Les activités anthropiques affectent les cycles biogéochimiques globaux, principalement par l'ajout de nutriments dans les écosystèmes. Il est donc crucial de déterminer dans quelle mesure les cycles biogéochimiques globaux peuvent être régulés. Les autotrophes peuvent réguler les réservoirs de nutriments par la consommation des ressources, mais la majorité des ressources leur sont inaccessibles à l'échelle globale. Par des modèles théoriques, nous avons cherché à évaluer la manière dont les autotrophes répondent à la fertilisation à l'échelle globale et leur capacité à réguler les concentrations des nutriments quand leur accessibilité est limitée. Nous avons également étudié les mécanismes qui déterminent la régulation des rapports de Redfield dans l'océan, ainsi que les effets de l'ajout de nutriments sur la production primaire océanique totale. Nous avons montré que les organismes ne régulent pas efficacement les réservoirs de nutriments. Le couplage des cycles biogéochimiques et la compétition entre groupes fonctionnels peuvent altérer, négativement ou positivement, la régulation des cycles biogéochimiques globaux par les organismes. Une régulation inefficace des concentrations de nutriments n'exclut par contre pas une forte régulation des rapports entre ces nutriments, comme dans le cas des rapports de Redfield. La fertilisation des écosystèmes terrestres et océaniques risque donc de fortement impacter la production primaire et les cycles biogéochimiques globaux, à de courtes comme à de grandes échelles de temps. / Anthropogenic activities heavily impact global biogeochemical cycles, mainly through nutrient fertilisation of ecosystems; thus it is crucial to assess the extent to which global biogeochemical cycles are regulated. Autotrophs can regulate nutrient pools locally through resource consumption, but most resources are inaccessible to them at global scales. We used theoretical models to assess how organisms respond nutrient fertilisation at global scales and how they can regulate the concentration of these nutrients when their accessibility of is limited. We further investigated the mechanisms driving the regulation of Redfield ratios in oceans, and the effects of nutrient fertilisation on total oceanic primary production. We showed that organisms cannot efficiently regulate nutrient pools. Mechanisms such as coupling of nutrient cycles and competition between functional groups can alter the strength of biotic regulation of global biogeochemical cycles, either positively or negatively. An inefficient regulation of inaccessible nutrient concentration, however, does not exclude a strong biotic regulation of nutrient ratios, as is the case with Redfield ratios in oceans. Nutrient fertilization of oceanic and terrestrial ecosystems is thus likely to have a strong impact on primary production and global nutrient cycles at both small and long timescales.

Quels sont les principes fondateurs de l'auto-organisation des sociétés humaines ? Produits d'une évolution culturelle rapide, qui a pris le pas sur l'évolution biologique, celles-ci réclament une approche par des formalismes radicalement différents de ceux utilisés généralement dans l'étude des autres sociétés animales.<br /><br /><br />Concrètement, la modélisation des rapports entre individus et collectif considère le plus souvent des agents qui peuvent être représentés sous la forme d'une hiérarchie de règles, chacune se plaçant en position méta par rapport aux règles du niveau inférieur. Celles-ci peuvent s'interpréter, selon les niveaux, comme des règles de comportement, des règles de décision, des règles de transmission culturelle ou génétique.<br /><br />L'émergence de régularités au niveau collectif peut alors s'interpréter comme la sélection d'une distribution particulière sur l'ensemble des règles et métarègles définissant les agents. Dès lors, le problème de l'auto-organisation dans les systèmes économiques et sociaux se reformule autour de la question suivante : « Peut-on endogénéiser les distributions des métarègles de comportement de manière à ce qu'elles soient le produit des dynamiques collectives qu'elles définissent ? ».<br /><br />Nous montrons dans cette thèse que la prise en compte, dans les modèles formels, de la spécificité de l'imitation humaine permet de répondre positivement à cette question, un point essentiel étant qu'une règle d'imitation peut être sa propre métarègle. Nous proposons ainsi un cadre formel pour l'étude de sociétés d'agents mimétiques auto-organisées, les jeux métamimétiques ; le concept d'équilibre correspondant est alors l'état contrefactuellement stable : aucun agent ne peut s'imaginer mieux qu'il n'est en se mettant contrefactuellement à la place de l'un de ses voisins. Nous étudions ensuite les propriétés de ces jeux en prenant comme champs d'application le problème de l'émergence de la coopération dans un dilemme de prisonnier spatialisé. Nous montrons au passage, que cette approche permet d'échapper au dilemme.<br /><br /><br />Plus généralement, nous nous plaçons dans le cadre de la théorie des jeux stochastiques et nous explicitons le rôle structurant des perturbations dans ce type de système dynamique, les structures spatio-temporelles émergentes étant le produit du couplage entre la dynamique endogène des systèmes métamimétiques et la structure interne des perturbations. En rupture avec l'approche traditionnelle, ceci nous amène à interpréter l'hétérogénéité auto-organisée des systèmes sociaux humains comme une différenciation par un processus de co-évolution d'une multiplicité de critères possibles, plutôt que par un processus d'optimisation global d'un critère unique.

