Cette thèse déchiffre les défis rencontrés par les petits producteurs dans l'approvisionnement alimentaire urbain dans les Andes du Nord en Équateur, avec une étude de la structure et du fonctionnement du système d'approvisionnement urbain en produits laitiers à l'échelle nationale. Les stratégies de production et de commercialisation des petits producteurs sont observées au niveau local à travers deux exemples: Machachi et Nono. Le système d'approvisionnement est analysé comme un réseau spatial où les zones de production, les points de vente et de consommation sont interconnectés, ceci générant des dynamiques dialectiques de transformation mutuelle il travers les interactions des différents acteurs. Historiquement, le système s'est structuré en fonction des besoins et des caractéristiques des producteurs de moyenne et grande taille. Cependant, au cours des dernières décennies, les petits producteurs sont devenus des acteurs essentiels grâce à des stratégies entre les villes et la campagne. L'incorporation des petits producteurs dans cette dynamique montre leur grande capacité d'adaptation face aux opportunités générées par un marché en pleine croissance. Malgré tout, leur interaction avec les autres acteurs dénote une inégalité dans les relations de pouvoir qui reste encore peu modifiée. D'autres modalités d'intégration des petits producteurs restent à construire. / This thesis focuses on the small producers challenges in the food supply to cities in the Northern Andes in Ecuador. It analyses the structure and functioning of the complex of dairy product supply to cities at national level. Production and commercialisation strategies adopted by small producers' are studied at local level with two examples: Machachi and Nono. The supply complex is analysed as a spatial network where the areas of production and points of sale and consumption arc interconnected generating dialectical dynamics of mutual transformation through the interaction of all the different stakeholders. Historically the complex has been structured according to the needs and characteristics of the medium and large-sized producers. In the last decades though, small producers have been using different strategies between the countryside and cities und have become key stakeholders. The incorporation of small producers in this dynamic shows their great ability to adapt to opportunities created by a growing market. However, their interactions with the other stakeholders show inequality in the power relations, which has only marginally been addressed. Different modes of integration for small producers are yet to be created. / Esta tesis se interesa por los desafíos de los pequeños productores en el abastecimiento alimentario urbano a través del caso de los Andes norte en Ecuador. Se estudia la estructura y el funcionamiento del complejo de aprovisionamiento urbano de productos lácteos en una escala nacional. Las estrategias productivas y de comercialización de los pequeños productores son observados en una escala local a través de dos ejemplos: Machachi y Nono. El complejo de abastecimiento es analizado como una red espacial, donde las áreas de producción, los puntos de comercialización y de consumo están interelacionados generando dinámicas dialécticas de transformación mutua a través de las interacciones de los diversos actores.Históricamente el complejo ha sido estructurado acorde a las necesidades y características de los productores medianos y grandes. En las últimas décadas, los pequeños productores empleando diversas estrategias productivas y comerciales entre campos y ciudades se han convertido en actores fundamentales.La inclusión de los pequeños productores en esta dinámica muestra su gran capacidad de adaptación frente a las oportunidades generadas por un mercado en crecimiento. A pesar de esto, sus interacciones con a otros actores muestran las inequidades en las relaciones de poder que no han podido ser sino débilmente modificadas. Diferentes modalidades de integración de los pequeños productores lácteos quedan por construirse.

