Ce mémoire revisite à l’aide de méthodes d’économétrie spatiale le modèle gravitaire PODM (Passenger Origin-Destination Model) que Transports Canada utilise pour prédire le trafic aérien domestique de passagers. Différents modèles spatiaux de panel sont estimés par maximum de vraisemblance et par la méthode des moments. Les résultats montrent que l’approche traditionnelle ne détecte pas d’effets de la distance entre l’origine et la destination sur le volume du trafic intérieur de passagers. Ce sont les caractéristiques de la région d’origine et de destination (PIB, revenu disponible, population) et les caractéristiques du trajet (prix moyen du billet, nombre de vols offerts) qui sont les déterminants les plus importants des flux de passagers. Dans les modèles spatiaux explorés, les interactions spatiales se révèlent d’importants déterminants aux côtés des caractéristiques locales. La prise en compte de ces effets spatiaux pourrait permettre d’améliorer les prévisions de trafic de passagers au Canada. Mots clés : interactions spatiales, données de panel, maximum de vraisemblance, méthodes des moments.

Titre de l'écran-titre (visionné le 19 janvier 2024) / Ce mémoire a pour but de réaliser une analyse fréquentielle des débits d'étiages estivaux observés sur des bassins versants jaugés au Québec de moins de 500 km² ainsi que la réalisation d'une analyse régionale utilisant les dépôts meubles et l'occupation du territoire afin d'estimer les débits d'étiages estivaux de sites non jaugés. Pour y arriver, les trois objectifs suivants ont été identifiés : - Réaliser l'analyse fréquentielle des débits d'étiages estivaux des petits bassins versants dont les données de débits sont disponibles au Québec. - Identifier les dépôts meubles et l'occupation du territoire sur les bassins versants étudiés. - Réaliser une analyse régionale utilisant les quantiles obtenus par l'analyse fréquentielle et les variables explicatives des stations analysées. Une analyse fréquentielle pour 150 stations ayant au moins cinq années de données est réalisée pour les distributions log Normale, Pearson III, log Pearson III, GEV et Gumbel. Les variables d'intérêt pour l'analyse sont les périodes de retour de 2, 5 et 10 ans pour les débits minimums entre le 1ᵉʳ juin au 30 septembre selon une moyenne mobile de 7 jours. Parmi les 150 stations, 23 stations ne respectent pas l'homogénéité et la stationnarité selon les tests de Mann-Kendall et Mann-Whitney et sont retirées de l'analyse. Selon l'EQM, la performance classée en ordre décroissant des distributions est la GEV, Gumbel, log Normale, log Pearson III et Pearson III. Malgré ces résultats, les distributions GEV, Gumbel et Pearson III démontrent des problèmes de quantiles négatifs puisqu'elles ne sont pas bornées positivement. Ces distributions ont une bonne performance pour la partie centrale des distributions, mais la représentativité des données est affectée pour de grandes périodes de retour. Une autre problématique observée est l'application de l'approximation de Wilson-Hilferty pour les distributions Pearson III et log Pearson III. En effet, la variabilité des débits d'étiage limite l'application de cette approximation. Pour le développement des modèles régionaux, les dépôts meubles et l'occupation du territoire sont déterminés en réalisant la délimitation des bassins versants et utilisant les couches vectorielles du 5ᵉ IEQM. Les régions ont été regroupées en deux groupes en fonction des différences significatives entre les débits unitaires des régions. Le premier groupe comporte les régions du Saint-Laurent sud-est (02), Saint-Laurent sud-ouest (03), Outaouais et Montréal (04) et les régions du Saint-Laurent nord-ouest (05), Saguenay et Lac-Saint-Jean (06) et Saint-Laurent nord-est (07) pour le deuxième groupe. Les modèles régionaux ont été déterminés en utilisant une régression de type pas-à-pas inverse et le coefficient de détermination ajusté pour les quantiles Q$_{2,7}$, Q$_{5,7}$ et le Q$_{10,7}$ des stations du premier groupe sont respectivement de 0.871, 0.837 et 0.813 et pour le deuxième groupe, ces coefficients sont respectivement de 0.881, 0.860 et 0.837. Les modèles développés comportent des limites d'application, mais la performance démontre que les dépôts meubles et l'occupation du territoire peuvent servir de variable explicative pour aider à estimer les débits d'étiages estivaux de petits bassins versants québécois.

