Résumé : Objectif : Identifier les facteurs associés avec le succès d’une intervention multidisciplinaire de prise en charge et de prévention des maladies chroniques dans un contexte de soins de santé de première ligne. Devis : Étude corrélationnelle prédictive d’analyse secondaire des données du projet PR1MaC, un essai randomisé contrôlé analysant les effets d’une intervention intégrant un programme de prise en charge et de prévention Contexte : Huit cliniques de soins de première ligne de la région Saguenay-Lac-Saint-Jean. Participants : un échantillon de 160 patients (52,5% d’hommes) référés par des professionnels de première ligne. L’analyse a porté sur le groupe intervention seulement. Mesure de résultats primaire : Mesure d’amélioration significative dans les huit domaines du «Health Education Impact Questionnaire». Résultat : L’analyse de régression multivariée a démontré qu’être plus jeune, être célibataire et avoir un salaire plus bas a mené à plus d’amélioration au niveau du domaine « Bien-être émotionnel »; avoir de bonnes habitudes alimentaires et cibler moins de facteurs de risque durant l’intervention a mené à plus d’amélioration au niveau du domaine « Approches et attitudes constructives »; être plus jeune, avoir plus de temps de contact avec les professionnels et avoir une concertation des professionnels a mené à plus d’amélioration dans le domaine « Approches et attitudes constructives »; avoir plus de temps de contact avec les professionnels a aussi eu une influence sur l’amélioration du domaine « Engagement positif et actif dans la vie » et avoir un plus grand nombre de professionnels intervenant chez une même personne a démontré plus d’amélioration dans le domaine « Acquisition des techniques et habiletés ». Aucun facteur prédictif n’a pu être identifié pour les domaines « Comportements de santé », « Intégration sociale et soutien » et « Auto-surveillance et discernement ». Seulement les résultats statistiquement significatifs sont présentés (valeur p ≥ 0,05). La petite taille de l'échantillon ainsi que la possibilité d'une perte de signification des résultats après certains ajustements statistiques suggèrent que ces observations devraient faire l'objet d'une validation plus approfondie dans d'autres études. Conclusion : La tentative d’identification des facteurs prédictifs de résultats de cette recherche contribue à la compréhension des mécanismes complexes de l’efficacité et offre des pistes quant à l’optimisation des programmes de prévention et de gestion des maladies chroniques. // Abstract : Context : Research on the factors associated with the successes of chronic disease prevention and management (CDPM) interventions is scarce. Objectives : To identify the factors associated with the successes of an interprofessional CDPM intervention among adult patients in primary healthcare (PHC) settings. Design : Secondary analysis of data from the PR1MaC project; a pragmatic randomized controlled trial looking at the effects of an intervention involving the integration of CDPM services in PHC. Settings : Eight PHC practices in the Saguenay - Lac - Saint - Jean region of Quebec, Canada. Participants : A sample of 160 patients (84 males) referred by PHC providers constituted the sample (mean age 52.66 ± 11.5 years); 98.5% presented two or more chronic conditions analysis focused on the intervention arm sample only. Main and secondary outcome measures : Dichotomic substantive improvement in the eight domains of the Health Education Impact questionnaire (hei Q) measured at baseline and three months later. Results : Multivariate logistic regression analysis showed that being younger, being single and having a lower family income led to a better improvement in the emotional wellbeing domain; having healthy eating habits and less objectives during the intervention led to improvement in the constructive attitudes and approaches domain; being younger, a longer intervention and a consensus of professionals led to improvement in the health services navigation domain; a longer intervention led to improvement in the positive and active engagement in life domain and having more professionals involved led to improvement in the Skills and techniques acquisition domain. No predictive factors were identified for the Health - directed behaviour, Social interaction and support and S elf - monitoring and insight domains. Only significant results are presented here (p - value ≥ 0.05). The small sample and the lost of significance after statistical adjustments suggest that observations should be validated by other studies. Conclusion: In an attempt to make causal inferences in regards to improvement, this research contributes to the understanding of the complex mechanisms of efficiency and provides information about the optimisation of CDPM program delivery.