Dans l'enseignement supérieur, le recours aux dispositifs électroniques pédagogiques en complément des cours présentiels ou dans des dispositifs de formation à distance est en constante progression et a fait l'objet de nombreux travaux de recherche. Avec un décalage temporel et avec ses spécificités, le Liban n'échappe pas à cette évolution, ainsi depuis plusieurs années sont apparus les premiers environnements d'enseignement et d'apprentissage électroniques académiques accessibles aux étudiants, à tout moment et de tout lieu, jouant le rôle d'un complément du manuel de base et d'un supplément aux cours présentiels, tout en proposant, éventuellement, un encadrement en ligne. Ce phénomène n'a pas encore été l'objet de recherches. Intitulée « Les dispositifs électroniques pédagogiques conçus pour l'encadrement en ligne des cours présentiels universitaires : le cas du Liban », cette thèse porte sur le déploiement des technologies de l'information et de la communication pour l'éducation (TICE) dans le cadre libanais, elle s'intéresse au e-learning et à la mise en ligne des cours dans les établissements de l'enseignement supérieur. Elle a pour objet d'analyser les choix effectués par les décideurs et d'étudier les stratégies déployées par les universités privées et celle publique. S'interrogeant sur l'intelligibilité des usages libanais, cette thèse cherche à comprendre le processus de mise en ligne des cours tout en essayant de tracer la genèse des cours en ligne au Liban. Initiée en octobre 2005, menée en cotutelle, ce qui a favorisé les comparaisons internationales, cette thèse traite d'un sujet certes embryonnaire, mais en constante évolution. En effet, plusieurs universités se sont aventurées dans l'intégration des TICE et ont déjà entamé l'expérience du e-learning depuis déjà une décennie ; néanmoins, les études, les recherches et les publications dans le domaine restent assez timides... Ce qui constitue une motivation importante pour l'étude du terrain libanais dans un contexte où, à ce jour, la règlementation est très lacunaire.

Quels sont les principes fondateurs de l'auto-organisation des sociétés humaines ? Produits d'une évolution culturelle rapide, qui a pris le pas sur l'évolution biologique, celles-ci réclament une approche par des formalismes radicalement différents de ceux utilisés généralement dans l'étude des autres sociétés animales. Concrètement, la modélisation des rapports entre individus et collectif considère le plus souvent des agents qui peuvent être représentés sous la forme d'une hiérarchie de règles, chacune se plaçant en position méta par rapport aux règles du niveau inférieur. Celles-ci peuvent s'interpréter, selon les niveaux, comme des règles de comportement, des règles de décision, des règles de transmission culturelle ou génétique. L'émergence de régularités au niveau collectif peut alors s'interpréter comme la sélection d'une distribution particulière sur l'ensemble des règles et métarègles définissant les agents. Dès lors, le problème de l'auto-organisation dans les systèmes économiques et sociaux se reformule autour de la question suivante : « Peut-on endogénéiser les distributions des métarègles de comportement de manière à ce qu'elles soient le produit des dynamiques collectives qu'elles définissent ? ». Nous montrons dans cette thèse que la prise en compte, dans les modèles formels, de la spécificité de l'imitation humaine permet de répondre positivement à cette question, un point essentiel étant qu'une règle d'imitation peut être sa propre métarègle. Nous proposons ainsi un cadre formel pour l'étude de sociétés d'agents mimétiques auto-organisées, les jeux métamimétiques ; le concept d'équilibre correspondant est alors l'état contrefactuellement stable : aucun agent ne peut s'imaginer mieux qu'il n'est en se mettant contrefactuellement à la place de l'un de ses voisins. Nous étudions ensuite les propriétés de ces jeux en prenant comme champs d'application le problème de l'émergence de la coopération dans un dilemme de prisonnier spatialisé. Nous montrons au passage, que cette approche permet d'échapper au dilemme. Plus généralement, nous nous plaçons dans le cadre de la théorie des jeux stochastiques et nous explicitons le rôle structurant des perturbations dans ce type de système dynamique, les structures spatio-temporelles émergentes étant le produit du couplage entre la dynamique endogène des systèmes métamimétiques et la structure interne des perturbations. En rupture avec l'approche traditionnelle, ceci nous amène à interpréter l'hétérogénéité auto-organisée des systèmes sociaux humains comme une différenciation par un processus de co-évolution d'une multiplicité de critères possibles, plutôt que par un processus d'optimisation global d'un critère unique.