Durant les dernières années, la taille des systèmes ainsi que leur complexité ont pas mal évolué, entrainant le besoin d'approches distribuées pour la commande et l'aide à la décision. Cette thèse porte sur la résolution d'un problème incluant une commande distribuée et une aide à la décision, l'allocation dynamique de ressource dans un réseau.Pour résoudre ce problème, nous avons étudié un algorithme basé sur un consensus qui ne nécessite pas de calcul centralisé, et qui soit capable de traiter des applications modélisées par des systèmes dynamiques ou par des fonctions sans mémoires. La principale contribution de ce travail de thèse est d'avoir prouvé, en utilisant des outils issus de la théorie des graphes etl'analyse de la passivité, que le contrôleur atteint la solution optimale de façon asymptotique, sans obligation d'avoir une information complète.Afin d'illustrer la pertinence de notre résultat principal, plusieurs applications en ingénierie ont été étudiées, incluant la commande distribuée pour l'économie d'énergie dans des bâtiments intelligents, la gestion des clients dans un environnement de "smart grids", et le développement d'une méthode exacte d'optimisation distribuée pour un problème d'allocation de ressources soumis à des contraintes sur les bornes inférieures.Enfin, nous étudions les techniques d'allocation de ressources basées sur les modèlesde dynamique de populations. Pour les rendre distribuées, nous introduisons le concept dedynamique de populations "pas bien mélangées". Nous montrons que ces dynamiques peuventêtre utilisées pour des structures d'informations contraintes. Même si les dynamiquesde populations "pas bien mélangées" utilisent des informations partielles, ellesconservent des propriétés similaires aux dynamiques classiques qui utilisent desinformations complètes. Plus spécifiquement, la conservation de masse et la convergencevers l'équilibre de Nash sont prouvées. / Since the complexity and scale of systems have been growing in the last years, distributed approaches for control and decision making are becoming more prevalent. This dissertation focuses on an important problem involving distributed control and decision making, the dynamic resource allocation in a network. To address this problem, we explore a consensus--based algorithm that does not require any centralized computation, and that is capable to deal with applications modeled either by dynamical systems or by memoryless functions. The main contribution of our research is to prove, by means of graph theoretical tools and passivity analysis, that the proposed controller asymptotically reaches an optimal solution without the need of full information. In order to illustrate the relevance of our main result, we address several engineering applications including: distributed control for energy saving in smart buildings, management of the customers of an aggregating entity in a smart grid environment, and development of an exact distributed optimization method that deals with resource allocation problems subject to lower--bound constraints. Finally, we explore resource allocation techniques based on classic population dynamics models. In order to make them distributed, we introduce the concept of non--well--mixed population dynamics. We show that these dynamics are capable to deal with constrained information structures that are characterized by non--complete graphs. Although the proposed non--well--mixed population dynamics use partial information, they preserve similar properties of their classic counterpart, which uses full information. Specifically, we prove mass conservation and convergence to Nash equilibrium. / Dado que la complejidad y la escala de los sistemas sehan ido incrementando en los últimos años, las técnicas centralizadas de control y toma de decisiones están siendo reemplazadas por métodos distribuidos. Esta tesis se centra en un importante problema que involucra control y toma de decisiones distribuidas: la asignación dinámica de recursos en redes. Para abordar este problema, exploramos un algoritmo basado en consenso que no requiere computación centralizada, y que puede ser usado en aplicaciones modeladas ya sea por sistemas dinámicos o funciones sin memoria. La principal contribución de esta tesis es probar, por medio de teoría de grafos y pasividad, que el algoritmo propuesto alcanza asintóticamente una solución óptima sin la necesidad de usar información completa. Para ilustrar la relevancia del resultado principal de esta disertación, abordamos varias aplicaciones en ingeniería,incluyendo: el control distribuido en edificios inteligentes orientado a la eficiencia energética, la gestión de los clientes de un agregador en una red inteligente en la que se aplican estrategias de respuesta de la demanda, y el desarrollo de un método de optimización exacto que permite incluir restricciones de límite inferior. Finalmente, se exploran otras técnicas de asignación derecursos inspiradas en modelos de dinámicas poblacionales. Se introduce el concepto de poblaciones no—bien—mezcladas, y se muestra que las dinámicas asociadas a este tipo de poblaciones cuentan con una estructura de información local, caracterizada por grafos que no son completos. A pesar de que las dinámicas propuestas usan información parcial, ellas preservan características similares a las dinámicas poblacionales clásicas que usan información completa.