Titre de l'écran-titre (visionné le 5 juin 2023) / Notre étude se concentre sur les disparités dans les durées de sentence entre les hommes et les femmes dans le milieu carcéral québécois. Bien que cette question soit cruciale, peu d'études se sont penchées sur ce sujet au Canada, malgré l'actualité de la disparité de durée de sentence en fonction de l'origine, de l'ethnie, du niveau d'éducation, du niveau de revenu et surtout du genre, dans un monde où les Hommes sont censés naître libres et égaux devant la loi. Pour combler cette lacune, nous avons analysé des données administratives du ministère de la Sécurité publique du Québec pour la période 2007-2017, en utilisant deux régressions et deux méthodes de décomposition différentes. Tout d'abord, nous avons évalué l'écart de durée de sentence entre les hommes et les femmes à l'aide d'une régression linéaire. Ensuite, nous avons utilisé la méthode de décomposition de Oaxaca-Blinder. Enfin, nous avons réalisé une régression quantile inconditionnelle accompagnée de la méthode de décomposition RIF et une régression de distribution pour tester la robustesse de nos résultats. Nos analyses confirment qu'il existe une disparité de durée de sentence entre les hommes et les femmes, un résultat qui rappelle l'importance de réviser les politiques de sentence et de sensibiliser les juges aux préjugés inconscients. / Our study focuses on the disparities in sentence lengths between men and women in the Quebec prison environment. Although this is a crucial issue, few studies have examined this subject in Canada, despite the topicality of the disparity in sentence length according to origin, ethnicity, level of education, income level and especially gender, in a world where men are supposed to be born free and equal before the law. To address this gap, we analyzed administrative data from the Quebec Ministry of Public Security for the period 2007-2017, using two different regressions and decomposition methods. First, we estimated the sentence length gap between men and women using a linear regression. Second, we used the Oaxaca-Blinder decomposition method. Finally, we performed an unconditional quantile regression accompanied by the RIF decomposition method and a distributional regression to test the robustness of our results. Our analyses confirm that there is a disparity in sentence length between men and women, a result that reminds us of the importance of revising sentencing policies and educating judges about unconscious bias.

La sténose de la valve aortique (SA) est une maladie chronique progressive dont la prévalence risque de tripler dans les décennies à venir en Amérique du Nord et par conséquent ses impacts en santé et économie. À l'heure actuelle, aucun médicament contre la SA n'est disponible. La nécessité de pharmacothérapies adaptées pousse donc à l'exploration des différentes causes de la progression de la SA chez les patients. Bien qu'il existe déjà certaines sous-catégories de la SA, ces dernières sont difficiles à identifier et par conséquent à cibler par une thérapie. Afin de découvrir et identifier des causes potentielles de la SA, nous formulons la recherche de ces phénogroupes en tant que problème de partitionement. Le partitionnement est un problème issu du domaine d'apprentissage automatique consistant à répartir de multiples observations en groupes nommés clusters selon leurs similarités. Afin d'accompagner ce problème d'apprentissage automatique, nous utilisons l'étude sur le progression des déterminants métaboliques de la SA (étude PROGRESSA). L'étude PROGRESSA comprend trois modalités : clinicopathologique, protéomique et radiomique pour 351 patients avec suivi annuel. La structure de PROGRESSA est complexe : elle est de grande dimension avec des variables de natures différentes. De plus, les différentes modalités ne se recouvrent pas nécessairement. Dans ce contexte, nous formulons le problème de partitionnement à travers un prisme discriminatif, ce qui permet d'intégrer avec facilité des modèles d'apprentissage profond, notamment pour manipuler des données grande dimensions. Ces dernières années ont été marquées par l'arrivée de méthodes de partitionnement profonds, souvent basés sur la maximisation de l'information mutuellee. Cependant, les récents succès de ces méthodes sont souvent spécifique à un type unique de données et ne permettent donc pas d'anticiper leur applicabilité à un problème multi-source. Afin de construire une solution pour le problème de partitionnement multi-source, cette thèse s'orchestre autour du développement d'un ensemble de méthodes de clustering nommé information mutuelle généralisée (GEMINI) à partir du Chapitre 2. Cet ensemble de méthodes permet d'utiliser n'importe quelle architecture de réseau de neurones profonds sur des données de natures variées. Nous montrons également comment cette méthode peut être améliorée pour incorporer des méchanismes de sélections de vaiables afin de faciliter l'interprétation des clusters au Chapitre 3 : Sparse GEMINI. Puis nous complètons le spectre des modèles entraînables par GEMINI avec l'introduction d'arbres non