Statistik visade att få män kontaktar någon form av samhällsinstans när de blivit utsatta för våld i en nära relation. Våldet anses likvärdigt i heterosexuella relationer som samkönade relationer, trots detta brister kunskapen om våld i samkönade relationer. Syftet med denna studie har varit att undersöka kring vilka eventuella föreställningar som råder i samband med samkönade relationer inom stödgivande samhällsinstanser. Vi valde att fokusera på våldsutsatta män. Studien innefattar åtta kvalitativa intervjuer med respondenter som arbetar inom stödgivande samhällsinstanser. Studiens teoretiska utgångspunkter utgick från ett genusperspektiv och queerteori. Resultatet har presenterats under avsnitt 5 under fyra teman vilka är “stödgivande samhällsinstansers bemötande”, “heteronormativa föreställningar kring våldsutsatta män”, “möjlighet till stöd och skydd” samt “outing och skam”. Resultatet visade att heteronormativa föreställningar kring våld i samkönade relationer kan påverka vilket stöd och skydd våldsutsatta män erbjuds. Avslutningsvis diskuterades det framtagna resultatet kring den bristande kunskap som föreligger kring våld i samkönade relationer och studiens slutsatser. Slutsatserna för studien var att det fanns ett heteronormativt synsätt hos vissa av de stödgivande samhällsinstanser vi intervjuat. Det har även framförts förslag till framtida forskning där vi vill att ämnet ska studeras mer utförligt. / Statistics show that very few men exposed to domestic violence, either in heterosexual or same-sex relationships, contact any social service. Although domestic violence is often restricted to being defined the same as heterosexual relationships as same-sex relationships, knowledge about violence in same-sex relationships is inadequate. The purpose of this study was to examine if any perception and understanding of violence in same-sex relationships exist within supporting community instances, focusing on male victims of domestic violence. The study containing eight qualitative interviews with respondents within supporting community instances. The result is presented under the themes “stödgivande samhällsinstansers bemötande”, “heteronormativa föreställningar kring våldsutsatta män”, “möjlighet till stöd och skydd” and “outing och skam”. To notice is that the result showed that perceptions about heteronormativity can affect which type of support and protection male victims of domestic violence is given. Lastly, a discussion about the developed result around the inadequate knowledge about violence in same-sex relationships will be held. The conclusions of the study were that there is a heteronormative approach within some of the supporting community instances we interviewed. There are also suggestions for future research and therefore needs to be studied at length.

The crew scheduling problem with attendance rates is highly relevant for regional passenger rail transport in Germany. Its major characteristic is that only a certain percentage of trains have to be covered by crew members or conductors, causing a significant increase in complexity. Despite being commonly found in regional transport networks, discussions regarding this issue remain relatively rare in the literature. We propose a novel hybrid column generation approach for a real-world problem in railway passenger transport. To the best of our knowledge, several realistic requirements that are necessary for successful application of generated schedules in practice have been integrated for the first time in this study. A mixed integer programming model is used to solve the master problem, whereas a genetic algorithm is applied for the pricing problem. Several improvement strategies are applied to accelerate the solution process; these strategies are analyzed in detail and are exemplified. The effectiveness of the proposed algorithm is proven by a comprehensive computational study using real-world instances, which are made publicly available. Further we provide real optimality gaps on average less than 10 % based on lower bounds generated by solving an arc flow formulation. The developed approach is successfully used in practice by DB Regio AG.

La mise à l'agenda est l'une des étapes fondamentales du processus d'élaboration des politiques publiques. Dans le système politique canadien, les problèmes publics sont souvent inscrits simultanément ou successivement sur les agendas judicaire, médiatique et politique. Étant donné que les médias jouent un rôle important dans la vie politique canadienne, nous avons examiné leur disposition à refléter les agendas judiciaire et politique. Pour ce faire, nous avons analysé 415 articles publiés dans les quotidiens La Presse, Le Devoir et The Gazette entre 1997 et 2006 portants sur l'affaire Chaoulli. Nos résultats indiquent d'une part que l'espace médiatique se fait le prolongement de l'agenda judiciaire, surtout lorsqu'un litige est porté en Cour suprême. D'autre part, puisque la presse écrite tend à donner la parole à une diversité d'acteurs et à rapporter avec équilibre les positions en jeu, il s'avère que l'agenda médiatique est une extension de l'agenda politique. Il ressort ainsi que les médias contribuent à la vie démocratique, car ils publicisent l'activité judiciaire et agissent comme un forum de la délibération publique.

