatment plants (DWTPs) have to deal with temporal delays between the occurrence of a rainfall event and the moment when raw water quality begins to change, as well as delays between the moment they become aware of such changes and the moment when corrective actions are implemented. The objective of this thesis is to develop models to predict variations in raw water quality during and after rainfall events and to predict water treatment performances, based on hydrological and meteorological data at watershed scale, and data from raw water quality, and operational parameters of the DWTP. The thesis consists of six chapters which present the state of the art on the subject, the methodologies and procedures proposed for modeling, and the approach for the development and application of models for real cases. A critical review of the literature allowed for the identification of gaps in the knowledge regarding modeling and prediction of raw water quality for treatment purposes. To fill these gaps, a methodology was proposed to calculate the overall lag times between the occurrence of rainfall, represented by rainfall time series, the moment when the river flow reacts as a hydrological response to rainfall, represented by river flow rate time series, and the moment when water quality parameters change. Several simple and ensemble machine learning models were developed to predict key parameters of raw water quality, using hydrological and meteorological information. The developed models allowed testing the lag time estimation methodology between variables especially after rainfall events. Globally, raw water quality changes are produced half-day after river flow peaks (triggered by rainfall events) for turbidity (representing particles) and between 4 to 6 days after, for UV absorbance at 254 nm (representing NOM). This methodology and these calculated time-lags allow to find best correlated predictor variables with raw water quality variables (turbidity and UV254). Machine learning models show optimal capabilities for predicting raw water quality variables with an hourly time step. Moreover, these models showed skills for predicting raw water quality variables using only hydrological and meteorological information. This methodology and the predictions could be a part of a special kind of early warning system (EWS) called, Weather Event - Water Treatment, to enhance drinking water management starting in the watershed. Finally, by using the predictive capabilities of simple and ensemble machine learning algorithms, prediction models for coagulation pH, UV in filtered water, and UV reduction have been developed. Modeling coagulation pH and treatment efficiency, like the NOM removal measured in filtered water, may enable operators of DWTP to virtually and quickly assess the performance of different operating conditions. This opens the opportunities for future implementation of predictive models for coagulant dosages, using information on raw water quality and treatment objectives of DWTP.

Antarctic Wind Engineering deals with the effects of wind on the built environment. The assessment of wind induced forces, wind resource and wind driven snowdrifts are the main tasks for a wind engineer when participating on the design of an Antarctic building. While conventional Wind Engineering techniques are generally applicable to the Antarctic environment, there are some aspects that require further analysis due to the special characteristics of the Antarctic wind climate and its boundary layer meteorology. <p>The first issue in remote places like Antarctica is the lack of site wind measurements and meteorological information in general. In order to complement this shortage of information various meteorological databases have been surveyed. Global Reanalyses, produced by the European Met Office ECMWF, and RACMO/ANT mesoscale model simulations, produced by the Institute for Marine and Atmospheric Research of Utrecht University (IMAU), have been validated versus independent observations from a network of 115 automatic weather stations. The resolution of these models, of some tens of kilometers, is sufficient to characterize the wind climate in areas of smooth topography like the interior plateaus or the coastal ice shelves. In contrast, in escarpment and coastal areas, where the terrain gets rugged and katabatic winds are further intensified in confluence zones, the models lack resolution and underestimate the wind velocity. <p>The Antarctic atmospheric boundary layer (ABL) is characterized by the presence of strong katabatic winds that are generated by the presence of surface temperature inversions in sloping terrain. This inversion is persistent in Antarctica due to an almost continuous cooling by longwave radiation, especially during the winter night. As a result, the ABL is stably stratified most of the time and, only when the wind speed is high it becomes near neutrally stratified. This thesis also aims at making a critical review of the hypothesis underlying wind engineering models when extreme boundary layer situations are faced. It will be shown that the classical approach of assuming a neutral log-law in the surface layer can hold for studies of wind loading under strong winds but can be of limited use when detailed assessments are pursued. <p>The Antarctic landscape, mostly composed of very long fetches of ice covered terrain, makes it an optimum natural laboratory for the development of homogeneous boundary layers, which are a basic need for the formulation of ABL theories. Flux-profile measurements, made at Halley Research Station in the Brunt Ice Shelf by the British Antarctic Survery (BAS), have been used to analyze boundary layer similarity in view of formulating a one-dimensional ABL model. A 1D model of the neutral and stable boundary layer with a transport model for blowing snow has been implemented and verified versus test cases of the literature. A validation of quasi-stationary homogeneous profiles at different levels of stability confirms that such 1D models can be used to classify wind profiles to be used as boundary conditions for detailed 3D computational wind engineering studies. <p>A summary of the wind engineering activities carried out during the design of the Antarctic Research Station is provided as contextual reference and point of departure of this thesis. An elevated building on top of sloping terrain and connected to an under-snow garage constitutes a challenging environment for building design. Building aerodynamics and snowdrift management were tested in the von Karman Institute L1B wind tunnel for different building geometries and ridge integrations. Not only for safety and cost reduction but also for the integration of renewable energies, important benefits in the design of a building can be achieved if wind engineering is considered since the conceptual phase of the integrated building design process.<p> / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Le présent mémoire s'est intéressé à la contribution respective de la gravité des traumas vécus en enfance, des traits de la personnalité, du fonctionnement réflexif et de l'ajustement conjugal des survivants, à la sensibilité et à la négativité (i.e., hostilité et intrusion) des pratiques parentales adoptées et à la prédiction de la désorganisation de l'attachement de leur enfant à 17 mois. Dans cette perspective, 100 mères ayant vécu des mauvais traitements en enfance et de faible statut socio-économique ont été recrutées à l'hôpital Rosemont-Maisonneuve de Montréal à l'aide du Parental Bonding Instrument. Des analyses corrélationnelles menées sur l'ensemble des variables ont permis de mettre en évidence des associations significatives entre la sensibilité maternelle et l'ajustement conjugal et le FR-G ainsi qu'entre les comportements maternels négatifs et la gravité du trauma subi en enfance, le FR-G et la désorganisation de l'attachement de l'enfant. De plus, les variables corrélées à la désorganisation de l'attachement à 17 mois ont été incluses dans un modèle de régression logistique hiérarchique afin de tester leur contribution à sa prédiction. Les résultats indiquent qu'un modèle significatif de prédiction de l'organisation de l'attachement de l'enfant inclut le FR-T et l'insensibilité maternelle et explique environ 43 % de la variance de cette dernière. Selon ce modèle, l'augmentation de 1 point de FR-T diminue de 1,7 fois le risque que l'attachement de l'enfant soit désorganisé et l'augmentation de 1 de l'indice d'insensibilité maternelle augmente de 1,4 fois ce même risque. Ces résultats s'inscrivent dans le raffinement de la compréhension des pratiques maternelles sensibles et négatives dans un contexte d'historique de trauma en enfance ainsi que de la désorganisation de l'attachement de l'enfant et ils sont discutés en fonction de la littérature à ce sujet.