[ES] Las enfermedades cardiovasculares son una de las causas más predominantes de muerte y comorbilidad en los países desarrollados, por ello se han realizado grandes inversiones en las últimas décadas para producir herramientas de diagnóstico y aplicaciones de tratamiento de enfermedades cardíacas de alta calidad. Una de las mejores herramientas de diagnóstico para caracterizar el corazón ha sido la imagen por resonancia magnética (IRM) gracias a sus capacidades de alta resolución tanto en la dimensión espacial como temporal, lo que permite generar imágenes dinámicas del corazón para un diagnóstico preciso. Las dimensiones del ventrículo izquierdo y la fracción de eyección derivada de ellos son los predictores más potentes de morbilidad y mortalidad cardiaca y su cuantificación tiene connotaciones importantes para el manejo y tratamiento de los pacientes. De esta forma, la IRM cardiaca es la técnica de imagen más exacta para la valoración del ventrículo izquierdo. Para obtener un diagnóstico preciso y rápido, se necesita un cálculo fiable de biomarcadores basados en imágenes a través de software de procesamiento de imágenes. Hoy en día la mayoría de las herramientas empleadas se basan en sistemas semiautomáticos de Diagnóstico Asistido por Computador (CAD) que requieren que el experto clínico interactúe con él, consumiendo un tiempo valioso de los profesionales cuyo objetivo debería ser únicamente interpretar los resultados. Un cambio de paradigma está comenzando a entrar en el sector médico donde los sistemas CAD completamente automáticos no requieren ningún tipo de interacción con el usuario. Estos sistemas están diseñados para calcular los biomarcadores necesarios para un diagnóstico correcto sin afectar el flujo de trabajo natural del médico y pueden iniciar sus cálculos en el momento en que se guarda una imagen en el sistema de archivo informático del hospital. Los sistemas CAD automáticos, aunque se consideran uno de los grandes avances en el mundo de la radiología, son extremadamente difíciles de desarrollar y dependen de tecnologías basadas en inteligencia artificial (IA) para alcanzar estándares médicos. En este contexto, el aprendizaje profundo (DL) ha surgido en la última década como la tecnología más exitosa para abordar este problema. Más específicamente, las redes neuronales convolucionales (CNN) han sido una de las técnicas más exitosas y estudiadas para el análisis de imágenes, incluidas las imágenes médicas. En este trabajo describimos las principales aplicaciones de CNN para sistemas CAD completamente automáticos para ayudar en la rutina de diagnóstico clínico mediante resonancia magnética cardíaca. El trabajo cubre los puntos principales a tener en cuenta para desarrollar tales sistemas y presenta diferentes resultados de alto impacto dentro del uso de CNN para resonancia magnética cardíaca, separados en tres proyectos diferentes que cubren su aplicación en la rutina clínica de diagnóstico, cubriendo los problemas de la segmentación, estimación automática de biomarcadores con explicabilidad y la detección de eventos. El trabajo completo presentado describe enfoques novedosos y de alto impacto para aplicar CNN al análisis de resonancia magnética cardíaca. El trabajo proporciona varios hallazgos clave, permitiendo varias formas de integración de esta reciente y creciente tecnología en sistemas CAD completamente automáticos que pueden producir resultados altamente precisos, rápidos y confiables. Los resultados descritos mejorarán e impactarán positivamente el flujo de trabajo de los expertos clínicos en un futuro próximo. / [CA] Les malalties cardiovasculars són una de les causes de mort i comorbiditat més predominants als països desenvolupats, s'han fet grans inversions en les últimes dècades per tal de produir eines de diagnòstic d'alta qualitat i aplicacions de tractament de malalties cardíaques. Una de les tècniques millor provades per caracteritzar el cor ha estat la imatge per ressonància magnètica (IRM), gràcies a les seves capacitats d'alta resolució tant en dimensions espacials com temporals, que permeten generar imatges dinàmiques del cor per a un diagnòstic precís. Les dimensions del ventricle esquerre i la fracció d'ejecció que se'n deriva són els predictors més potents de morbiditat i mortalitat cardíaca i la seva quantificació té connotacions importants per al maneig i tractament dels pacients. D'aquesta manera, la IRM cardíaca és la tècnica d'imatge més exacta per a la valoració del ventricle esquerre. Per obtenir un diagnòstic precís i ràpid, es necessita un càlcul fiable de biomarcadors basat en imatges mitjançant un programa de processament d'imatges. Actualment, la majoria de les ferramentes emprades es basen en sistemes semiautomàtics de Diagnòstic Assistit per ordinador (CAD) que requereixen que l'expert clínic interaccioni amb ell, consumint un temps valuós dels professionals, l'objectiu dels quals només hauria de ser la interpretació dels resultats. S'està començant a introduir un canvi de paradigma al sector mèdic on els sistemes CAD totalment automàtics no requereixen cap tipus d'interacció amb l'usuari. Aquests sistemes estan dissenyats per calcular els biomarcadors necessaris per a un diagnòstic correcte sense afectar el flux de treball natural del metge i poden iniciar els seus càlculs en el moment en què es deixa la imatge dins del sistema d'arxius hospitalari. Els sistemes CAD automàtics, tot