Cette recherche vise à décrire l’association entre certaines variables démographiques telles que l’âge de la mère, le sexe, le rang de naissance et le statut socio-économique – représenté par l’indice de Pampalon – et l’hypotrophie fœtale au Québec. L’échantillon est constitué de 127 216 naissances simples et non prématurées ayant eu lieu au Québec entre le 1er juillet 2000 et le 30 juin 2002. Des régressions logistiques portant sur le risque d’avoir souffert d’un retard de croissance intra-utérine ont été effectuées pour l’ensemble du Québec ainsi que pour la région socio-sanitaire (RSS) de Montréal. Les résultats révèlent que les enfants de premier rang et les enfants dont la mère était âgée de moins de 25 ans ou de 35 ans et plus lors de l’accouchement ont un risque plus élevé de souffrir d’hypotrophie fœtale et ce dans l’ensemble du Québec et dans la RSS de Montréal. De plus, les résultats démontrent que le risque augmente plus la mère est défavorisée. Puisque l’indice de Pampalon est un proxy écologique calculé pour chaque aire de diffusion, les intervenants en santé publique peuvent désormais cibler géographiquement les femmes les plus à risque et adapter leurs programmes de prévention en conséquence. Ainsi, le nombre de cas d’hypotrophie fœtale, voire même la mortalité infantile, pourraient être réduits. / This study describes the association between demographic variables such as the mother’s age, the child’s gender and birth order, and the socio-economic status – that can now be assessed by the Pampalon Index – with intrauterine growth restriction (IUGR) in the province of Quebec. The analyses are based on a sample of 127,216 singletons and term births that occurred in the province of Quebec between July 1st, 2000 and June 30th, 2002. Logistics regressions on the risk of having suffered from IUGR were produced for the entire province of Quebec and for the health region of Montreal. In the province of Quebec and in the health region of Montreal, the results reveal that the risk of IUGR is higher for first-born infants, and for infants whose mother was under 25 years of age or aged 35 years and older. Moreover, the risk of IUGR increases with poverty. Since the Pampalon Index is calculated for each dissemination area, public health interventions can now target the most vulnerable women and reduce the number of IUGR cases or even infant mortality.

Cette recherche vise à décrire l’association entre certaines variables démographiques telles que l’âge de la mère, le sexe, le rang de naissance et le statut socio-économique – représenté par l’indice de Pampalon – et l’hypotrophie fœtale au Québec. L’échantillon est constitué de 127 216 naissances simples et non prématurées ayant eu lieu au Québec entre le 1er juillet 2000 et le 30 juin 2002. Des régressions logistiques portant sur le risque d’avoir souffert d’un retard de croissance intra-utérine ont été effectuées pour l’ensemble du Québec ainsi que pour la région socio-sanitaire (RSS) de Montréal. Les résultats révèlent que les enfants de premier rang et les enfants dont la mère était âgée de moins de 25 ans ou de 35 ans et plus lors de l’accouchement ont un risque plus élevé de souffrir d’hypotrophie fœtale et ce dans l’ensemble du Québec et dans la RSS de Montréal. De plus, les résultats démontrent que le risque augmente plus la mère est défavorisée. Puisque l’indice de Pampalon est un proxy écologique calculé pour chaque aire de diffusion, les intervenants en santé publique peuvent désormais cibler géographiquement les femmes les plus à risque et adapter leurs programmes de prévention en conséquence. Ainsi, le nombre de cas d’hypotrophie fœtale, voire même la mortalité infantile, pourraient être réduits. / This study describes the association between demographic variables such as the mother’s age, the child’s gender and birth order, and the socio-economic status – that can now be assessed by the Pampalon Index – with intrauterine growth restriction (IUGR) in the province of Quebec. The analyses are based on a sample of 127,216 singletons and term births that occurred in the province of Quebec between July 1st, 2000 and June 30th, 2002. Logistics regressions on the risk of having suffered from IUGR were produced for the entire province of Quebec and for the health region of Montreal. In the province of Quebec and in the health region of Montreal, the results reveal that the risk of IUGR is higher for first-born infants, and for infants whose mother was under 25 years of age or aged 35 years and older. Moreover, the risk of IUGR increases with poverty. Since the Pampalon Index is calculated for each dissemination area, public health interventions can now target the most vulnerable women and reduce the number of IUGR cases or even infant mortality.

