Cette thèse rassemble principalement des contributions en économie de la science à laquelle les deux premières parties sont consacrées. La première teste l'importance des choix méthodologiques dans la mesure de la production scientifique et étudie les canaux de diffusion de la connaissance. La deuxième s'intéresse aux déterminants individuels et locaux de la productivité des chercheurs et au différentiel de promotion entre hommes et femmes sur le marché du travail académique. Sont établis les résultats suivants : les choix méthodologiques dans la mesure de la production scientifique n'affectent que très peu les classements des institutions de recherche. Les citations et les poids associés à la qualité des journaux mesurent globalement la même productivité de la recherche. La localisation des chercheurs a un impact sur leur productivité dans la mesure où certaines universités génèrent davantage d'externalités que d'autres. Ces externalités sont plus importantes là où les chercheurs sont homogènes en terme de performances, où la diversité thématique est grande, et dans une moindre mesure dans les grands centres de recherche, lorsqu'il y a plus de femmes, de chercheurs âgés, de stars et là où les chercheurs sont connectés à des co-auteurs à l'étranger. Si les femmes sont moins souvent Professeur des Universités (par opposition à Maître de Conférences) que les hommes, ce n'est ni parce qu'elles sont discriminées dans le processus de promotion, ni que le coût de promotion (mobilité) est plus important pour elles, ni qu'elles ont des préférences différentes concernant le salaire et le prestige des institutions dans lesquelles elles travaillent. / The core of this thesis lies in the field of economics of science to which the two first parts are devoted. The first part questions the impact of methodological choices in the measurement of research productivity and studies the channels of knowledge diffusion. The second part studies the impact on individual publication records of both individual and departments' characteristics and analyse the gender gap in occupations on the academic labour market. The main results are the following: methodological choices in the measurement of research productivity do not impact the estimated hierarchy of research institutions. Citations and journal quality weights measure the same dimension of publication productivity. Location matters in the academic research activity: some departments generate more externalities than others. Externalities are higher where academics are homogeneous in terms of publication performance and have diverse research fields, and, to a lower extent, if the department is large, with more women, older academics, stars and co-authors connection to foreign departments. If women are less likely to be full Professor (with respect to Assistant Professor) than men, this is neither because they are discriminated against in the promotion process, neither because the promotion cost (mobility) is higher for them, nor because they have different preferences for salaries versus department prestige. A possible, but not tested, explanation is that women self-select themselves by participating less in or exerting lower effort during the promotion process.

Grâce aux progrès de la recherche, on sait aujourd’hui guérir près d’un cancer sur deux. Cependant, certaines tumeurs, telles que les glioblastomes restent parmi les plus agressives et les plus difficiles à traiter. La cause de cette résistance aux traitements pourrait provenir d’une sous-population de cellules ayant des caractéristiques communes aux cellules souches que l’on appelle cellules souches cancéreuses. De nombreux modèles mathématiques et numériques de croissance tumorale existent déjà mais peu tiennent compte de l’hétérogénéité intra-tumorale, qui est aujourd’hui un véritable challenge. Cette thèse s’intéresse à la dynamique des différentes sous-populations cellulaires d’un glioblastome. Elle consiste en l’élaboration d’un modèle mathématique de croissance tumorale reposant sur un processus de branchement de Bellman-Harris, à la fois multi-type et dépendant de l’âge. Ce modèle permet d’intégrer l’hétérogénéité cellulaire. Des simulations numériques reproduisent l’évolution des différents types de cellules et permettent de tester l’action de différents schémas thérapeutiques sur le développement tumoral. Une méthode d’estimation des paramètres du modèle numérique fondée sur le pseudo-maximum de vraisemblance a été adaptée. Cette approche est une alternative au maximum de vraisemblance dans le cas où la distribution de l’échantillon est inconnue. Enfin, nous présentons les expérimentations biologiques qui ont été mises en place dans le but de valider le modèle numérique / The latest advances in cancer research are paving the way to better treatments. However, some tumors such as glioblastomas remain among the most aggressive and difficult to treat. The cause of this resistance could be due to a sub-population of cells with characteristics common to stem cells. Many mathematical and numerical models on tumor growth already exist but few take into account the tumor heterogeneity. It is now a real challenge. This thesis focuses on the dynamics of different cell subpopulations in glioblastoma. It involves the development of a mathematical model of tumor growth based on a multitype, age-dependent branching process. This model allows to integrate cellular heterogeneity. Numerical simulations reproduce the evolution of different types of cells and simulate the action of several therapeutic strategies. A method of parameters estimation based on the pseudo-maximum likelihood has been developed. This approach is an alternative to the maximum likelihood in the case where the sample distribution is unknown. Finally, we present the biological experiments that have been implemented in order to validate the numerical model