L'objectif de cette thèse est de tenter de chercher la loi, de trouver les facteurs déterminants des coûts des tunnels de métros, de les expliquer, de construire des modèles de prévision d'ordres de grandeur des coûts. Cette étude est basée essentiellement sur la base de données établie en 1990 par le groupe de travail N°15 de l'Association Française des Travaux en Souterrain (AFTES) concernant les coûts des infrastructures des métros français. La base des données utilisées dans cette étude comporte les principales opérations françaises réalisées de 1975 à 1990 (90 observations qui représentent environ 61 000 mètres au total). La recherche porte uniquement sur les coûts des tunnels entre les stations, rapporté au mètre linéaire d'ouvrage à 2 voies. Les méthodes statistiques utilisées sont notamment les régressions linaires ou multiples. L'étude a permis de connaître le coût global, le coût hors équipements et le coût des équipements des tunnels de métros urbains et régionaux exécutés en souterrain, en tranchée couverte ainsi que sa composition, sa ventilation en pourcentage. L'analyse des facteurs quantitatifs et qualitatifs par des méthodes économétriques a permis de comprendre la complexité du problème des coûts, les facteurs déterminants des coûts et de construire des modèles pour la prévision du coût de grandeur. Cette étude a mis en évidence une tendance d'évolution des coûts en Francs constants des tunnels de métros français qui est de l'ordre de -3,5% par an en moyenne pendant la période 1975-1990, soit environ -50% au total. La recherche a montré que les évolutions constatées résultent des efforts conjugués des ingénieurs d'étude, des expériences et des progrès techniques (l'emploi de tunnelier, la réduction du volume de structure en béton etc.). Les conséquences de l'évolution des coûts pour les autorités publiques et les entreprises ainsi que les tendances du marché des travaux souterrains ont été également analysées.

Cette thèse s'articule autour de la problématique de l'extinction de populations comportant différents types d'individus, et plus particulièrement de leur comportement avant extinction et/ou en cas d'une extinction très tardive. Nous étudions cette question d'un point de vue strictement probabiliste, puis du point de vue de l'analyse des risques liés à l'extinction pour un modèle particulier de dynamique de population, et proposons plusieurs outils statistiques. La taille de la population est modélisée soit par un processus de branchement de type Bienaymé-Galton-Watson à temps continu multitype (BGWc), soit par son équivalent dans un espace de valeurs continu, le processus de diffusion de Feller multitype. Nous nous intéressons à différents types de conditionnement à la non-extinction, et aux états d'équilibre associés. Ces conditionnements ont déjà été largement étudiés dans le cas monotype. Cependant la littérature relative aux processus multitypes est beaucoup moins riche, et il n'existe pas de travail systématique établissant des connexions entre les résultats concernant les processus BGWc et ceux concernant les processus de diffusion de Feller. Nous nous y sommes attelés. Dans la première partie de cette thèse, nous nous intéressons au comportement de la population avant son extinction, en conditionnant le processus de branchement X_t à la non-extinction (X_t≠0), ou plus généralement à la non-extinction dans un futur proche 0≤θ<∞ (X_{t+θ}≠0), et en faisant tendre t vers l'infini. Nous prouvons le résultat, nouveau dans le cadre multitype et pour θ>0, que cette limite existe et est non-dégénérée, traduisant ainsi un comportement stationnaire pour la dynamique de la population conditionnée à la non-extinction, et offrant une généralisation de la limite dite de Yaglom (correspondant au cas θ=0). Nous étudions dans un second temps le comportement de la population en cas d'une extinction très tardive, obtenu comme limite lorsque θ tends vers l'infini du processus X_t conditionné par X_{t+θ}≠0. Le processus conditionné ainsi obtenu est un objet connu dans le cadre monotype (parfois dénommé Q-processus), et a également été étudié lorsque le processus X_t est un processus de diffusion de Feller multitype. Nous examinons le cas encore non considéré où X_t est un BGWc multitype, prouvons l'existence du Q-processus associé, examinons ses propriétés, notamment asymptotiques, et en proposons plusieurs interprétations. Enfin, nous nous intéressons aux échanges de limites en t et en θ, ainsi qu'à la commutativité encore non étudiée de ces limites vis-à-vis de la relation de type grande densité reliant processus BGWc et processus de Feller. Nous prouvons ainsi une liste exhaustive et originale de tous les échanges de limites possibles (limite en temps t, retard de l'extinction θ, limite de diffusion). La deuxième partie de ce travail est consacrée à l'analyse des risques liés à l'extinction d'une population et à son extinction tardive. Nous considérons un certain modèle de population branchante (apparaissant notamment dans un contexte épidémiologique) pour lequel un paramètre lié aux premiers moments de la loi de reproduction est inconnu, et construisons plusieurs estimateurs adaptés à différentes phases de l'évolution de la population (phase de croissance, phase de décroissance, phase de décroissance lorsque l'extinction est supposée tardive), prouvant de plus leurs propriétés asymptotiques (consistance, normalité). En particulier, nous construisons un estimateur des moindres carrés adapté au Q-processus, permettant ainsi une prédiction de l'évolution de la population dans le meilleur ou le pire des cas (selon que la population est menacée ou au contraire invasive), à savoir celui d'une extinction tardive. Ces outils nous permettent d'étudier la phase d'extinction de l'épidémie d'Encéphalopathie Spongiforme Bovine en Grande-Bretagne, pour laquelle nous estimons le paramètre d'infection correspondant à une possible source d'infection horizontale persistant après la suppression en 1988 de la voie principale d'infection (farines animales). Cela nous permet de prédire l'évolution de la propagation de la maladie, notamment l'année d'extinction, le nombre de cas à venir et le nombre d'animaux infectés, et en particulier de produire une analyse très fine de l'évolution de l'épidémie dans le cas peu probable d'une extinction très tardive.

