Ces travaux portent sur les processus à l’œuvre dans la réactivation des tendances comportementales d’approche et d’évitement. Dans cette thèse, nous défendons l’idée que la réactivation de ces tendances comportementales dépend de l’information sensorimotrice présente et de sa similarité avec l’information sensorimotrice passée ayant été associée à des comportements d’approche/évitement. Dans une première partie, nous avons testé si reproduire dans la tâche d’approche/évitement l’information sensorimotrice (en l’occurrence, visuelle) la plus représentative de l’approche/évitement permettait une meilleure réactivation de ces tendances comportementales. A travers huit expériences, nous avons pu montrer que lorsque l’information visuelle de la tâche était représentative, les effets d’approche/évitement étaient plus forts que lorsque cette information visuelle n’était pas présente. Qui plus est, les effets produits lorsque cette information était présente étaient forts et réplicables. Dans les deux parties suivantes, nous avons testé l’hypothèse selon laquelle la réactivation des tendances à l’approche/évitement dépend de spécificités personnelles associées au comportement des individus. A travers sept expériences, nous avons pu montrer que les tendances d’approche/évitement réactivées variaient en fonction de caractéristiques personnelles, théoriquement associées au comportement réel des individus envers des groupes sociaux et envers un produit de consommation. De manière générale, ces travaux sont cohérents avec l’idée que la réactivation des tendances à l’approche/évitement prend sa base sur l’information sensorielle ayant accompagné ces actions passées / This work focuses on the processes underlying approach/avoidance tendencies reactivation. In this thesis, we defend the idea that these tendencies reactivation depends on the present sensorimotor information and its similarity with past sensorimotor information associated with approach/avoidance behaviors. In the first part, we tested if reproducing the most representative sensorimotor (here, visual) approach/avoidance information led to a better reactivation of approach/avoidance tendencies. Through eight experiments, when the visual information displayed in the task was representative of these actions, approach/avoidance effects were stronger than when this visual information was absent. Moreover, the effects we produced (with this visual information in the task) were strong and replicable. In the two next parts, we tested if the reactivation of approach/avoidance tendencies depends on personal characteristics theoretically associated with approach/avoidance behaviors. Through seven experiments, we showed that approach/avoidance tendencies varied as function of these personal characteristics theoretically associated with intergroup behaviors and consumption behaviors. Overall, this work is in line with the idea that approach/avoidance tendencies reactivation rely on sensory information associated with past approach/avoidance actions

.

Dans cette thèse, nous considérons plusieurs problèmes statistiques liés au réchauffement climatique. Le travail est donc centré sur la compréhension et la modélidation de récentes évolutions des caractéristiques de la température come moyenne, variance, extrêmes et des liens entre ces quantités. Par ailleurs nous poursuivions deux objectifs particuliers liés aux risques importants : donner une méthodologie pour calculer les niveaux de retour en situation non stationnaire (risques économiques, sanitaires et industriels) et fabriquer un modèle réaliste de simulation permettant de calculer certains de ces risques de définition compliquée. Le contexte étant celui du changement climatique, en incluant bien entendu des aspects métamathématiques.

Le travail de cette thèse se situe dans le cadre général d'aide à la surveillance de patients en USls. Nous avons présenté une méthode d'extraction d'informations à partir des données physiologiques, en l'occurrence des tendances décrivant le comportement de patients en USls. Cette méthode, développée précédemment par [Charbonnier, 2005] au sein du LAG, repose sur un processus de représentation qualitative des signaux. Cette représentation réduit considérablement la quantité de données manipulées, ce qui facilite le travail de surveillance de l'opérateur et l'aide à interpréter les données. Après avoir apporté des modifications sur la méthodologie d'extraction de tendances, nous avons développé un système de filtrage d'alarmes en ne se basant au début que sur les tendances, où nous avons essayé de reconnaître quelques événements cliniques sur les différents paramètres physiologiques surveillés. En second lieu, nous avons présenté un système de filtrage d'alarmes plus spécifique au signal Sp02 (source de problèmes vitaux) en se basant sur les tendances ainsi que des indices de changement liés aux deux fonctions respiratoire et hémodynamique (circulation sanguine).