supervisés donnant un clustering avec explication intégrée dans le chapitre 4. Enfin, nous terminons cette thèse avec un pipeline intégrant divers variants de GEMINI pour la découverte de phénogroupes de la SA dans l'étude PROGRESSA au Chapitre 5. Certains de ces phénogroupes montrent une mortalité accentuée et sont caractérisés par des marqueurs spécifiques, par exemple liés aux lipoprotéines, au diabète ou à la bicuspidie des valves aortiques. Ces phénogroupes peuvent ainsi être ciblés par des thérapies spécifiques afin de réduire le risque de progression de la maladie. / Aortic valve stenosis (AS) is a chronic progressive disease whose prevalence is likely to triple in the coming decades in North America, with a consequent impact on health and the economy. However, efficient drug therapies for this disease are not available. The need for appropriate medication is therefore driving the exploration of the various causes of AS progression in patients. There exist a few sub-categories of the disease that could be differently targeted by drugs, but they are hard to define and identify. To alleviate the finding of different possible causes of AS, we formulate the search of phenogroup (i.e. disease subtypes) as a clustering problem. Clustering is a family of approaches from machine learning that consists in gathering multiple observations deemed similar in categories called clusters. To support this machine learning problem instance, we employ the metabolic determinants of the progression of AS study (PROGRESSA study). The PROGRESSA dataset comprises 3 modalities: clinicopathological, proteomics and radiomics data for 351 patients with yearly follow-ups. The structure of the PROGRESSA study is challenging for current clustering algorithms: it is high-dimensional with mixed data types. Moreover, the different modalities of the data do not necessarily overlap, making it to a multi-source clustering problem. In this context, we formulate the clustering problem through the lens of discriminative clustering: a point of view that leverages the easy integration of deep learning models for handling and concatenating high-dimensional data. Within this framework, the last decade witnessed the impressive rise of deep clustering methods that often involves the maximisation of mutual information. However, the recent success of deep clustering models are often over-specified for one type of data and therefore hardly account for multi-modal data. To pave the way for a multi-source discriminative clustering algorithm, we developed a set of discriminative clustering methods called generalised mutual information (GEMINI) in Chapter 2. Thanks to its discriminative construction, this set of methods can be used with any deep neural network architecture on data of various types. We also show how this method can be improved to incorporate variable selection mechanisms to facilitate the interpretation of clusters in Chapter 3: Sparse GEMINI. Then, we complete the spectrum of models trainable by GEMINI in Chapter 4 with the introduction of unsupervised trees giving a clustering with integrated explanation. Finally, we conclude this thesis in Chapter 5 with a pipeline integrating various GEMINI variants for the discovery of AS phenogroups in the PROGRESSA study. Some of these phenogroups show increased mortality and are characterised by specific markers, for example linked to lipoproteins, diabetes or bicuspid aortic valves. These phenogroups can therefore be targeted by specific therapies to reduce the risk of disease progression.

Au Canada, les infections respiratoires (IR) représentent la 3e cause d'hospitalisation et de mortalité. Le virus de l'influenza est une des plus importantes causes d'IR, affectant des individus de tout âge. Depuis l'émergence de la souche asiatique H5N1 qui a infecté plus de 300 personnes et tué plus de 60% d'entre-elles, les autorités craignent l'arrivée prochaine d'une pandémie humaine d'influenza. Cette étude vise à décrire l'évolution des hospitalisations pour IR au Québec de 1996 à 2005. Au cours de cette période, 583 202 hospitalisations pour IR sont survenues, dont 303 699 en diagnostic principal. Parmi ces dernières, 29% étaient des infections respiratoires aigües (IRA), 58% des P-I et 13% des bronchites. Les taux d'hospitalisation pour IRA chez les moins d'un an (5 420/105 hab) étaient particulièrement élevés, soit plus du double des taux d'hospitalisation pour P-I chez les 85 ans et plus (2 570/105 hab). Les taux d'hospitalisation pour bronchites sont les seuls à avoir augmenté au cours de la période à l'étude. L'admission aux soins-intensifs (SI) et la létalité ont significativement augmenté pendant les hospitalisations pour P-I et bronchites. La proportion de maladies sous-jacentes a significativement augmenté chez les patients hospitalisés pour chacun des types d'IR. En 2005, 36%, 79% et 92% des individus hospitalisés pour IRA, P-I et bronchites respectivement, présentaient une maladie sous-jacente. La présence de ces dernières est par ailleurs associée au risque de décéder pendant une hospitalisation pour IR (RR=2,8; IC 95%, 2,5-3,2).