Contexte. Les études cas-témoins sont très fréquemment utilisées par les épidémiologistes pour évaluer l’impact de certaines expositions sur une maladie particulière. Ces expositions peuvent être représentées par plusieurs variables dépendant du temps, et de nouvelles méthodes sont nécessaires pour estimer de manière précise leurs effets. En effet, la régression logistique qui est la méthode conventionnelle pour analyser les données cas-témoins ne tient pas directement compte des changements de valeurs des covariables au cours du temps. Par opposition, les méthodes d’analyse des données de survie telles que le modèle de Cox à risques instantanés proportionnels peuvent directement incorporer des covariables dépendant du temps représentant les histoires individuelles d’exposition. Cependant, cela nécessite de manipuler les ensembles de sujets à risque avec précaution à cause du sur-échantillonnage des cas, en comparaison avec les témoins, dans les études cas-témoins. Comme montré dans une étude de simulation précédente, la définition optimale des ensembles de sujets à risque pour l’analyse des données cas-témoins reste encore à être élucidée, et à être étudiée dans le cas des variables dépendant du temps. Objectif: L’objectif général est de proposer et d’étudier de nouvelles versions du modèle de Cox pour estimer l’impact d’expositions variant dans le temps dans les études cas-témoins, et de les appliquer à des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon et le tabac. Méthodes. J’ai identifié de nouvelles définitions d’ensemble de sujets à risque, potentiellement optimales (le Weighted Cox model and le Simple weighted Cox model), dans lesquelles différentes pondérations ont été affectées aux cas et aux témoins, afin de refléter les proportions de cas et de non cas dans la population source. Les propriétés des estimateurs des effets d’exposition ont été étudiées par simulation. Différents aspects d’exposition ont été générés (intensité, durée, valeur cumulée d’exposition). Les données cas-témoins générées ont été ensuite analysées avec différentes versions du modèle de Cox, incluant les définitions anciennes et nouvelles des ensembles de sujets à risque, ainsi qu’avec la régression logistique conventionnelle, à des fins de comparaison. Les différents modèles de régression ont ensuite été appliqués sur des données réelles cas-témoins sur le cancer du poumon. Les estimations des effets de différentes variables de tabac, obtenues avec les différentes méthodes, ont été comparées entre elles, et comparées aux résultats des simulations. Résultats. Les résultats des simulations montrent que les estimations des nouveaux modèles de Cox pondérés proposés, surtout celles du Weighted Cox model, sont bien moins biaisées que les estimations des modèles de Cox existants qui incluent ou excluent simplement les futurs cas de chaque ensemble de sujets à risque. De plus, les estimations du Weighted Cox model étaient légèrement, mais systématiquement, moins biaisées que celles de la régression logistique. L’application aux données réelles montre de plus grandes différences entre les estimations de la régression logistique et des modèles de Cox pondérés, pour quelques variables de tabac dépendant du temps. Conclusions. Les résultats suggèrent que le nouveau modèle de Cox pondéré propose pourrait être une alternative intéressante au modèle de régression logistique, pour estimer les effets d’expositions dépendant du temps dans les études cas-témoins / Background: Case-control studies are very often used by epidemiologists to assess the impact of specific exposure(s) on a particular disease. These exposures may be represented by several time-dependent covariates and new methods are needed to accurately estimate their effects. Indeed, conventional logistic regression, which is the standard method to analyze case-control data, does not directly account for changes in covariate values over time. By contrast, survival analytic methods such as the Cox proportional hazards model can directly incorporate time-dependent covariates representing the individual entire exposure histories. However, it requires some careful manipulation of risk sets because of the over-sampling of cases, compared to controls, in case-control studies. As shown in a preliminary simulation study, the optimal definition of risk sets for the analysis of case-control data remains unclear and has to be investigated in the case of time-dependent variables. Objective: The overall objective is to propose and to investigate new versions of the Cox model for assessing the impact of time-dependent exposures in