Introduction : L'augmentation de l'incidence mondiale du diabète de type 1 (DT1) a été calculée à 3,0% par année en moyenne et il a été prédit qu'elle serait de 40% en 2010 chez les enfants âgés de 0 à 14 ans. Les causes de cette augmentation ne sont pas encore déterminées; cette thèse met à jour les connaissances actuelles sur l'incidence mondiale du DT1, en profitant de la disponibilité croissante des bases de données publiques et en examinant la corrélation entre l'incidence et les caractéristiques des pays. Méthodes : Une recherche exhaustive et systématique des articles publiés sur l'incidence du DT1 dans le monde a été effectuée pour étudier les variations globales de cette incidence dans les divers pays. L'objectif initial de cette thèse était d'étudier la corrélation entre les variables environnementales disponibles dans les bases de données publiques, et l'incidence du DT1 selon les pays.Conclusions et implications : Au cours de cette thèse, nous avons quantifié la variation pays par pays de l'incidence du DT1 dans le monde chez les enfants et les adultes, montrons qu'une grande partie de cette incidence pourrait s’expliquer par la variabilité de facteurs environnementaux d’un pays à l’autre. Cette thèse a également profité de la disponibilité croissante de données publiques sur la variation des facteurs environnementaux et génétiques de pays à pays, qui peuvent être impliqués dans le fort effet de cohorte de naissance qui a été observé ; il est conseillé d'approfondir la recherche sur la grossesse et la période néonatale et son implication dans DT1. / Background: The increase of worldwide incidence of type 1 diabetes (T1D) was calculated to be on average 3.0% per year and it was predicted that it would be 40% higher in 2010 in children aged 0-14 years. The causes of this increase are still under study; this thesis updates our current knowledge on the global incidence of T1D, and taking advantage of the increasing availability of public databases examines the correlation between incidence and country characteristics. Methods: A comprehensive systematic literature search of published articles on the incidence of T1D worldwide was conducted to study global variations of the incidence within countries. The initial goal of this thesis was to study the correlation between environmental variables available in public databases with the country incidence of T1D. Conclusions and implications: During this thesis, we quantified the country-to-country variation in T1D incidence worldwide in children and adults, and show that a large part of this incidence could be accounted for by the variability of environmental factors within the countries taking advantage of the increasing availability of public databases. Environmental factors may be involved in the strong cohort effect we found; it is advisable to deepen the research on pregnancy and neonatal period and its implications on T1D. Here we could quantify that the increase of T1D was even larger than had been predicted in an earlier study.

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Cette thèse contient deux parties: la simulation des événements rares et le rééchantillonnage non-intrusif stratifié pour la programmation dynamique. La première partie consiste à quantifier des statistiques liées aux événements très improbables mais dont les conséquences sont sévères. Nous proposons des transformations markoviennes sur l'espace des trajectoires et nous les combinons avec les systèmes de particules en interaction et l'ergodicité de chaîne de Markov, pour proposer des méthodes performantes et applicables en grande généralité. La deuxième partie consiste à résoudre numériquement le problème de programmation dynamique dans un contexte où nous avons à disposition seulement des données historiques en faible nombre et nous ne connaissons pas les valeurs des paramètres du modèle. Nous développons et analysons un nouveau schéma composé de stratification et rééchantillonnage / This thesis contains two parts: rare events simulation and non-intrusive stratified resampler for dynamic programming. The first part consists of quantifying statistics related to events which are unlikely to happen but which have serious consequences. We propose Markovian transformation on path spaces and combine them with the theories of interacting particle system and of Markov chain ergodicity to propose methods which apply very generally and have good performance. The second part consists of resolving dynamic programming problem numerically in a context where we only have historical observations of small size and we do not know the values of model parameters. We propose and analyze a new scheme with stratification and resampling techniques.