Une forte hétérogénéité caractérise les niveaux et les fluctuations du taux de chômage dans les régions du Québec. Par exemple, entre mars 1997 et décembre 2018, le taux de chômage moyen s'est respectivement établi à 6,3% et à 10,0% dans les régions de la Capitale-Nationale et du Saguenay-Lac-Saint-Jean ; un écart non négligeable de près de quatre points de pourcentage. Dans la mesure où ces inégalités sont inefficaces (Taylor, 1996) et qu'elles exacerbent les écarts de revenus (Macphail, 2000), il est primordial de déterminer les facteurs qui les sous-tendent. En ce sens, des travaux antérieurs ont permis de conclure à l'influence de la fiscalité et des institutions du marché du travail comme facteurs explicatifs des disparités du taux de chômage à travers les États. Ces éléments sont toutefois homogènes sur l'ensemble du territoire de la province du Québec et ne peuvent donc pas expliquer les différences du taux de chômage à travers les régions administratives québécoises. À partir de la définition de Friedman (1968), nous développons un modèle structurel du taux de chômage qui divise ce dernier en une portion structurelle et en une portion cyclique permettant, par le fait même, de mettre à l'épreuve de nouveaux facteurs explicatifs tels que la productivité régionale et la composition industrielle. En nous appuyant sur un panel de données sur les régions administratives du Québec, qui s'étend de mars 1997 à décembre 2018, nous procédons à cette décomposition à l'aide d'une estimation des moindres carrés ordinaire (MCO) à effets fixes robuste à l'autocorrélation et à l'intercorrélation ainsi qu'à une seconde évaluation des moindres carrés généralisés(MCG) à effets fixes qui considère la structure autorégressive du terme d'erreur. Nos résultats démontrent que la productivité et la composition industrielle régionale ont toutes les deux un effet significatif sur le taux de chômage régional. Finalement, nous utilisons les résultats pour mesurer le taux de chômage naturel de chaque région et discutons brièvement de son évaluation. / Regional unemployment in the province of Quebec is characterized by a significant heterogeneity both in the levels across the regions and how they evolve. Between March 1997 and December 2018, for example, the mean unemployment rate was about 6.3% in Capitale-Nationale and of 10.0% in Saguenay-Lac-Saint-Jean; an important gap of almost four percentage points. Because those disparities are inefficient (Taylor, 1996) and because they exacerbate income inequalities (Macphail, 2000), understanding their determinants is essential. Previous works on the determinants of unemployment point to the influence of fiscal legislation and labour market institutions to explain unemployment rates disparities amongst the countries. Therefore, those factors being homogeneous for regions in the same province, they cannot explain this diversity between Quebec's administrative regions. Based on Friedman's (1968) definition of structural unemployment, we develop a model that divides the observed regional unemployment rates in a natural (or structural) and a cyclical component which allows for the integration of new determinants like regional productivity and industrial composition. Using panel data on Quebec's administrative regions from March 1997 to December 2018, we run a fixed effects ordinary least square (OLS) estimation with an SCC error term robust to correlation and cross-correlation plus a fixed effects general least square (GLS) estimation integrating an AR(1) correlated error term. Results show that regions' productivity and industrial composition both have a significant effect on regional unemployment. Finally, we use our results to calculate the natural unemployment rate and its evolution for each region and briefly discuss its evaluation.