i ser molt considerats com un dels propers grans avanços en el món de la radiologia, són extremadament difícils de desenvolupar i depenen de les tecnologies d'Intel·ligència Artificial (IA) per assolir els estàndards mèdics. En aquest context, l'aprenentatge profund (DL) ha sorgit durant l'última dècada com la tecnologia amb més èxit per abordar aquest problema. Més concretament, les xarxes neuronals convolucionals (CNN) han estat una de les tècniques més utilitzades i estudiades per a l'anàlisi d'imatges, inclosa la imatge mèdica. En aquest treball es descriuen les principals aplicacions de CNN per a sistemes CAD totalment automàtics per ajudar en la rutina de diagnòstic clínic mitjançant ressonància magnètica cardíaca. El treball recull els principals punts a tenir en compte per desenvolupar aquest tipus de sistemes i presenta diferents resultats d'impacte en l'ús de CNN a la ressonància magnètica cardíaca, tots separats en tres projectes principals diferents, cobrint els problemes de la segmentació, estimació automàtica de *biomarcadores amb *explicabilidad i la detecció d'esdeveniments. El treball complet presentat descriu enfocaments nous i potents per aplicar CNN a l'anàlisi de ressonància magnètica cardíaca. El treball proporciona diversos descobriments clau, que permeten la integració de diverses maneres d'aquesta tecnologia nova però en constant creixement en sistemes CAD totalment automàtics que podrien produir resultats altament precisos, ràpids i fiables. Els resultats descrits milloraran i afectaran considerablement el flux de treball dels experts clínics en un futur proper. / [EN] Cardiovascular diseases are one of the most predominant causes of death and comorbidity in developed countries, as such heavy investments have been done in recent decades in order to produce high quality diagnosis tools and treatment applications for cardiac diseases. One of the best proven tools to characterize the heart has been magnetic resonance imaging (MRI), thanks to its high-resolution capabilities in both spatial and temporal dimensions, allowing to generate dynamic imaging of the heart that enable accurate diagnosis. The dimensions of the left ventricle and the ejection fraction derived from them are the most powerful predictors of cardiac morbidity and mortality, and their quantification has important connotations for the management and treatment of patients. Thus, cardiac MRI is the most accurate imaging technique for left ventricular assessment. In order to get an accurate and fast diagnosis, reliable image-based biomarker computation through image processing software is needed. Nowadays most of the employed tools rely in semi-automatic Computer-Aided Diagnosis (CAD) systems that require the clinical expert to interact with it, consuming valuable time from the professionals whose aim should only be at interpreting results. A paradigm shift is starting to get into the medical sector where fully automatic CAD systems do not require any kind of user interaction. These systems are designed to compute any required biomarkers for a correct diagnosis without impacting the physician natural workflow and can start their computations the moment an image is saved within a hospital archive system. Automatic CAD systems, although being highly regarded as one of next big advances in the radiology world, are extremely difficult to develop and rely on Artificial Intelligence (AI) technologies in order to reach medical standards. In this context, Deep learning (DL) has emerged in the past decade as the most successful technology to address this problem. More specifically, convolutional neural networks (CNN) have been one of the most successful and studied techniques for image analysis, including medical imaging. In this work we describe the main applications of CNN for fully automatic CAD systems to help in the clinical diagnostics routine by means of cardiac MRI. The work covers the main points to take into account in order to develop such systems and presents different impactful results within the use of CNN to cardiac MRI, all separated in three different main projects covering the segmentation, automatic biomarker estimation with explainability and event detection problems. The full work presented describes novel and powerful approaches to apply CNN to cardiac MRI analysis. The work provides several key findings, enabling the integration in several ways of this novel but non-stop growing technology into fully automatic CAD systems that could produce highly accurate, fast and reliable results. The results described will greatly improve and impact the workflow of the clinical experts in the near future. / Pérez Pelegrí, M. (2023). Applications of Deep Leaning on Cardiac MRI: Design Approaches for a Computer Aided Diagnosis [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/192988