La régression linéaire est souvent utilisée en pratique afin de trouver une relation entre une variable réponse et une ou plusieurs variable(s) explicative(s). Une lacune de cette méthode est qu'elle est inappropriée si la variable réponse en est une de dénombrement. Dans un tel cas, la régression de Poisson doit être utilisée. Ce mémoire décrira de façon détaillée la régression de Poisson. Les propriétés de la loi de Poisson seront énoncées dans le but d'expliquer la régression de Poisson. Les équations d'estimation généralisées (GEE) seront ensuite introduites dans un éventuel but d'élargir la régression de Poisson dans les situations où les données sont corrélées (par exemple, les données longitudinales). Les modèles linéaires généralisés mixtes seront aussi considérés. Les modèles additifs généralisés seront ensuite brièvement expliqués et nous présenterons finalement une étude détaillée d'une base de données sur les trajectoires criminelles de jeunes contrevenants.

L’environnement concurrentiel des affaires et la mondialisation oblige actuellement les entreprises à accorder une importance particulière à la performance de leur chaîne d’approvisionnement. Afin de se démarquer, les entreprises sont contraintes de prévoir et de gérer des paramètres de performance souvent contradictoires à savoir réduire le coût de leur chaîne d’approvisionnement et augmenter la qualité du service offert à leur clientèle. À cet égard, la planification intégrée de la chaîne logistique c’est-à-dire que les décisions relatives à la l’emplacement des usines, l’approvisionnement, la production, le stockage et la distribution s’avèrent majeures dans le gain d’efficience des entreprises et la réactivité d’une chaîne d’approvisionnement. La production et la planification de la distribution constituent deux opérations fondamentales dans la gestion de la chaîne logistique. Couramment, elles sont traitées de manière distincte du fait de leur complexité. Les coûts d’inventaire sont élevés dans cette approche dite aussi linéaire ou hiérarchique, eu égard à la nécessité de respecter les délais de traitement des commandes et d’assurer la satisfaction des clients. Cependant, il devient impératif de ne plus négliger les liens existants entre les décisions prises pour gérer la production et la distribution, afin de réaliser des économies de coûts dans la chaîne d’approvisionnement. Bien que l’intérêt pour la planification intégrée de chaîne d’approvisionnement soit grandissant, les modèles d’optimisation actuels laissent encore place à l’amélioration afin d’être plus réalistes. Dans cette recherche, nous étudions des problèmes logistiques riches et intégrés. La pertinence de notre apport réside dans l’ajout de variables opérationnelles telles que les fenêtres de temps de service ou la configuration de réseaux flexibles ainsi que de certaines caractéristiques environnementales, dans des modèles logistiques. Notre objectif est de mettre en évidence les valeurs d’intégration, en termes d’économies de coûts et de réduction de gaz à effet de serre. Premièrement, nous décrivons, modélisons et résolvons le problème qui se présent chez un partenaire industriel qui fabrique un seul produit. Dans ce système, la capacité de production et le niveau d’inventaire sont limités, les transferts inter-usines sont permis et les fenêtres de délais de livraison sont flexibles. En nous appuyant sur un vaste ensemble de données réelles collectées chez notre partenaire, nous comparons l’approche intégrée avec plusieurs scénarios de pratique courante. Nous utilisons une méthode exacte qui permet de résoudre chacun des scénarios et étudions les compromis entre les coûts et les niveaux de service dans une analyse de sensibilité détaillée. Les résultats obtenus démontrent ainsi comment l’application d’une approche synchronisée et holistique dans la prise de décision apporte de nombreuses opportunités bénéfiques pour les systèmes logistiques en général. Nous étendons par la suite notre étude aux systèmes de production multi-produits et multiéchelons. Cette nouvelle configuration du problème implique que les produits sont expédiés aux clients par l’intermédiaire d’un ensemble de centres de distribution dont le producteur peut contrôler l’emplacement. Dans cette analyse, la conception de notre réseau de transport est flexible puisqu’il peut varier au cours du temps. Plus le problème est riche et s’approche de la réalité, plus le problème devient difficile et compliqué à résoudre. Les meilleures solutions issues de l’approche intégrée sont obtenues au détriment d’une plus grande complexité d’implémentation et de l’allongement du temps d’exécution. Nous décrivons, modélisons et résolvons le problème en utilisant d’abord des approches de prise de décision intégrées puis des approches séquentielles afin de déterminer à quel le moment l’usage d’une approche plus complexe est avantageuse pour résoudre le problème. Les résultats confirment la pertinence de l’approche intégrée comparativement à l’approche séquentielle. Pour illustrer l’importance des économies réalisées grâce au caractère flexible de la conception de réseaux et des fenêtres de temps de livraison, nous décrivons, modélisons et résolvons un problème de localisation-tournées de vehicules intégré et flexible à deux échelons. Dans ce problème, le fournisseur livre la marchandise à ses clients grâce à un réseau d’approvisionnement à deux échelons, avec une pénalité