Les fusions transfrontalières de sociétés de capitaux n’intéressent pas uniquement le droit des sociétés mais revêtent aussi d’importants aspects de droit social. Si la directive du 26 octobre 2005 facilite ces opérations, le renvoi aux législations nationales opéré soulève de nombreuses difficultés en l’absence de traitement harmonisé de leurs conséquences sociales. Les interrogations suscitées par la mise en oeuvre de la participation des travailleurs aux organes de gestion de la société issue de l’opération n’en sont qu’une illustration. D’autres questions relatives notamment au devenir des instances de représentation du personnel existant au sein des sociétés parties à la fusion, aux normes collectives ou aux contrats de travail, restent en suspens. A celles-ci et à d’autres, cette étude tente d’apporter des réponses. Les enjeux dont les fusions transfrontalières sont porteuses l’exigent. / Cross-border mergers of incorporated companies do not only interest Company Law but also comprise important aspects of Labour & Employment Law. If the European Directive dated 26 October 2005 facilitates these transactions, the reference made to national legislation raises many difficulties in the absence of harmonized treatment of the social consequences of transactions. The questions raised by the implementation of workers' participation in management bodies of the company resulting from the transaction are an illustration. Other issues include the fate of employees’ representative bodies of existing staff within the merging companies, collective norms and employment contracts, remain unresolved. To these and others, this study attempts to provide answers. The consequences of the cross-border transactions require that answers be given to the unresolved issues.

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Nos travaux de thèses s’intéressent au pronostic de défaillance de composant critique et à l’estimation de la durée de vie résiduelle avant défaillance (RUL). Nous avons développé des méthodes basées sur l’expérience. Cette orientation nous permet de nous affranchir de la définition d’un seuil de défaillance, point problématique lors de l’estimation du RUL. Nous avons pris appui sur le paradigme de Raisonnement à Partir de Cas (R à PC) pour assurer le suivi d’un nouveau composant critique et prédire son RUL. Une approche basée sur les instances (IBL) a été développée en proposant plusieurs formalisations de l’expérience : une supervisée tenant compte de l’ état du composant sous forme d’indicateur de santé et une non-supervisée agrégeant les données capteurs en une série temporelle mono-dimensionnelle formant une trajectoire de dégradation. Nous avons ensuite fait évoluer cette approche en intégrant de la connaissance à ces instances. La connaissance est extraite à partir de données capteurs et est de deux types : temporelle qui complète la modélisation des instances et fréquentielle qui, associée à la mesure de similarité permet d’affiner la phase de remémoration. Cette dernière prend appui sur deux types de mesures : une pondérée entre fenêtres parallèles et fixes et une pondérée avec projection temporelle. Les fenêtres sont glissantes ce qui permet d’identifier et de localiser l’état actuel de la dégradation de nouveaux composants. Une autre approche orientée donnée a été test ée. Celle-ci est se base sur des caractéristiques extraites des expériences, qui sont mono-dimensionnelles dans le premier cas et multi-dimensionnelles autrement. Ces caractéristiques seront modélisées par un algorithme de régression à vecteurs de support (SVR). Ces approches ont été évaluées sur deux types de composants : les turboréacteurs et les batteries «Li-ion». Les résultats obtenus sont intéressants mais dépendent du type de données traitées. / Our thesis work is concerned with the development of experience based approachesfor criticalcomponent prognostics and Remaining Useful Life (RUL) estimation. This choice allows us to avoidthe problematic issue of setting a failure threshold.Our work was based on Case Based Reasoning (CBR) to track the health status of a new componentand predict its RUL. An Instance Based Learning (IBL) approach was first developed offering twoexperience formalizations. The first is a supervised method that takes into account the status of thecomponent and produces health indicators. The second is an unsupervised method that fuses thesensory data into degradation trajectories.The approach was then evolved by integrating knowledge. Knowledge is extracted from the sensorydata and is of two types: temporal that completes the modeling of instances and frequential that,along with the similarity measure refine the retrieval phase. The latter is based on two similaritymeasures: a weighted one between fixed parallel windows and a weighted similarity with temporalprojection through sliding windows which allow actual health status identification.Another data-driven technique was tested. This one is developed from features extracted from theexperiences that can be either mono or multi-dimensional. These features are modeled by a SupportVector Regression (SVR) algorithm. The developed approaches were assessed on two types ofcritical components: turbofans and ”Li-ion” batteries. The obtained results are interesting but theydepend on the type of the treated data.