Titre de l'écran-titre (visionné le 3 juillet 2023) / Le travail réalisé dans cette thèse s'inscrit dans un projet à trois volets qui vise à étudier l'intérêt, en situation réelle, de prescrire des statines pour la prévention primaire des maladies cardiovasculaires (MCV). Les MCV sont en effet la première cause de décès dans le monde et la seconde au Canada. Un traitement assez répandu pour réduire les risques de MCV sont les statines, un traitement prescrit pour réduire le taux de cholestérol dans les vaisseaux sanguins. Il y a très peu d'évidence sur l'intérêt d'utiliser les statines chez les aînés pour la prévention primaire. Par ailleurs, il est connu que l'adhésion aux traitements en situation réelle est souvent inférieure à celle observée dans les essais contrôlés. Cependant, une faible adhésion aux statines peut induire un risque accru de MCV comparativement à une adhésion élevée. Ainsi, il est pertinent d'investiguer comment les différents profils d'adhésion aux statines observés en pratique affectent les risques d'événements cardiovasculaires. Dans cette optique, nous avons développé deux méthodologies qui combinent les méthodes d'analyses de trajectoires aux méthodes d'inférence causale. La première méthode est le LCGA-MSM pour latent class growth analysis et marginal structural model. Le LCGA-MSM est une approche à deux étapes. En premier, le LCGA permet de réduire le nombre de profils uniques d'adhésion au traitement en quelques groupes homogènes. Ensuite, les groupes sont liés à la réponse grâce au MSM. La deuxième méthode proposée est le LCGA-HRMSM où le HRMSM signifie history-restricted MSM. Cette approche est une extension du LCGA-MSM à une issue qui varie dans le temps. Pour l'estimation des paramètres d'intérêt, nous avons introduit trois approches : l'inverse de la probabilité, le calcul-g et l'estimation ciblée par le maximum de la vraisemblance longitudinale. Tant pour le LCGA-MSM que pour le LCGA-HRMSM, en plus de fournir un cadre théorique, nous avons mené des études de simulation avancées qui ont permis de démontrer la performance de nos approches. Nous avons aussi développé un package R trajMSM et écrit un tutoriel pour faciliter l'application des approches proposées. Nous avons appliqué les méthodes proposées à une population d'aînés québécois âgés de plus de 65 ans, nouveaux utilisateurs de statines. Les données utilisées sont longitudinales sur 5 ans et l'issue considérée est composite : évènement cardiovasculaire et décès toutes causes confondues. Dans les deux applications réalisées, les résultats suggèrent qu'une adhésion aux statines, même intermittente, favorise la réduction des risques d'évènement cardiovasculaire. / This thesis is part of a wider project that aims to study the effectiveness of statins for the primary prevention of cardiovascular disease (CVD), in real-life settings. CVD is the leading cause of death worldwide and the second in Canada. A common treatment to reduce the risk of CVD is statins, a treatment prescribed to reduce cholesterol levels in the blood vessels. There is very little evidence on the value of using statins among older adults for primary prevention. In addition, it is known that real-world adherence to treatment is often lower than that observed in randomized controlled trials. Yet, low adherence to statins may induce an increased risk of CVD compared with high adherence. It is therefore relevant to study how the different patterns of statin adherence observed in practice affect the risk of cardiovascular events. To this end, we have developed two methodologies that combine trajectory analysis with causal inference methods. The first method is LCGA-MSM for latent class growth analysis and marginal structural model. LCGA-MSM is a two-step approach. First, LCGA reduces the number of unique treatment adherence profiles into a few homogeneous groups. Then, in a second step, the clusters are related to the response using MSM. The second proposed method is LCGA-HRMSM, where HRMSM stands for history-restricted MSM. This approach is an extension of LCGA-MSM to a time-varying outcome. For estimating the parameters of interest, we introduced three approaches: inverse of probability, g-formula and longitudinal targeted maximum likelihood estimation, for both LCGA-MSM and LCGA-HRMSM. In addition of providing a theoretical framework, we conducted advanced simulation studies that demonstrated the performance of our approaches. We also developed an R package trajMSM and wrote a tutorial to facilitate the application of the proposed approaches. We applied our methods to a population of older Quebecers aged more than 65 years old and who were statin initiators. The data used are longitudinal over 5 years and the outcome considered is composite: cardiovascular event and death from all causes. In both applications, the results suggest that statin adherence, even intermittent, favors the reduction of the risk of cardiovascular event.