Quelle est la nature des représentations que se font les gens des catégories apprises? Il est généralement accepté que le type de tâche d’apprentissage a une influence sur la réponse à cette question. Ceci étant dit, la majorité des théories portant sur les processus de catégorisation élaborées durant les dernières décennies a porté presqu’exclusivement sur des tâches de classifications d’exemplaires. Le mémoire présenté ici avait quatre objectifs principaux. Le premier était de vérifier si une tâche d’apprentissage de catégories implicites par classifications mène davantage à l’intégration de dimensions diagnostiques qu’un apprentissage par inférences. Le deuxième était de vérifier si une tâche d’apprentissage de catégories implicites par inférences entraine davantage l’intégration de dimensions typiques qu’un apprentissage par classifications. Le troisième était d’évaluer si un effet de rehaussement du prototype (« prototype enhancement effect ») pouvait être observé dans le cadre d’un apprentissage par inférences. Le quatrième était de clarifier quelle est la mesure de tendance centrale qui présente réellement un effet de rehaussement du prototype : le mode, la médiane ou la moyenne. Suite aux résultats obtenus, les implications pour trois théories portant sur les processus de catégorisation sont discutées. Les trois théories sont celles des prototypes, des exemplaires et des frontières décisionnelles. / What is the nature of the representations people form of the categories they learn? It is generally accepted that the type of learning task has an influence on the answer to that question. That being said, most of the categorization theories elaborated during the last decades have focused almost exclusively on classification-learning tasks. The master thesis presented here had four objectives. First, to verify if a classification-learning task leads to the integration of more diagnostic dimensions than an inference-learning task in the context of implicit categories. Second, to verify if an inference-learning task leads to the integration of more typical dimensions than a classification-learning task, once again in the context of implicit categories. Third, to evaluate if a prototype enhancement effect can be observed in an inference-learning task. Fourth, to clarify which central tendency measure really presents a prototype enhancement effect: the mode, the median or the mean. Given the results obtained, implications for three categorization theories are discussed. The three theories are prototype theory, exemplar theory and decision-bound theory.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Cette thèse a pour objectif majeur d’examiner l’émergence des émotions en situation de menace du stéréotype et leurs implications sur la performance cognitive des individus stigmatisés. Nous poursuivons deux objectifs. Dans un premier temps, nous souhaitons montrer que la situation de menace du stéréotype est propice non seulement au déclenchement de peur mais aussi de colère chez les individus stigmatisés. Dans ce cadre, nous postulons que l’adhésion ou non des individus au stéréotype de leur groupe d’appartenance déterminerait respectivement l’émergence de peur ou de colère. Cinq études expérimentales permettent de valider cette hypothèse. Dans un second temps, nous examinons les processus par lesquels ces deux émotions interviennent dans la chute de performance classiquement observée en menace du stéréotype. Sur la base de la théorie des tendances à l’action et des théories cognitives, nous proposons que la peur et la colère ressenties par les individus stigmatisés dans cette situation, sont responsables de ses conséquences délétères sur leur performance. La peur est associée à une tendance d’évitement qui empêcherait les individus négativement stéréotypés de s’impliquer dans la tâche qui permet l’application du stéréotype. La colère, quant à elle, favorise une tendance d’approche et un traitement heuristique de l’information qui, associés, précipiteraient les réponses des individus stigmatisés et empêcheraient le traitement approfondi de la tâche. Par leur tendance d’action, peur et colère pourraient contribuer à la réduction des performances en situation de menace du stéréotype. Trois études expérimentales permettent de valider cette idée.Cette thèse propose une explication alternative à l’effet délétère classiquement observé de la menace du stéréotype sur les performances des individus stigmatisés et pointe l’importance de prendre en considération les conséquences comportementales et cognitives des émotions dans cette situation. / The aim of this research is to examine the emergence of emotions in stereotype threat and its implications on performances of stigmatized individuals. We have two purposes. First, we want to show that stereotype threat situation triggers not only fear but also anger in stigmatized individuals. We postulate that endorsement or non endorsement to the group stereotype would respectively determine the emergence of fear or anger. Five experiments confirm our hypothesis. Then we examine processes through which fear and anger have deleterious effect on performances in stereotype threat situation. We suggest that fear and anger have deleterious effect because of the action tendencies and the cognitive processing of information that they trigger. Fear triggers an avoidance action tendency which could prevent stigmatized individuals to get involved in the task. Anger triggers an approach action tendency and a heuristic processing of information which could lead to rush towards the task without processing information deeply. Three experiments confirm our hypothesis. This research suggests an alternative explanation to the deleterious effect of stereotype threat on performances and highlights the importance to take into account the behavioral and cognitive consequences of emotions in the stereotype threat situation.