pour chaque demande non réalisée dans la fenêtre de livraison prédéterminée. La problématique est ici traitée dans une configuration plus riche; la livraison est planifiée en tournées de véhicules. Le quatrième volet de cette thèse s’intéresse aux impacts environnementaux des décisions logistiques. En effet, le plus souvent, les recherches scientifiques sur l’optimisation des chaînes d’approvisionnement se concentrent uniquement sur les aspects économiques du développement durable et tendent à ignorer les deux autres dimensions. Nous abordons donc des problématiques d’optimisation connues sous de nouveaux angles. Nous étudions deux systèmes intégrés de production, d’inventaire, de localisation et de distribution dans lesquels une marchandise produite à une usine est livrée aux détaillants dans un horizon de temps fini. Une analyse de sensibilité élaborée nous permet d’améliorer nos connaissances sur les coûts et les émissions dans les chaînes d’approvisionnement intégrées, en plus d’améliorer notre compréhension des coûts associés à l’implantation de solutions respectueuses de l’environnement. Dans cette thèse, nous visons non seulement une meilleure compréhension de l’approche englobante de logistique intégrée mais nous développons également des outils opérationnels pour son application dans des cas complexes concrets. Nous proposons ainsi de nouveaux modèles d’affaires capables d’améliorer la performance de la chaine d’approvisionnement tout en développant des techniques d’implémentation mathématiques efficaces et efficientes. Mots Clés: Optimisation intégrée, Problème de dimensionnement dynamique de lots, Fenêtres de temps de livraison, Problèmes de localisation, Distribution. / Today’s challenging and competitive global business environment forces companies to place a premium upon the performance of their supply chains. The key to success lies in understanding and managing several contradicting performance metrics. Companies are compelled to keep their supply chain costs low and to maintain the service level high. In this regard, integrated planning of important supply chain decisions such as location, procurement, production, inventory, and distribution has proved to be valuable in gaining efficiency and responsiveness. Two fundamental operations in supply chain management are production and distribution planning. Traditionally, mainly due to the high complexity and difficulty of these operations, they have been treated separately. This hierarchical or sequential decision making approach imposes high inventory holding cost, as in the traditional approach inventory plays an important role in timely satisfying the demand. However, in the era of supply chain cost reduction, it is becoming increasingly apparent that the interrelations between different decisions, and especially production and distribution decisions, can no longer be neglected. Although the research interest in the integrated supply chain planning has been recently growing, there is still much room to further improve and make the existing models more realistic. Throughout this research, we investigate different rich integrated problems. The richness of the models stems from real-world features such as delivery time windows, flexible network designs, and incorporation of environmental concerns. Our purpose is to highlight the values of integration, in terms of cost savings and greenhouse gas emission reduction. First, we describe, model, and solve a plant-customer, single product setting in which production and inventory are capacitated and inter-plant transshipment is allowed. The problem is flexible in terms of delivery due dates to customers, as we define a delivery time window. Using a large real dataset inspired from an industrial partner, we compare the integrated approach with several current practice scenarios. We use an exact method to find the solution of each scenario and study the trade-offs between cost and service level in a detailed sensitivity analysis. Our results indicate how the use of a synchronized and holistic approach to decision making provides abundant opportunities for logistics systems in general. We further extend our study by considering a multi-product and multi-echelon setting. In this problem, products are shipped to customers through a set of distribution centers, and the producer has control over their locations. In this study our network design is flexible since it may change over time. As the problem gets richer and more realistic, it also becomes more complex and difficult to solve. Better solutions from the integrated approach are obtained at the expense of higher implementation complexity and execution time. We describe and model the problem, and solve it with both integrated and sequential decision making approaches to indicate when the use of a more complex approach is beneficial. Our work provides insights on the value of the integrated approach compared to the sequential one. To highlight how the two types of flexibility, from the network design and from the delivery time windows, lead to economic savings, we describe, model, and solve an integrated flexible two-echelon location routing problem. In this problem a supplier delivers a commodity to the customers through a two-echelon supply network. Here, we also consider a penalty for each demand that is not satisfied within the pre-specified time window. The problem is studied in a richer setting, as