L'objectif de ce travail est de caractériser le tissu musculaire en évaluant sa qualité à partir de données d'imagerie. Plus précisement, on se propose de développer des outils de prédiction de la tendreté de la viande bovine, basés sur le processus de vision artificielle, en étudiant le tissu conjonctif intramusculaire qui contribue de manière significative à la dureté intrinsèque de la viande. Les images des coupes de muscles, ont été acquises avec deux types d'éclairage : lumière blanche polarisée et ultraviolet. Notre contribution pour analyser ces images est basée sur une approche multiéchelle. Deux méthodes de segmentation ont été proposées, elles sont basées sur la transformée en ondelettes discrète, notamment l'algorithme "à trous". La première repose sur le seuillage universel et la seconde sur l'algorithme de K-moyennes appliqué à l'image résultante d'une sommation sur les plans d'ondelettes. Un autre volet de ce travail concerne l'extraction des paramètres et la décision. L'information retenue est la distribution des tailles d'objets éléments de la trame conjonctive de viande. Les outils statistiques que sont la régression linéaire et les réseaux de neurones ont été appliqués aux données issues des étapes de traitement des images. Le modèle final qui a été retenu pour la prévision de la tendreté a été déterminé selon un critère de maximisation du R2. Le choix du nombre de paramètres a été basé sur un critère de validation croisée (Leave one out). Les résultats de prédiction, issus de la base de données d'étude, sont très encourageants, mettant en évidence une corrélation certaine entre les paramètres d'images et la qualité sensorielle de la viande en particulier la tendreté.

Ce manuscrit de thèse est consacré à l'étude des propriétés théoriques et méthodologiques de différentes procédures d'agrégation d'estimateurs. Un premier ensemble de résultats vise à étendre la théorie PAC-bayésienne au contexte de la grande dimension, dans les modèles de régression additive et logistique. Nous prouvons dans ce contexte l'optimalité, au sens minimax et à un terme logarithmique près, de nos estimateurs. La mise en \oe uvre pratique de cette stratégie, par des techniques MCMC, est étayée par des simulations numériques. Dans un second temps, nous introduisons une stratégie originale d'agrégation non linéaire d'estimateurs de la fonction de régression. Les qualités théoriques et pratiques de cette approche --- dénommée COBRA --- sont étudiées, et illustrées sur données simulées et réelles. Enfin, nous présentons une modélisation bayésienne --- et l'implémentation MCMC correspondante --- d'un problème de génétique des populations. Les différentes approches développées dans ce document sont toutes librement téléchargeables depuis le site de l'auteur.