case-control studies, and to apply them to a real case-control dataset on lung cancer and smoking. Methods: I identified some potential new risk sets definitions (the weighted Cox model and the simple weighted Cox model), in which different weights were given to cases and controls, in order to reflect the proportions of cases and non cases in the source population. The properties of the estimates of the exposure effects that result from these new risk sets definitions were investigated through a simulation study. Various aspects of exposure were generated (intensity, duration, cumulative exposure value). The simulated case-control data were then analysed using different versions of Cox’s models corresponding to existing and new definitions of risk sets, as well as with standard logistic regression, for comparison purpose. The different regression models were then applied to real case-control data on lung cancer. The estimates of the effects of different smoking variables, obtained with the different methods, were compared to each other, as well as to simulation results. Results: The simulation results show that the estimates from the new proposed weighted Cox models, especially those from the weighted Cox model, are much less biased than the estimates from the existing Cox models that simply include or exclude future cases. In addition, the weighted Cox model was slightly, but systematically, less biased than logistic regression. The real life application shows some greater discrepancies between the estimates of the proposed Cox models and logistic regression, for some smoking time-dependent covariates. Conclusions: The results suggest that the new proposed weighted Cox models could be an interesting alternative to logistic regression for estimating the effects of time-dependent exposures in case-control studies.

L'application de classifieurs linéaires à l'analyse des données d'imagerie cérébrale (fMRI) a mené à plusieurs percées intéressantes au cours des dernières années. Ces classifieurs combinent linéairement les réponses des voxels pour détecter et catégoriser différents états du cerveau. Ils sont plus agnostics que les méthodes d'analyses conventionnelles qui traitent systématiquement les patterns faibles et distribués comme du bruit. Dans le présent projet, nous utilisons ces classifieurs pour valider une hypothèse portant sur l'encodage des sons dans le cerveau humain. Plus précisément, nous cherchons à localiser des neurones, dans le cortex auditif primaire, qui détecteraient les modulations spectrales et temporelles présentes dans les sons. Nous utilisons les enregistrements fMRI de sujets soumis à 49 modulations spectro-temporelles différentes. L'analyse fMRI au moyen de classifieurs linéaires n'est pas standard, jusqu'à maintenant, dans ce domaine. De plus, à long terme, nous avons aussi pour objectif le développement de nouveaux algorithmes d'apprentissage automatique spécialisés pour les données fMRI. Pour ces raisons, une bonne partie des expériences vise surtout à étudier le comportement des classifieurs. Nous nous intéressons principalement à 3 classifieurs linéaires standards, soient l'algorithme machine à vecteurs de support (linéaire), l'algorithme régression logistique (régularisée) et le modèle bayésien gaussien naïf (variances partagées). / The application of linear machine learning classifiers to the analysis of brain imaging data (fMRI) has led to several interesting breakthroughs in recent years. These classifiers combine the responses of the voxels to detect and categorize different brain states. They allow a more agnostic analysis than conventional fMRI analysis that systematically treats weak and distributed patterns as unwanted noise. In this project, we use such classifiers to validate an hypothesis concerning the encoding of sounds in the human brain. More precisely, we attempt to locate neurons tuned to spectral and temporal modulations in sound. We use fMRI recordings of brain responses of subjects listening to 49 different spectro-temporal modulations. The analysis of fMRI data through linear classifiers is not yet a standard procedure in this field. Thus, an important objective of this project, in the long term, is the development of new machine learning algorithms specialized for neuroimaging data. For these reasons, an important part of the experiments is dedicated to studying the behaviour of the classifiers. We are mainly interested in 3 standard linear classifiers, namely the support vectors machine algorithm (linear), the logistic regression algorithm (regularized) and the naïve bayesian gaussian model (shared variances).