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2015-2016 / Au courant de la période industrielle, la ville de Québec a connu une croissance démographique rapide alimentée, entre autres, par une immigration européenne massive. Celle-ci contribua d’une façon notable aux changements socioéconomiques de la capitale durant cette période. Parmi les migrants, les Irlandais catholiques furent nombreux à transiter ou à s’établir à Québec et y laissèrent des traces encore visibles aujourd’hui. Or, bien que l’histoire de la diaspora irlandaise en sol nord-américain ait fait l’objet de plusieurs recherches, le cas de la ville de Québec, tout comme sa période d’industrialisation, reste encore peu étudié à ce jour. Grâce à l’utilisation des recensements nominatifs canadiens de 1852 à 1911 et des actes de mariage, cette étude a comme objectif d’analyser le niveau d’intégration de la communauté irlandaise de Québec sur les plans économique, social et spatial, et ce, à micro-échelle. Ainsi, en observant les emplois et la mobilité socioprofessionnelle des travailleurs, les unions exogames et l’évolution de l’établissement irlandais sur le territoire à l’étude, la présente recherche permet d’établir un constat positif : les Irlandais catholiques ont su s’intégrer à la société urbaine de Québec. Néanmoins, considérant la forte diminution démographique de la communauté au tournant du siècle, l’intégration s’est effectuée davantage à l’échelle des ménages que pour l’ensemble de la communauté. / During the industrial period, the city of Quebec experienced rapid population growth fueled, among others, by massive European immigration. This contributed significantly to socio-economic changes in the capital during this period. Among the migrants, many Irish Catholics passed through or settled in Quebec City and left marks still visible today. However, although the history of the Irish diaspora in North America has been the subject of several studies, the case of Quebec City, especially during the industrial period, is as yet little studied. With the help of Canadian censuses from 1852 to 1911 and marriage records, this study aims to analyze the degree of integration of the Quebec Irish community in economic, social and spatial components, at micro-scale. Through the observation of employment and socio-professional mobility of the workers, exogamous unions and the evolution of Irish Catholics establishment on the territory, this study shows that overall Quebec Irish catholic have been able to integrate themselves in Quebec urban society. However, considering the important population decline at the turn of the century, this integration is more visible at the household level than at the community level.

L’objectif de la présente étude est d’analyser les déterminants du commerce des biens environnementaux en particulier à partir du modèle de gravité de type CES et du modèle de gravité de type Translog inspiré des travaux de Novy (2012). Nos résultats d’estimation à partir de ces deux modèles permettent de dire d’une part que l’impact des variables explicatives est plus important sur le flux de commerce lorsqu’on utilise le modèle Translog mais cet impact n’est pas uniforme et d’autre part que cet impact est plus important sur le commerce des biens environnementaux par rapport au flux des échanges de l’ensemble des biens de façon générale. Enfin, la valeur des coefficients de régression ainsi celui de l’élasticité coût du commerce à partir du modèle Translog se trouvent au voisinage des résultats des études empiriques qui ont servi de cadre de référence. / The main objective of the present study is to analyze the determiners of the trade of goods generally and the environmental goods in particular from the models of gravity of type CES and Translog inspired by the works of Novy (2012). Our results of estimation from these two models allow to say on one hand that the impact of the explanatory variables is more important on the flow of trade when we use the model Translog but this impact is not uniform and on the other hand that this impact is more important on the trade of the environmental goods to compared with the flow of the exchanges of all the goods in a general way. Finally, the value of the coefficients of regression so that of the elasticity cost of the trade from the model Translog are in the neighborhood of the results of the empirical studies which served as reference frame.