Le sujet principal de cette thèse porte sur l'approximation polynômiale des fonctions aléatoires au moyen de la projection L2 aléatoire discrète, et son application aux problèmes inverses pour les équations aux dérivées partielles avec des données aléatoires. Les motivations proviennent de l'approximation paramétrique de la solution de modèles aux dérivées partielles. La thèse se compose de deux parties, avec un chapitre d'introduction qui résume les techniques modernes de l'approximation polynômiale des fonctions de variables aléatoires. La première partie, du chapitre 1 au chapitre 4, contient l'analyse théorique de la projection L2 aléatoire discrète pour résoudre le problème direct, par exemple, pour rapprocher les moments d'une fonction aléatoire à partir de ses observations, ou pour calculer la solution à un modèle numérique avec des coefficients stochastiques. La stabilité et l'optimalité de l'erreur d'approximation évaluée dans la norme L2 pondérée sont traités. Dans la dernière partie de la thèse, composé des chapitres 5 et 6, la méthodologie développée précédemment pour le problème direct est appliqué aux problèmes inverses pour les équations aux dérivées partielles à coefficients stochastiques. La méthode de factorisation est appliquée dans le cadre de la tomographie par impédance électrique, d'abord dans le cas de coefficient inhomogène, puis dans le cas de coefficient constante par morceaux, à valeurs dans chaque région affectée par l'incertitude. Enfin, dans le chapitre 6 les variantes de la méthode de factorisation proposées dans le chapitre précédent sont accélérés en utilisant les techniques qui ont été présentés dans la première partie de la thèse.

En écologie, dans le cadre par exemple d’études des services fournis par les écosystèmes, les modélisations descriptive, explicative et prédictive ont toutes trois leur place distincte. Certaines situations bien précises requièrent soit l’un soit l’autre de ces types de modélisation ; le bon choix s’impose afin de pouvoir faire du modèle un usage conforme aux objectifs de l’étude. Dans le cadre de ce travail, nous explorons dans un premier temps le pouvoir explicatif de l’arbre de régression multivariable (ARM). Cette méthode de modélisation est basée sur un algorithme récursif de bipartition et une méthode de rééchantillonage permettant l’élagage du modèle final, qui est un arbre, afin d’obtenir le modèle produisant les meilleures prédictions. Cette analyse asymétrique à deux tableaux permet l’obtention de groupes homogènes d’objets du tableau réponse, les divisions entre les groupes correspondant à des points de coupure des variables du tableau explicatif marquant les changements les plus abrupts de la réponse. Nous démontrons qu’afin de calculer le pouvoir explicatif de l’ARM, on doit définir un coefficient de détermination ajusté dans lequel les degrés de liberté du modèle sont estimés à l’aide d’un algorithme. Cette estimation du coefficient de détermination de la population est pratiquement non biaisée. Puisque l’ARM sous-tend des prémisses de discontinuité alors que l’analyse canonique de redondance (ACR) modélise des gradients linéaires continus, la comparaison de leur pouvoir explicatif respectif permet entre autres de distinguer quel type de patron la réponse suit en fonction des variables explicatives. La comparaison du pouvoir explicatif entre l’ACR et l’ARM a été motivée par l’utilisation extensive de l’ACR afin d’étudier la diversité bêta. Toujours dans une optique explicative, nous définissons une nouvelle procédure appelée l’arbre de régression multivariable en cascade (ARMC) qui permet de construire un modèle tout en imposant un ordre hiérarchique aux hypothèses à l’étude. Cette nouvelle procédure permet d’entreprendre l’étude de l’effet hiérarchisé de deux jeux de variables explicatives, principal et subordonné, puis de calculer leur pouvoir explicatif. L’interprétation du modèle final se fait comme dans une MANOVA hiérarchique. On peut trouver dans les résultats de cette analyse des informations supplémentaires quant aux liens qui existent entre la réponse et les variables explicatives, par exemple des interactions entres les deux jeux explicatifs qui n’étaient pas mises en évidence par l’analyse ARM usuelle. D’autre part, on étudie le pouvoir prédictif des modèles linéaires généralisés en modélisant la biomasse de différentes espèces d’arbre tropicaux en fonction de certaines de leurs mesures allométriques. Plus particulièrement, nous examinons la capacité des structures d’erreur gaussienne et gamma à fournir les prédictions les plus précises. Nous montrons que pour une espèce en particulier, le pouvoir prédictif d’un modèle faisant usage de la structure d’erreur gamma est supérieur. Cette étude s’insère dans un cadre pratique et se veut un exemple pour les gestionnaires voulant estimer précisément la capture du carbone par des plantations d’arbres tropicaux. Nos conclusions pourraient faire partie intégrante d’un programme de réduction des émissions de carbone par les changements d’utilisation des terres. / In ecology, in ecosystem services studies for example, descriptive, explanatory and predictive modelling all have relevance in different situations. Precise circumstances may require one or the other type of modelling; it is important to choose the method properly to insure that the final model fits the study’s goal. In this thesis, we first explore the explanatory power of the multivariate regression tree (MRT). This modelling technique is based on a recursive bipartitionning algorithm. The tree is fully grown by successive