Thèse d'exercice : Médecine : Nancy 1 : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre.

Reproduction de : Thèse d'exercice : Médecine : Nancy 1 : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre.

Thesis (doctoral)--Université de Lille III, 1980. / Includes bibliographical references (p. [292]-316).

Thesis (doctoral)--Université de Lille III, 1980. / Includes bibliographical references (p. [292]-316).

Thesis (doctoral)--Université de Lille III, 1985. / Includes bibliographical references (p. [331]-369).

Thèse (Ph. D.)--Université Laval, 2003. / Bibliogr.: f. xxxii-xlvi. Publié aussi en version électronique.

Thèse (M.Ps.)--Université Laval, 2003. / Bibliogr. Publié aussi en version électronique.

Texte remanié de: Th. Ph. D.--Faculty of Yale university, 1966.

Le présent travail tente de donner une explication aux difficultés que rencontrent les apprenants gabonais dans l’apprentissage de l’espagnol, langue étrangère. Dans son développement, cette thèse dresse un panorama sur la situation socio-linguistique du Gabon, sur les concepts langue maternelle, langue étrangère et sur les modèles d’analyse: Analyse Contrastive, Analyse des erreurs et Interlangue. Cette thèse donne aussi une vision des trois langues, l’espagnol, le français et le punu comme des systèmes autonomes, avec des caractéristiques propres qui présentent certaines similitudes. A partir des productions écrites des élèves de troisième et terminale, cette thèse propose d’analyser les interférences produites par les apprenants. Un échantillon de 100 copies des devoirs a constitué l’outil de cette étude. Au travers de ces productions, nous avons répertorié deux types d’erreurs : interlinguales et intralinguales. Les premières proviennent du contact du français avec l’espagnol, et les secondes de la langue espagnole. Cette étude aboutit à un travail indispensable : donner des propositions pour l’amélioration de l’enseignement/apprentissage par l’approche des tâches en centrant l’enseignement/apprentissage sur l’élève. / This present work tries to give an explanation to difficulties that meet the gabonese learners in learning spanish, foreign language. In its development, this thesis draws up a panorama on the situation socio-linguistic of Gabon, on the concepts mother tongue, foreign language and on the models of analysis: Contrastive Analysis, errors Analisis and Interlanguage. This thesis gives also a vision of the three languages, Spanish, French and punu like autonomous systems, with particular characteristics which present certain similarities. From the written productions of the pupils of third and terminal, this thesis proposes to analyze the interferences produced by learners. A sample of 100 copies of duties has constituted the tool of this study. Through these productions, we have identified two types of errors: interlingual and intralingual. The first come from the contact of french with the Spanish, and the seconds of the Spanish language. This study leads to an essential work: to give proposals for the improvement of teaching/learning by the approach of tasks in focusing teaching/learning on the pupil.

La qualité d'un plan d'exécution engendré par un optimiseur de requêtes est fortement dépendante de la qualité des estimations produites par le modèle de coûts. Malheureusement, ces estimations sont souvent imprécises. De nombreux travaux ont été menés pour améliorer la précision des estimations. Cependant, obtenir des estimations précises reste très difficile car ceci nécessite une connaissance préalable et détaillée des propriétés des données et des caractéristiques de l'environnement d'exécution. Motivé par ce problème, deux approches principales de méthodes d'optimisation ont été proposées. Une première approche s'appuie sur des valeurs singulières d'estimations pour choisir un plan d'exécution optimal. A l'exécution, des statistiques sont collectées et comparées à celles estimées. En cas d'erreur d'estimation, une ré-optimisation est déclenchée pour le reste du plan. A chaque invocation, l'optimiseur associe des valeurs spécifiques aux paramètres nécessaires aux calculs des coûts. Cette approche peut ainsi induire plusieurs ré-optimisations d'un plan, engendrant ainsi de mauvaises performances. Dans l'objectif d'éviter cela, une approche alternative considère la possibilité d'erreurs d'estimation dès la phase d'optimisation. Ceci est modélisé par l'utilisation d'un ensemble de points d'estimations pour chaque paramètre présumé incertain. L'objectif est d'anticiper la réaction à une sous-optimalité éventuelle d'un plan d'exécution. Les méthodes dans cette approche cherchent à générer des plans robustes dans le sens où ils sont capables de fournir des performances acceptables et stables pour plusieurs conditions d'exécution. Ces méthodes supposent souvent qu'il est possible de trouver un plan robuste pour l'ensemble de points d'estimations considéré. Cette hypothèse reste injustifiée, notamment lorsque cet ensemble est important. De plus, la majorité de ces méthodes maintiennent sans modification un plan d'exécution jusqu'à la terminaison. Cela peut conduire à de mauvaises performances en cas de violation de la robustesse à l'exécution. Compte tenu de ces constatations, nous proposons dans le cadre de cette thèse une méthode d'optimisation hybride qui vise deux objectifs : la production de plans d'exécution robustes, notamment lorsque l'incertitude des estimations utilisées est importante, et la correction d'une violation de la robustesse pendant l'exécution. Notre méthode s'appuie sur des intervalles d'estimations calculés autour des paramètres incertains, pour produire des plans d'exécution robustes. Ces plans sont ensuite enrichis par des opérateurs dits de contrôle et de décision. Ces opérateurs collectent des statistiques à l'exécution et vérifient la robustesse du plan en cours. Si la robustesse est violée, ces opérateurs sont capables de prendre des décisions de corrections du reste du plan sans avoir besoin de rappeler l'optimiseur. Les résultats de l'évaluation des performances de notre méthode indiquent qu'elle fournit des améliorations significatives dans la robustesse d'évaluation de requêtes. / The quality of an execution plan generated by a query optimizer is highly dependent on the quality of the estimates produced by the cost model. Unfortunately, these estimates are often imprecise. A body of work has been done to improve estimate accuracy. However, obtaining accurate estimates remains very challenging since it requires a prior and detailed knowledge of the data properties and run-time characteristics. Motivated by this issue, two main optimization approaches have been proposed. A first approach relies on single-point estimates to choose an optimal execution plan. At run-time, statistics are collected and compared with estimates. If an estimation error is detected, a re-optimization is triggered for the rest of the plan. At each invocation, the optimizer uses specific values for parameters required for cost calculations. Thus, this approach can induce several plan re-optimizations, resulting in poor performance. In order to avoid this, a second approach considers the possibility of estimation errors at the optimization time. This is modelled by the use of multi-point estimates for each error-prone parameter. The aim is to anticipate the reaction to a possible plan sub-optimality. Methods in this approach seek to generate robust plans, which are able to provide good performance for several run-time conditions. These methods often assume that it is possible to find a robust plan for all expected run-time conditions. This assumption remains unjustified. Moreover, the majority of these methods maintain without modifications an execution plan until the termination. This can lead to poor performance in case of robustness violation at run-time. Based on these findings, we propose in this thesis a hybrid optimization method that aims at two objectives : the production of robust execution plans, particularly when the uncertainty in the used estimates is high, and the correction of a robustness violation during execution. This method makes use of intervals of estimates around error-prone parameters. It produces execution plans that are likely to perform reasonably well over different run-time conditions, so called robust plans. Robust plans are then augmented with what we call check-decide operators. These operators collect statistics at run-time and check the robustness of the current plan. If the robustness is violated, check-decide operators are able to make decisions for plan modifications to correct the robustness violation without a need to recall the optimizer. The results of performance studies of our method indicate that it provides significant improvements in the robustness of query processing.