No description available.

La démence entraine des conséquences non seulement pour le patient, mais également pour sa famille et pour la société elle-même et représente une priorité de santé publique. La connaissance et la compréhension des tendances temporelles de cette maladie est un sujet de recherche majeur, essentiel pour le futur. Cette thèse avait pour but d’analyser les tendances séculaires de l’incidence de la démence, ainsi que de certains de ses composants et conséquences et d’en comprendre les déterminants. Dans la première partie de ce travail, nous avons apporté un argument supplémentaire de la tendance à la baisse de l’incidence de la démence, retrouvé chez les femmes entre les années 90 et les années 2000. Ensuite, nous avons rapporté une amélioration globale des performances cognitives pour les générations plus récentes de personnes âgées, qui semble être due à une amélioration acquise relativement précocement au cours de la vie plutôt qu'à un déclin moins important des performances au cours du vieillissement. Enfin, nous avons mis en évidence une diminution de la mortalité sans démence et de la mortalité des femmes démentes, ainsi qu’une augmentation de l’espérance de vie en bonne santé et de la durée de vie en démence. Ces résultats sont en accord avec une amélioration de l’état de santé des personnes âgées au cours des deux dernières décennies, ce qui est prometteur pour le futur. D’autres travaux afin de mieux comprendre ces tendances et leurs déterminants sont cependant nécessaires ; ils permettront de mieux préciser les stratégies de prévention devant être mis en place pour diminuer ou retarder la démence. / Consequences of dementia are impacting not only patients, but also their family and even society; it has thus been highlighted as an important public health priority. Understanding temporal trends of this disease thus became a major research topic, critical for the future. This thesis aimed at investigating secular trends of dementia incidence as well as some of its components and consequences, trying tounderstand their determinants. In the first part of this work, we have brought further evidence toward a decreasing trend of dementia incidence, only found for women between the 90’s and the 2000’s in our study. Then, we have reported a global improvement of cognitive performance for younger elderly generations, potentially due to improvement early in life rather than to a slower decline across aging. Finally, we have evidenced a decrease in mortality without dementia and for demented women, as well as an increase of healthy life expectancy and survival with dementia. These results are in line with an improvement of health of older people during the last two decades, which is promising for the future.Further research to better understand these secular trends are yet needed ; it will help precise prevention strategies needed to reduce or delay dementia.