bipartitions and then it is pruned by resampling in order to reveal the tree providing the best predictions. This asymmetric analysis of two tables produces homogeneous groups in terms of the response that are constrained by splitting levels in the values of some of the most important explanatory variables. We show that to calculate the explanatory power of an MRT, an appropriate adjusted coefficient of determination must include an estimation of the degrees of freedom of the MRT model through an algorithm. This estimation of the population coefficient of determination is practically unbiased. Since MRT is based upon discontinuity premises whereas canonical redundancy analysis (RDA) models continuous linear gradients, the comparison of their explanatory powers enables one to distinguish between those two patterns of species distributions along the explanatory variables. The extensive use of RDA for the study of beta diversity motivated the comparison between its explanatory power and that of MRT. In an explanatory perspective again, we define a new procedure called a cascade of multivariate regression trees (CMRT). This procedure provides the possibility of computing an MRT model where an order is imposed to nested explanatory hypotheses. CMRT provides a framework to study the exclusive effect of a main and a subordinate set of explanatory variables by calculating their explanatory powers. The interpretation of the final model is done as in nested MANOVA. New information may arise from this analysis about the relationship between the response and the explanatory variables, for example interaction effects between the two explanatory data sets that were not evidenced by the usual MRT model. On the other hand, we study the predictive power of generalized linear models (GLM) to predict individual tropical tree biomass as a function of allometric shape variables. Particularly, we examine the capacity of gaussian and gamma error structures to provide the most precise predictions. We show that for a particular species, gamma error structure is superior in terms of predictive power. This study is part of a practical framework; it is meant to be used as a tool for managers who need to precisely estimate the amount of carbon recaptured by tropical tree plantations. Our conclusions could be integrated within a program of carbon emission reduction by land use changes.

Le Gabon affiche, paradoxalement à son niveau de PIB par tête élevé, des indicateurs de santépauvres. Fondée sur les données de l’enquête démographique et de santé du Gabon de 2000, laprésente étude a pour objectif d’examiner la relation entre la pauvreté et la santé. Premièrement,l’étude montre que le niveau de mortalité des enfants est préoccupant, et que la pauvreté nonmonétaire en termes d’actifs est associée à cette mortalité. Deuxièmement, les niveaux de retard decroissance et d’insuffisance pondérale des enfants posent problème. A cet égard, on observe que leretard de croissance représente le premier problème nutritionnel. D’ailleurs, les analyses révèlentl’existence d’une relation claire entre la pauvreté non monétaire et le retard de croissance. Par contre,l’impact de la pauvreté non monétaire sur l’insuffisance pondérale dépend du modèle économétriqueutilisé. Troisièmement, le test de Chow pour la mortalité et la malnutrition n’est pas significatif,montrant qu’une analyse économétrique de la relation entre la pauvreté et la santé selon de genre n’estpas justifiée. En d’autres termes, les ménages dirigés par une femme et ceux dirigés par un homme nese comportent pas différemment en matière de soins de santé. Quatrièmement, l’analyse de l’inégalitésocio-économique de la mortalité et celle de la malnutrition suggère quelques commentaires. Toutd’abord, cette inégalité est très forte. Ensuite, alors que l’inégalité de la mortalité est plus élevée enmilieu rural, l’inégalité de la malnutrition est plus prononcée en milieu urbain. Enfin, les disparités deniveau de vie ont un rôle secondaire quant à l’explication du niveau de cette inégalité. / Gabon displays, paradoxically to his high level of GDP per capita, poor health indicators. Based on thedata of the Demographic and Health Survey of Gabon of 2000, the present study had as objective toexamine the relation between poverty and health. Firstly, the study shows that the level of childmortality is worrying, and that the non-monetary poverty in terms of assets is associated with thismortality. Secondly, the levels of child stunting and underweight are problems. In this respect, oneobserves that stunting represents the first nutritional problem. Moreover, the analyses reveal theexistence of a net relationship between non monetary poverty and malnutrition in terms of stunting.On the other hand; the impact of non monetary poverty on the malnutrition in terms of underweightdepends on the econometric model used. Thirdly, the chow test for mortality and malnutrition are notsignificant, showing that an econometric analysis of the relation between poverty and health by genderis not justified. In other words, households headed by a woman and those headed by a man not behavedifferently as regards health care. Fourthly, the study of the socioeconomic inequality of mortality andthose of malnutrition suggests some comments. First of all, this inequality is very strong. Then, whilethe inequality in mortality is stronger in rural area, the inequality in malnutrition is more pronouncedin cities. Lastly, the welfare disparities of the households have a secondary role as for the explanationof the level of this inequality.