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Le but de cette thèse est de construire un modèle de détection des changements de phase -passages de marché haussier à baissier et vice versa - du marché des actions américaines cotées, en utilisant un nombre relativement important de variables à la fois fondamentales (macroéconomiques et microéconomiques) et issues de l’analyse technique.Le modèle statistique retenu est la régression logistique statique, avec un retard pour les variables explicatives allant de zéro à trois mois. Les huit variables les plus significatives parmi vingt candidatesont été sélectionnées à partir des données mensuelles du S&P500 sur la période 1963-2003. Le modèle obtenu a été testé sur 2004-2013 et sa performance a été supérieure à celles de la stratégie Buy & Holdet d’un modèle univarié utilisant la variable ayant le plus fort pouvoir de détection - ce dernier modèle ayant fait l’objet d’une étude dans la littérature.Il a également été montré que des variables non encore considérées dans la littérature - la moyenne mobile sur les six derniers mois des créations nettes d’emplois non-agricoles, la base monétaire et le Composite Leading Indicator de l’OCDE - ont un pouvoir de détection significatif pour notre problématique. D'autre part, la variable binaire indiquant la position du S&P500 par rapport à sa moyenne mobile des dix derniers mois - variable de type analyse technique - a un pouvoir prédictif beaucoup plus élevé que les variables fondamentales étudiées. Enfin, les deux autres variables les plus statistiquement significatives sont macroéconomiques : l'écart entre les taux à dix ans des T-bonds et à trois mois des T-bills et la moyenne mobile des créations d’emplois non-agricoles. / The goal of this thesis is to build a model capable of detecting the reversals - shift from bull market to bear market or vice versa - of the American stock market, by using a relatively large number of explanatory variables, both of fundamental (macroeconomic and microeconomic) and of ‘technical analysis’ types.The statistical model used is static logistic regression, with lags for the independent variables ranging from zero to three months. Starting with twenty variables, the eight most significant ones have been selected on a training set consisting of monthly data of the S&P500 between 1963 and 2003. There sulting model has been tested over the 2004-2013 period and its performance was better than those of a buy & hold strategy and of a univariate model based on the variable with the highest predictive power – the latter model being the focus of a paper in the current literature. Another contribution of the thesis is that some variables not yet studied in the literature – the six month moving average of net non-farm job creations, the monetary base and the OECD Composite Leading Indicator – are statistically significant for our problem. Moreover, the predictive power of the binary variable indicating whether the S&P500 is above or below its ten-month moving average – a technical analysis variable – is much higher than that of the fundamental variables which have been considered. Finally, the two other most significant variables are macroeconomic ones: the spread between the ten-year T-bond and three-month T-bill rates and the moving average of non-farm jobs creations.

Alors que les mutations s’accélèrent et l’instabilité semble permanente, l’esprit d’entreprise est valorisé par les acteurs publics et privés. En France, l’auto-entrepreneur, créé par la loi n° 2008-776 du 4 août 2008, favorise l’accès à l’entrepreneuriat au plus grand nombre. Depuis 2009, les créations d’entreprises comptent pour plus de moitié d’auto-entrepreneurs. Aussi, l’existence d’une dynamique entrepreneuriale spécifique à ces créations se pose. La recherche s’inscrit dans une approche constructiviste d’essai d’explication du phénomène par l’identification des caractéristiques des auto-entrepreneurs en comparaison aux autres entrepreneurs. Elle prend racine dans l’examen de 700 dossiers d’évaluation de projets en phase amont de la création/ reprise dans le sud Finistère, soit, de fin 2008 à début 2012 près d’1% des créations / reprises en Bretagne. L’appui sur les paradigmes entrepreneuriaux amène à rapprocher des standards théoriques génériques à des constatations issues du terrain. Une approche hypothético-déductive permet d’identifier les caractéristiques des auto-entrepreneurs en comparaison aux autres entrepreneurs. L’analyse qualitative thématique d’entretiens biographiques d’auto-entrepreneurs triangule et confirme les résultats. La recherche questionne le paradigme de la création/ obtention de valeur nouvelle ou existante. Elle interroge le processus schumpétérien d’innovation créatrice versus destructrice, et sa possible mobilisation dans une