Cette thèse analyse les échanges artistiques entre la France et l’URSS durant l’entre-deux-guerres, leurs rouages et les avantages mutuels qu’ils présentent. Cette période connaît quatre phases successives, ce qui permet de découper la recherche en autant de parties. La première étudie la période d’avant la reconnaissance de l’URSS par la France et la mise en place des relations diplomatiques (avant 1924) ; la deuxième se penche sur les premiers liens officiels qui suivent ladite reconnaissance (1925-1928) ; la troisième s’intéresse aux années 1928-1934, période du « Grand Tournant » dans l’économie soviétique, et enfin la quatrième englobe les années qui suivent l’instauration du réalisme socialiste en 1934 et se termine avec la guerre. Notre projet tente d’évaluer la pertinence de l’approche stéréotypée portant sur le lien entre art et idéologie, de voir si la peinture soviétique, telle que présentée lors des expositions en France, était similaire à celle exposée en URSS et constituait un outil de propagande à part entière. Sous quelle forme l’art soviétique est-il présenté en France et quel est le rôle des instances dans la mise en place de ces manifestations ? Il s’agit d’étudier le rôle des acteurs de ces échanges : instances étatiques, associations, galeries, spécialistes d’art, intellectuels, collectionneurs ou enfin les artistes eux-mêmes. Nous nous intéressons également aux expositions d’artistes français et à l’organisation de leurs voyages en URSS. Ce travail montre que les maillons de la chaîne « politique-idéologie-finances » sont intimement liés entre eux et que l’argent a souvent un rôle décisif pour les instances soviétiques. / This dissertation focuses on artistic exchange between France and the USSR in the interwar period, its mechanisms and the benefits it presented. This period can be divided into four successive phases, accounting for the four parts this research falls into. The first part studies the years leading up to the recognition of the USSR by France and the setting up of diplomatic relations (prior to 1924); the second part deals with the first official links following the recognition (1925-1928); the third part focuses on the years 1928-1934, a period of economic change also known as « the Great Turn » in Soviet economy and the fourth and final part spans the years after socialist realism was established from 1934 on up to the outbreak of the war. This research questions the stereotypical approach to the link between art and ideology and asks whether Soviet painting, as shown during exhibitions in France, was similar to that shown in the USSR and whether it was, or not, a sheer tool for propaganda. Under what form was Soviet art presented in France and what role did authorities play in organizing artistic events? The role played by the actors of this exchange is studied: state authorities, associations, art galleries, art specialists, intellectuals, collectors, intellectuals, and last but not least the artists themselves. Also studied are the exhibitions of French artists and how their trips to the USSR were organized. This research shows that politics, ideology and money are tightly linked together and that money played a decisive role for Soviet authorities.

This paper deals with optimal distribution issues. One may find listed problems of real life linked to distribution. Moreover, there are explained travelling salesman problem, vehicle routing problem and its variants. This work brings an overview of different ways how to solve vehicle routing problem. In practical part, there is an analysis of distribution of real company. The concept of application is presented in the second part of this paper. This concept could reduce costs of distribution in analyzed company. Testing is aimed mainly on the variant VRPCL (Vehicle Routing Problem with Continuos Loading).