L’imputation simple est très souvent utilisée dans les enquêtes pour compenser pour la non-réponse partielle. Dans certaines situations, la variable nécessitant l’imputation prend des valeurs nulles un très grand nombre de fois. Ceci est très fréquent dans les enquêtes entreprises qui collectent les variables économiques. Dans ce mémoire, nous étudions les propriétés de deux méthodes d’imputation souvent utilisées en pratique et nous montrons qu’elles produisent des estimateurs imputés biaisés en général. Motivé par un modèle de mélange, nous proposons trois méthodes d’imputation et étudions leurs propriétés en termes de biais. Pour ces méthodes d’imputation, nous considérons un estimateur jackknife de la variance convergent vers la vraie variance, sous l’hypothèse que la fraction de sondage est négligeable. Finalement, nous effectuons une étude par simulation pour étudier la performance des estimateurs ponctuels et de variance en termes de biais et d’erreur quadratique moyenne. / Single imputation is often used in surveys to compensate for item nonresponse. In some cases, the variable requiring imputation contains a large amount of zeroes. This is especially frequent in business surveys that collect economic variables. In this thesis, we study the properties of two imputation procedures frequently used in practice and show that they lead to biased estimators, in general. Motivated by a mixture regression model, we then propose three imputation procedures and study their properties in terms of bias. For the proposed imputation procedures, we consider a jackknife variance estimator that is consistent for the true variance, provided the overall sampling fraction is negligible. Finally, we perform a simulation study to evaluate the performance of point and variance estimators in terms of relative bias and mean square error.

Cette recherche se penche sur l’impact des facteurs de contexte et des facteurs individuels sur les conditions socioéconomiques des résidants des collectivités des Premières Nations du Québec et des résidants des communautés situées à proximité. Des régressions logistiques sur les données censitaires de 2001 ont été réalisées afin de répondre aux questions d’étude. Quatre dimensions, inspirées de l’indice de bien-être (IBC), ont été étudiées : l’activité, le logement, le revenu et la scolarité. Les résultats de recherche montrent que les deux types de facteurs contribuent à l’explication des inégalités sociales. Plus spécifiquement, les inégalités scolaires apparaissent principalement déterminées par les facteurs de contexte bien que les facteurs individuels, tel que l’âge et le genre, soient aussi déterminants. Ces dernières surviennent en amont des inégalités d’emploi et de revenu et expliquent celles-ci. De plus, les inégalités relatives au logement sont expliquées par l’emplacement spatial et le type de communauté de résidence. Par ailleurs, l’ethnicité des répondants ne joue pas un rôle de premier plan dans l’explication des disparités observées, une fois les autres caractéristiques contrôlées, ce qui ne signifie pas qu’il n’existe pas d’inégalités entre Amérindien et non-Amérindien. En fait, des chances différenciées persistent lorsque les autres caractéristiques sont contrôlées. Ainsi, les résultats mettent en évidence l’utilité de déplacer le point focal de la recherche quantitative sur les conditions autochtones du principal fait d’être Amérindien ou non vers un éventail plus large de déterminants. / This research assesses the specific contribution of individual and contextual factors in explaining the socioeconomics discrepancies between members of First Nations communities and those of communities located nearby. Using logistic regression on 2001 census data, four dimensions of socioeconomic conditions, largely inspired by the Community Well-Being Index (CWB), are assessed: employment, housing, income and education. The results of the study show that social inequalities appear correlated to both types of factors. Educational inequalities are primarily due to contextual factors even if individual factors, such as age and gender, also play a role in determining the odds of living social inequalities. Educational inequalities precede employment and income inequalities and, to some extent, explain them. Moreover, housing inequalities are mainly explained by spatial location and residence in a First Nations community Furthermore, the ethnicity of respondents does not play a major role in explaining the discrepancies, once other characteristics are taken into account. This does not mean that social inequalities do not exist between Aboriginal and non-Aboriginal Canadians. Actually, significant differences between these two social categories are observed even when other characteristics are controlled for. Thus, the results of this study point out to the fact that the focus of quantitative research on Aboriginal people’s conditions should be put on additional predictors of inequalities besides “aboriginality”. Also, the review of literature shows a lack of research on social inequalities within First Nations communities in Canada.