lecture du succès de l’auto-entrepreneur. Elle propose une approche effectuale de la création en auto-entrepreneuriat. Elle confirme le rôle de l’accompagnement en phase amont de la création/ reprise d’entreprises. / While mutations accelerate and instability seems to be permanent, entrepreneurship is valued by public and private actors. In France, the auto-entrepreneur, created by Law No. 2008-776 of 4 August 2008, promotes access to entrepreneurship to greater numbers. Since 2009, the auto-entrepreneurs account for more than half of self-employed entrepreneurs. Also, the existence of a specific entrepreneurial approach to business creation projects under this status arises. This research is part of a constructivist approach to explain the phenomenon by identifying the characteristics of auto-entrepreneurs in comparison to other entrepreneurs. It is rooted in the examination of 700 projects evaluated in upstream phase of the creation / buyout in the southern Finistère, from late 2008 to early 2012, almost 1% of the creation / buyout firms on the Brittany area. The support of entrepreneurial paradigms leads to closer generic theoretical standard to findings from the field. A counterfactual approach identifies the characteristics of auto-entrepreneurs in comparison to other entrepreneurs. Thematic qualitative analysis of biographical interviews of auto-entrepreneurs triangulates and confirms the results. The research questions the paradigm of creating / obtaining new or existing value. She questions the Schumpeterian process of creative versus destructive innovation, and its possible mobilization in a reading of the success of the auto-entrepreneur. It offers effectual approach creation depending on the status of auto-entrepreneur. It confirms the role of the accompanying upstream phase of the creation / buyout business.

Cette recherche se penche sur l’impact des facteurs contextuels, familiaux et individuels dans l’accessibilité au postsecondaire des Premières Nations et des Métis âgés entre 18 et 34 ans qui vivent hors collectivités des Premières Nations au Canada. En plus de l’impact de ces facteurs au niveau national, cette recherche s’intéresse aussi à leur impact selon les trois types de systèmes scolaires canadiens « à choix exclusif », « à choix progressif » et « à choix multiples ». Des régressions logistiques multinomiales ont été réalisées sur les données de l’enquête auprès des peuples Autochtones de 2012. Trois groupes de facteurs qui totalisent 24 indicateurs ont été examinés afin de répondre aux questions de recherche. Les résultats de cette recherche montrent que même si les facteurs contextuels, tels que l’environnement social et scolaire au secondaire et les facteurs familiaux, tels que la scolarité des membres de la famille sont déterminants dans l’accès au postsecondaire des Autochtones, les facteurs individuels sont les principaux facteurs prédictifs de cet accès. Parmi les facteurs les plus importants, il y a la performance académique et le décrochage scolaire, suivi de l’âge qui affecte considérablement cet accès, particulièrement à l’université. De plus, l’analyse de l’effet de modération selon les trois systèmes scolaires canadiens a également permis de distinguer une différence significative entre ces derniers qui est perceptible, d’une part, par les variances expliquées et, d’autre part, par l’impact différé des trois groupes de facteurs étudiés. / This research assesses the impact of contextual, family and individual factors in access to postsecondary education of First Nations and Métis people aged between 18 and 34 years old, living outside First Nations communities in Canada. This research examines also the impact of these factors across the three postsecondary types of school systems of Canada, i.e., “exclusive choice”, “progressive choice” and “multiple choice”. Multinomial logistic regression analyses were performed on the data of the Aboriginal Peoples Survey of 2012. Three groups of factors totaling 24 indicators were examined in order to answer the research questions. The results of this research show that, while contextual factors, such as the social and academic environment and family factors, such as the high academic level of family’s members are determinant in access to postsecondary education among Aboriginals living outside First Nations communities, the individual factors are the main predictors of this access. Among these main predictors, there are academic performance, dropping out of school and age. In addition, the analysis of moderation effects according to the three postsecondary types of systems present in Canada showed significant differences that can be seen, first, in the explained variance and second, in the difference between the importance of the different groups of factors in each system.