La résilience est un phénomène qui suscite l’optimisme face aux répercussions de l’adversité, ce qui aura engendré une certaine exaltation intellectuelle dans les écrits sur le sujet. Sa popularité aura pris de l’ampleur, au point où les progrès auront devancé la synthèse et l’intégration des connaissances sur le sujet (Cicchetti et Garmezy, 1993; Lemay, 2006; Luthar et Cushing, 1999). La pluralité des points de vue à l’égard de la résilience rend la compréhension du phénomène difficile et son opérationnalisation empreinte de défis conceptuels et méthodologiques. Dans ce contexte, les travaux de recherche proposés contribuent à fournir des réponses aux différents besoins de mise en commun, de synthèse et de rigueur méthodologique évoqués par les experts dans le domaine (voir Luthar, Cicchetti et Becker, 2000; Walsh, Dawson et Mattingly, 2010). La résilience étant un phénomène dont les manifestations sont influencées par le contexte, il est pertinent d’explorer le phénomène auprès d’une population se trouvant au carrefour de multiples enjeux développementaux. En effet, les étudiants universitaires, situés pour la plupart dans la période de la l’âge adulte émergeant, se trouvent en continuité avec l’adolescence et en transition vers l’âge adulte (Masten, Burt, Roisman, Obradovic, Long et Tellegen, 2004). Plusieurs enjeux sollicitent leur adaptation, tels que la pression de performance, la nécessité de faire des choix de vie déterminants, ou encore les difficultés financières. Ceux-ci génèrent chez les étudiants universitaires de la détresse psychologique et constituent un obstacle à la réussite dans leurs études. La présente thèse vise donc à proposer un modèle théorique de la résilience des étudiants universitaires. Pour ce faire, la démarche se réalise à travers deux études. La première étude consiste en une méta-analyse ayant pour but de relever les facteurs saillants dans l’étude et l’évaluation de la résilience des étudiants universitaires, à partir des recherches empiriques de nature quantitative sur le phénomène. La seconde étude a pour objectif de valider ledit modèle de résilience auprès d’un échantillon d’étudiants universitaires québécois. Les résultats qui découlent des deux études permettent de proposer un modèle théorique de la résilience et de structurer les différentes variables impliquées dans le phénomène de résilience sous cinq grands facteurs : les ressources personnelles, les processus sociaux, la résilience (facteur de second ordre), l’adversité, et les issues de l’adaptation. Pour la première fois à notre connaissance, un modèle de résilience est proposé en se fondant sur les principes de la modélisation par équations structurelles et sur les trois grandes perspectives théoriques de la résilience. De ce fait, le modèle permet également de mieux comprendre l’importance relative de chaque facteur. Les résultats démontrent que le facteur de résilience regroupe les ressources individuelles et sociales et qu’il agit à titre de médiateur de la relation entre l’adversité et les issues de l’adaptation. / Resilience is a phenomenon inspiring optimism towards consequences of adversity, hence writings on the subject flourished. The popularity was such that progress outdistanced synthesis and integration of knowledge on the subject (Cicchetti & Garmezy, 1993; Lemay, 2006; Luthar & Cushing, 1999). The plurality in points of view about resilience hinders its understanding and challenges its operationalization, conceptually and methodologically. In this context, the proposed research aims at responding to the different needs of consolidation, synthesis, and rigor, as suggested by experts in the field (see Luthar, Cicchetti, & Becker, 2000; Walsh, Dawson, & Mattingly, 2010). As resilience is a phenomenon embedded in its context, it is interesting to focus one’s interest on a population being at the crossroads of multiple developmental tasks. Indeed, most of university students are located in the phase of emerging adulthood, in continuity with adolescence and adulthood (Masten, Burt, Roisman, Obradovic, Long, & Tellegen, 2004). Moreover, many challenges use their adaptation capacities, such as performance pressure, the need to make life choices, or financial hardship. Those lead to psychological distress in university students and constitute an obstacle to academic achievement. The current thesis hence seeks to propose a theoretical model of university students’ resilience. To do so, two studies were conducted. The first study consists in a meta-analysis summarizing factors identified as relevant in the study and assessment of university students’ resilience, from previous empirical research. The second study aims at validating the said model with a sample of Quebec university students. Results emerging from the two studies make it possible to structure the variables involved in the resilience phenomenon under five main factors: personal resources, social processes, resilience (as a second order factor), adversity and results (i.e. consequences of adaptation). To our knowledge, this is the first model using structural equation modeling and integrating the three main theoretical perspectives of resilience, namely as a trait, process, or result. For this reason, the model contributes to the understanding of the relative importance of each factor. Results show that the resilience factor groups individual and social ressources and mediates the relationship between adversity and outcomes of adaptation.