Cette étude est dédiée à un problème d’exploration de données dans les médias sociaux: la prédiction d’activité. Dans ce problème nous essayons de prédire l’activité associée à une thématique pour un horizon temporel restreint. Dans ce problème des contenus générés par différents utilisateurs, n’ayant pas de lien entre eux, contribuent à l’activité d’une même thématique.Afin de pouvoir définir et étudier la prédiction d’activité sans référence explicite à un réseau social existant, nous définissons un cadre d’analyse générique qui permet de décrire de nombreux médias sociaux. Trois définitions de la prédiction d’activité sont proposées. Premièrement la prédiction de la magnitude d’activité, un problème de régression qui vise à prédire l’activité exacte d’une thématique. Secondement, la prédiction de Buzz, un problème de classification binaire qui vise à prédire quelles thématiques subiront une augmentation soudaine d’activité. Enfin la prédiction du rang d’activité, un problème de learning-to-rank qui vise à prédire l’importance relative de chacune des thématiques. Ces trois problèmes sont étudiés avec les méthodes de l’état de l’art en apprentissage automatique. Les descripteurs proposés pour ces études sont définis en utilisant le cadre d’analyse générique. Ainsi il est facile d’adapter ces descripteurs à différent média sociaux.Notre capacité à prédire l’activité des thématiques est testée à l’aide d’un ensemble de données multilingue: Français, Anglais et Allemand. Les données ont été collecté durant 51 semaines sur Twitter et un forum de discussion. Plus de 500 millions de contenus générés par les utilisateurs ont été capturé. Une méthode de validation croisée est proposée afin de ne pas introduire de biais expérimental lié au temps. De plus, une méthode d’extraction non-supervisée des candidats au buzz est proposée. En effet, les changements abrupts de popularité sont rares et l’ensemble d’entraˆınement est très déséquilibré. Les problèmes de prédiction de l’activité sont étudiés dans deux configurations expérimentales différentes. La première configuration expérimentale porte sur l’ensemble des données collectées dans les deux médias sociaux, et sur les trois langues observées. La seconde configuration expérimentale porte exclusivement sur Twitter. Cette seconde configuration expérimentale vise à améliorer la reproductibilité de nos expériences. Pour ce faire, nous nous concentrons sur un sous-ensemble des thématiques non ambigu¨es en Anglais. En outre, nous limitons la durée des observations à dix semaines consécutives afin de limiter les risques de changement structurel dans les données observées. / This dissertation is devoted to a social-media-mining problem named the activity-prediction problem. In this problem one aims to predict the number of user-generated-contents that will be created about a topic in the near future. The user-generated-contents that belong to a topic are not necessary related to each other.In order to study the activity-prediction problem without referring directly to a particular social-media, a generic framework is proposed. This generic framework allows to describe various social-media in a unified way. With this generic framework the activityprediction problem is defined independently of an actual social-media. Three examples are provided to illustrate how this generic framework describes social-media. Three defi- nitions of the activity-prediction problem are proposed. Firstly the magnitude prediction problem defines the activity-prediction as a regression problem. With this definition one aims to predict the exact activity of a topic. Secondly, the buzz classification problem defines the activity-prediction as a binary classification problem. With this definition one aims to predict if a topic will have an activity burst of a predefined amplitude. Thirdly the rank prediction problem defines the activity-prediction as a learning-to-rank problem. With this definition one aims to rank the topics accordingly to theirs future activity-levels. These three definitions of the activity prediction problem are tackled with state-of-the-art machine learning approaches applied to generic features. Indeed, these features are defined with the help of the generic framework. Therefore these features are easily adaptable to various social-media. There are two types of features. Firstly the features which describe a single topic. Secondly the features which describe the interplay between two topics.Our ability to predict the activity is tested against an industrial-size multilingual dataset. The data has been collected during 51 weeks. Two sources of data were used: Twitter and a bulletin-board-system. The collected data contains three languages: English, French and German. More than five hundred millions user-generated-contents were captured. Most of these user-generated-contents are related to computer hardware, video games, and mobile telephony. The data collection necessitated the implementation of a daily routine. The data was prepared so that commercial-contents and technical failure are not sources of noise. A cross-validation method that takes into account the time of observations is used. In addition an unsupervised method to extract buzz candidates is proposed. Indeed the training-sets are very ill-balanced for the buzz classification problem, and it is necessary to preselect buzz candidates. The activity-prediction problems are studied within two different experimental settings. The first experimental setting includes data from Twitter and the bulletin-board-system, on a long time-scale, and with three different languages. The second experimental setting is dedicated specifically to Twitter. This second experiment aims to increase the reproducibility of experiments as much as possible. Hence, this experimental setting includes user-generated-contents collected with respect to a list of unambiguous English terms. In addition the observation are restricted to ten consecutive weeks. Hence the risk of unannounced change in the public API of Twitter is minimized.