Ces dernières années, le domaine de l’apprentissage profond a connu des progrès énormes dans des applications allant de la génération d’images, détection d’objets, modélisation du langage à la réponse aux questions visuelles. Les approches classiques telles que l’apprentissage supervisé nécessitent de grandes quantités de données étiquetées et spécifiques à la tâches. Cependant, celles-ci sont parfois coûteuses, peu pratiques, ou trop longues à collecter. La modélisation efficace en données, qui comprend des techniques comme l’apprentissage few-shot (à partir de peu d’exemples) et l’apprentissage self-supervised (auto-supervisé), tentent de remédier au manque de données spécifiques à la tâche en exploitant de grandes quantités de données plus “générales”. Les progrès de l’apprentissage profond, et en particulier de l’apprentissage few-shot, s’appuient sur les benchmarks (suites d’évaluation), les métriques d’évaluation et les jeux de données, car ceux-ci sont utilisés pour tester et départager différentes méthodes sur des tâches précises, et identifier l’état de l’art. Cependant, du fait qu’il s’agit de versions idéalisées de la tâche à résoudre, les benchmarks sont rarement équivalents à la tâche originelle, et peuvent avoir plusieurs limitations qui entravent leur rôle de sélection des directions de recherche les plus prometteuses. De plus, la définition de métriques d’évaluation pertinentes peut être difficile, en particulier dans le cas de sorties structurées et en haute dimension, telles que des images, de l’audio, de la parole ou encore du texte. Cette thèse discute des limites et des perspectives des benchmarks existants, des fonctions de coût (training losses) et des métriques d’évaluation (evaluation metrics), en mettant l’accent sur la modélisation générative - les Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) en particulier - et la modélisation efficace des données, qui comprend l’apprentissage few-shot et self-supervised. La première contribution est une discussion de la tâche de modélisation générative, suivie d’une exploration des propriétés théoriques et empiriques des fonctions de coût des GANs. La deuxième contribution est une discussion sur la limitation des few-shot classification benchmarks, certains ne nécessitant pas de généralisation à de nouvelles sémantiques de classe pour être résolus, et la proposition d’une méthode de base pour les résoudre sans étiquettes en phase de testing. La troisième contribution est une revue sur les méthodes few-shot et self-supervised de détection d’objets , qui souligne les limites et directions de recherche prometteuses. Enfin, la quatrième contribution est une méthode efficace en données pour la description de vidéo qui exploite des jeux de données texte et vidéo non supervisés. / In recent years, the field of deep learning has seen tremendous progress for applications ranging from image generation, object detection, language modeling, to visual question answering. Classic approaches such as supervised learning require large amounts of task-specific and labeled data, which may be too expensive, time-consuming, or impractical to collect. Data-efficient methods, such as few-shot and self-supervised learning, attempt to deal with the limited availability of task-specific data by leveraging large amounts of general data. Progress in deep learning, and in particular, few-shot learning, is largely driven by the relevant benchmarks, evaluation metrics, and datasets. They are used to test and compare different methods on a given task, and determine the state-of-the-art. However, due to being idealized versions of the task to solve, benchmarks are rarely equivalent to the original task, and can have several limitations which hinder their role of identifying the most promising research directions. Moreover, defining meaningful evaluation metrics can be challenging, especially in the case of high-dimensional and structured outputs, such as images, audio, speech, or text. This thesis discusses the limitations and perspectives of existing benchmarks, training losses, and evaluation metrics, with a focus on generative modeling—Generative Adversarial Networks (GANs) in particular—and data-efficient modeling, which includes few-shot and self-supervised learning. The first contribution is a discussion of the generative modeling task, followed by an exploration of theoretical and empirical properties of the GAN loss. The second contribution is a discussion of a limitation of few-shot classification benchmarks, which is that they may not require class semantic generalization to be solved, and the proposal of a baseline method for solving them without test-time labels. The third contribution is a survey of few-shot and self-supervised object detection, which points out the limitations and promising future research for the field. Finally, the fourth contribution is a data-efficient method for video captioning, which leverages unsupervised text and video datasets, and explores several multimodal pretraining strategies.