Le monde « d’aujourd’hui » et ses transformations sociales ou légales impactent naturellement ce « petit monde dans le grand monde » qu’est celui de la prison. Les avancées significatives des dernières décennies, par exemple en matière de droit de l’homme et du détenu ou de culture du respect, s’imposent, petit à petit, aux règles et aux hommes de la pénitentiaire qui les appliquent. Ce faisant, les écarts qui existent depuis toujours entre buts de système et buts de mission, entre sécurité interne et sécurité externe ou entre impératifs de garde et besoins d’accompagnement à la réinsertion des personnes incarcérées, se creusent. Nous avons pu observer comment les tensions sociétales internationales qui sont à l’ordre du jour des prisons belges perfusent du niveau macro (celui de la super structure) au niveau micro (celui de l’individu au travail). Il en résulte, pour les salariés qui les vivent, un profond bouleversement, tant des gestes professionnels que de leur manière de penser le travail. Entre ce qu’ils appellent le strict et le social, les agents pénitentiaires évoquent de profonds malaises professionnels, mais aussi identitaires. Cette thèse, qui suit deux autres de nos travaux sur le champ pénitentiaire francophone belge en réforme, s’interroge sur les rapports qui existent entre ces tensions identitaires et les engagements en formation d’agents qui sont en fonction dans la partie cellulaire (lieu de vie des détenus et lieu de travail de ces salariés). Par cette recherche, qualitative et monographique, après avoir posé la réflexion sur les « pourquoi » des engagements en formation de salariés, en formation professionnelle continue et auto déterminée, nous avons souhaité mieux comprendre si, et comment, l’engagement en formation permet, ou non, à ces salariés de résoudre, au moins temporairement, leurs dilemmes professionnels et identitaires pour soi, mais aussi pour autrui. / “Stretched between double constrain and double injunction. The commitment to progressivetraining of Belgian penitentiary wardens. Case study”, LEROY Joël / Supervision: Professor Étienne BOURGEOIS (PhD)The “current” world and its social or legal changes obviously impact on this “little world within the bigger” which is the penitentiary one.Important breakthroughs in the last decades, e.g. regarding man’s and detainee’s right or respect culture, enforce themselves, step by step, to the rules and workers from the penitentiary world applying them. In this way, discrepancies which have always existed between institution aims and mission aims, between intern safety and extern safety or warding prerogatives and counseling needed to reinsert detainees, widen. We noticed how international society-bound tensions that are currently fiercely debated in Belgian jailhouses pass from the macro level (the one of the super structure) to the micro level (the one of the working individual). To the experiencing workers this lead to a profound change of professional gestures and their mental representation of the work. Considering both what they call the strict (le strict) and the social (le social), penitentiary wardens talk of deep professional bewilderments as well as identity crisis.This thesis, which follows two other works of ours on the reforming Belgian penitentiary world, poses the question of the possible links between those identity tensions and the wardens training commitment who work in the cell part of jailhouses (place where the detainees live and where the wardens work).By this qualitative and monographic study, after having thought about the “whys” of the training commitment of workers subscribing to auto-determined and progressive professional trainings, we intended to better understand whether and how commitment to trainings allows or not those wardens at least temporarily to solve for their own welfare as well as for others their professional and identity dilemma. / "Entre doble instrucción y doble restricción. El compromiso de los trabajadores de las prisiones belgas a la formación continuada. Estudio de caso". LEROY Joël / Dirección: Profesor Étienne BOURGEOIS El mundo de "hoy" y sus transformaciones sociales o legales que impactan naturalmente este " pequeño mundo en el gran mundo", que es el de la prisión.Los avances significativos en las últimas décadas, por ejemplo, en el campo de los derechos humanos y de los detenidos o la cultura del respeto se imponen, poco a poco, a las reglas y a los hombres de las prisiones donde se aplican. De este modo, las diferencias que siempre han existido entre los objetivos del sistema y los objetivos de la misión, entre seguridad interna y seguridad externa o entre las necesidades de atención y apoyo en la reinserción de los presos, se profundizan.Hemos podido observar cómo las tensiones sociales internaciones que están al orden del día en las prisiones belgas infiltran desde el nivel macro (la de la superestructura) al nivel micro (el del trabajo individual).En consecuencia, para los trabajadores resulta un cambio profundo, tanto en actos profesionales como su forma de pensar en el trabajo. Entre lo que ellos llaman lo estricto y lo social, los agentes de la prisión no solo evocan profundos malestares profesionales, sino también de identidad.En esta tesis, después de los otros dos trabajos sobre el ámbito carcelario francófono belga, nos interrogamos sobre las relaciones que existen entre estas tensiones de identidad y los compromisos a la formación de los agentes que trabajan en la parte de las celdas (lugar donde viven los presos y lugar de trabajo de los agentes).A través de esta investigación cualitativa y monográfica y después de plantear la reflexión sobre el "por qué" del compromiso de formación de los trabajadores a la formación profesional continuada y la auto-determinación, queríamos comprender mejor si, y cómo, el compromiso a la formación permite o no, a estos trabajadores resolver, al menos temporalmente, sus dilemas e identidad profesional y también con los demás.