the distribution is conducted via vehicle routing. The fourth part of this thesis addresses the environmental impacts of logistic decisions. Traditionally, supply chain optimization has merely concentrated on costs or the economic aspects of sustainability, neglecting its environmental and social aspects. Aiming to compare the effect of operational decisions not only on costs but also on greenhouse gas emissions, we reassess some well-known logistic optimization problems under new objectives. We study two integrated systems dealing with production, inventory, and routing decisions, in which a commodity produced at the plant is shipped to the retailers over a finite time horizon. We provide elaborated sensitivity analyses allowing us to gain useful managerial implications on the costs and emissions in integrated supply chains, besides important insights on the cost of being environmentally friendly. In this thesis, we aim not only to better understand the integrated logistics as a whole but also to provide useful operational tools for its exploitation. We propose new business models capable of enhancing supply chain performance while at the same time developing mathematical and technical implementation for its effective and efficient use. Keywords: Integrated optimization; Dynamic lot-sizing; Delivery time window; Location analysis; Distribution

Nous évaluons la perfomance du critère récemment proposé meanAIC comme critère de sélection de variables pour les modèles de régression logistique conditionnelle mixte. Il s’agit d’un critère basé sur l’information d’Akaike, calculable lorsque le modèle est ajusté à l’aide d’une méthode d’estimation en deux étapes. En outre, le calcul de meanAIC ne nécessite pas la spécification de la structure des effets aléatoires ; il est donc d’une grande utilité comme premier filtre pour les variables dans une première analyse où la structure des effets aléatoires est typiquement inconnue. Ce travail a été motivé par les applications en écologie, où la sélection de variables est traditionnellement basée sur les critères d’information plutôt que sur les méthodes de régularisation. Ces études utilisent les données télémétriques de déplacement animal collectées selon un plan d’échantillonnage cas-témoins apparié et analysées à l’aide d’un modèle de régression logistique conditionnelle mixte. Nous effectuons une étude de simulation pour évaluer la capacité de meanAIC à correctement identifier les covariables potentiellement importantes dans le modèle et nous illustrons son utilisation à l’aide de données de sélection d’habitat collectées sur des caribous / We assess the perfomance of the recently proposed criterion meanAIC as a variable selection criterion for mixed conditional logistic regression models. It is a criterion based on Akaike’s information, computable when the model is fitted with a two-step estimation method. In addition, the calculation of meanAIC does not require the specification of the random effects structure; it is thus of great use as a first covariates filter in the early stage of the analysis when the random effects structure is typically unknown. This work is motivated by applications in ecology where the model selection is traditionally based on information criteria rather than on regularization. These studies use animal movement telemetric data collected using a matched case-control sampling design that are analyzed with a mixed conditional logistic regression model. We conduct a simulation study to assess the ability of meanAIC to correctly identify potentially important covariates and illustrate its use by analyzing habitat selection data collected on caribou.

Cette recherche étudie le système de transport collectif de Québec, particulièrement le Métrobus. Ce dernier, implanté en 1992, est un autobus à haute fréquence, circulant sur des voies réservées. Nous utilisons les enquêtes Origine-Destination, les S.I.G., ainsi que la régression logistique, dans le but d’identifier les impacts du Métrobus sur le report modal et donc de mieux comprendre l’utilisation du transport public à Québec. A l’issue des modélisations, nous faisons apparaître des disparités entre les modes de transport « autobus » et « automobile-conducteur » du point de vue (1) des temps de déplacements et (2) de l’accessibilité à certains pôles urbains. Nous constatons également (3) l’influence inéluctable de la possession d’un véhicule personnel sur le fait d’utiliser celui-ci pour se déplacer, (4) l’effet grandissant de la densité d’activités sur la propension à utiliser l’autobus et (5) l’hétérogénéité des impacts selon les groupes de la population. / This research concerns the Quebec City public transportation system, and especially the bus rapid transit (“Métrobus”) corridors. The Métrobus was established in 1992 and operates with priority bus/taxi lanes. For this study, we use OD surveys, G.I.S. and logistic regression in order to identify the modal shift impacts of Métrobus, and also to understand, in a better way, public transportation use in Quebec City. Models reveal some differences between “bus” and “car as driver”, from the (1) trip duration and (2) pole accessibility points of view. We also note (3) the relentless influence of owning a car on using it to travel, (4) the effect of increasing the density of activities on the propensity to use public transit, and (5) the heterogeneity of impacts among different population groups.