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La récente crise financière qui a débuté aux États-Unis en 2007 a révélé les faiblesses du système bancaire international se traduisant par l’effondrement de nombreuses institutions financières aux États-Unis et aussi par l’augmentation de la part des prêts non performants dans les bilans des banques européennes. Dans ce cadre, nous proposons d’abord d’estimer et de tester l’efficacité des modèles de prévisions des défaillances bancaires. L’objectif étant d’établir un système d’alerte précoce (EWS) de difficultés bancaires basées sur des variables financières selon la typologie CAMEL (Capital adequacy, Asset quality, Management quality, Earnings ability, Liquidity). Dans la première étude, nous avons comparé la classification et la prédiction de l’analyse discriminante canonique (CDA) et de la régression logistique (LR) avec et sans coûts de classification en combinant ces deux modèles paramétriques avec le modèle descriptif d’analyse en composantes principales (ACP). Les résultats montrent que les modèles (LR et CDA) peuvent prédire la faillite des banques avec précision. De plus, les résultats de l’ACP montrent l’importance de la qualité des actifs, de l’adéquation des fonds propres et de la liquidité en tant qu’indicateurs des conditions financières de la banque. Nous avons aussi comparé la performance de deux méthodes non paramétriques, les arbres de classification et de régression (CART) et le nouveau modèle régression multivariée par spline adaptative (MARS), dans la prévision de la défaillance. Un modèle hybride associant ’K-means clustering’ et MARS est également testé. Nous cherchons à modéliser la relation entre dix variables financières et le défaut d’une banque américaine. L’approche comparative a mis en évidence la suprématie du modèle hybride en termes de classification. De plus, les résultats ont montré que les variables d’adéquation du capital sont les plus importantes pour la prévision de la faillite d’une banque. Enfin, nous avons étudié les facteurs déterminants des prêts non performants des banques de l’Union Européenne durant la période 2012-2015 en estimant un modèle à effets fixe sur données de panel. Selon la disponibilité des données nous avons choisi un ensemble de variables qui se réfèrent à la situation macroéconomique du pays de la banque et d’autres variables propres à chaque banque. Les résultats ont prouvé que la dette publique, les provisions pour pertes sur prêts, la marge nette d’intérêt et la rentabilité des capitaux propres affectent positivement les prêts non performants, par contre la taille de la banque et l’adéquation du capital (EQTA et CAR) ont un impact négatif sur les créances douteuses. / The recent financial crisis that began in the United States in 2007 revealed the weaknesses of the international banking system resulting in the collapse of many financial institutions in the United States and also the increase in the share of non-performing loans in the balance sheets of European banks. In this framework, we first propose to estimate and test the effectiveness of banking default forecasting models. The objective is to establish an early warning system (EWS) of banking difficulties based on financial variables according to CAMEL’s ratios (Capital adequacy, Asset quality, Management quality, Earnings ability, Liquidity). In the first study, we compared the classification and the prediction of the canonical discriminant analysis (CDA) and the logistic regression (LR) with and without classification costs by combining these two parametric models with the descriptive model of principal components analysis (PCA). The results show that the LR and the CDA can predict bank failure accurately. In addition, the results of the PCA show the importance of asset quality, capital adequacy and liquidity as indicators of the bank’s financial conditions. We also compared the performance of two non-parametric methods, the classification and regression trees (CART) and the newly multivariate adaptive regression splines (MARS) models, in the prediction of failure. A hybrid model combining ’K-means clustering’ and MARS is also tested. We seek to model the relationship between ten financial variables (CAMEL’s ratios) and the default of a US bank. The comparative approach has highlighted the supremacy of the hybrid model in terms of classification. In addition, the results showed that the capital adequacy variables are the most important for predicting the bankruptcy of a bank. Finally, we studied the determinants of non-performing loans from European Union banks during the period 2012-2015 by estimating a fixed effects model on panel data. Depending on the availability of data we have chosen a set of variables that refer to the macroeconomic situation of the country of the bank and other variables specific to each bank. The results showed that public debt, loan loss provisions, net interest margin and return on equity positively affect non performing loans, while the size of the bank and the adequacy of capital (EQTA and CAR) have a negative impact on bad debts.