La littérature montre une association entre les contraintes psychosociales au travail (CPT) du modèle demande latitude (DL) et le diabète de type 2 (DB2). De plus, une augmentation de seulement 0.1% de l'hémoglobine glyquée (HbA1c), un biomarqueur du DB2, est associée à une hausse de problèmes de santé. Le prédiabète, une condition intermédiaire entre le métabolisme du glucose normal et le DB2, augmente le risque de développer le DB2 en plus d'être indépendamment associé à une hausse de la mortalité. Cependant, l'effet des CPT sur le prédiabète est peu documenté. L'objectif de cette étude est de mesurer l'effet de l'exposition chronique (sur une longue période) aux CPT sur la moyenne d'HbA1c et la prévalence du prédiabète. Une étude de cohorte prospective a été réalisée chez 1403 travailleurs recrutés en 1991-93 (T1) et suivis en 2000 (T2) et en 2018 (T3). L'HbA1c et la prévalence du prédiabète ont été mesurées à T3. Les CPT ont été mesurées selon le modèle demande-latitude de Karasek à l'aide de questionnaires auto-administrés validés. Les rapports de prévalences (RP) ont été calculés par régressions de Working Poisson incluant les facteurs potentiellement confondants. Chez les femmes, la moyenne d'HbA1c était plus élevée chez celles exposées aux CPT chroniques, comparativement aux non exposées, bien que les IC n'atteignaient pas le seuil de signification statistique (DM=0,08, IC à 95%: -0,01-0,17). La prévalence du prédiabète était également plus élevée chez les travailleuses exposées aux CPT chroniques (RP=1,68, IC à 95%: 0,96-2,97). Chez les hommes, il n'était pas possible de conclure sur l'association entre les CPT et l'HbA1c en raison d'un manque de puissance. Les résultats suggèrent que ces CPT sont associées à une augmentation de la moyenne d'HbA1c et de la prévalence du prédiabète chez les femmes. / Previous literature suggests an association between psychosocial stressors at work (PSWs) and type 2 diabetes mellitus (T2DM). Moreover, an increase as small as 0.1% in glycated hemoglobin (HbA1c), a T2DM biomarker, is associated with adverse health effects. Prediabetes, an intermediate condition between normal glucose metabolism and T2DM, increases the risk of developing T2DM and is also independently associated with increased mortality. However, the evidence regarding the association between PSWs and prediabetes is scarce. The objective of this study is to measure the relationship between cumulative exposure to PSWs and both mean HbA1c level and prediabetes prevalence in a prospective cohort. In this study, 1403 white-collar workers were recruited in 1991-1993 (T1) and followed up in 2000 (T3) and 2018 (T3). HbA1c was measured at T3 and used to measure prediabetes prevalence. PSWs were measured according to Karasek's job strain model using validated self-reported questionnaires. Prevalence ratios (PRs) were computed using Robust Working Poisson models adjusted for potential confounding factors. In women, mean HbA1c was higher in workers exposed to chronic PSWs, compared to unexposed workers, although the CIs did not reach statistical significance (MD 0.08, 95% CI: -0.01-0.17). Prediabetes prevalence was also higher in female workers exposed to chronic PSWs (RP=1.68, 95%CI: 0.96-2.97). In men, the results on the association between chronic PSWs and mean HbA1c were inconclusive due to insufficient statistical power. Our results suggest that PSWs may be associated with an increased mean HbA1c level and prediabetes prevalence in female workers.

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.