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Cette thèse est organisée en trois chapitres. Les deux premiers proposent une approche régularisée pour l’estimation du modèle de données de panel dynamique : l’estimateur GMM et l’estimateur LIML. Le dernier chapitre de la thèse est une application de la méthode de régularisation à l’estimation des élasticités de l’offre de travail en utilisant des modèles de pseudo-données de panel. Dans un modèle de panel dynamique, le nombre de conditions de moments augmente rapidement avec la dimension temporelle du panel conduisant à une matrice de covariance des instruments de grande dimension. L’inversion d’une telle matrice pour calculer l’estimateur affecte négativement les propriétés de l’estimateur en échantillon fini. Comme solution à ce problème, nous proposons une approche par la régularisation qui consiste à utiliser une inverse généralisée de la matrice de covariance au lieu de son inverse classique. Trois techniques de régularisation sont utilisées : celle des composantes principales, celle de Tikhonov qui est basée sur le Ridge régression (aussi appelée Bayesian shrinkage) et enfin celle de Landweber Fridman qui est une méthode itérative. Toutes ces techniques introduisent un paramètre de régularisation qui est similaire au paramètre de lissage dans les régressions non paramétriques. Les propriétés en echantillon fini de l’estimateur régularisé dépend de ce paramètre qui doit être sélectionné parmis plusieurs valeurs potentielles. Dans le premier chapitre (co-écrit avec Marine Carrasco), nous proposons l’estimateur GMM régularisé du modèle de panel dynamique. Sous l’hypothèse que le nombre d’individus et de périodes du panel tendent vers l’infini, nous montrons que nos estimateurs sont convergents and assymtotiquement normaux. Nous dérivons une méthode empirique de sélection du paramètrede régularisation basée sur une expansion de second ordre du l’erreur quadratique moyenne et nous démontrons l’optimalité de cette procédure de sélection. Les simulations montrent que la régularisation améliore les propriétés de l ’estimateur GMM classique. Comme application empirique, nous avons analysé l’effet du développement financier sur la croissance économique. Dans le deuxième chapitre (co-écrit avec Marine Carrasco), nous nous intéressons à l’estimateur LIML régularisé du modèle de données de panel dynamique. L’estimateur LIML est connu pour avoir de meilleures propriétés en échantillon fini que l’estimateur GMM mais son utilisation devient problématique lorsque la dimension temporelle du panel devient large. Nous dérivons les propriétes assymtotiques de l’estimateur LIML régularisé sous l’hypothèse que le nombre d’individus et de périodes du panel tendent vers l’infini. Une procédure empirique de sélection du paramètre de régularisation est aussi proposée. Les bonnes performances de l’estimateur régularisé par rapport au LIML classique (non régularisé), au GMM classique ainsi que le GMM régularisé sont confirmées par des simulations. Dans le dernier chapitre, je considère l’estimation des élasticités d’offre de travail des hommes canadiens. L’hétérogéneité inobservée ainsi que les erreurs de mesures sur les salaires et les revenus sont connues pour engendrer de l’endogéneité quand on estime les modèles d’offre de travail. Une solution fréquente à ce problème d’endogéneité consiste à régrouper les données sur la base des carastéristiques observables et d’ éffectuer les moindres carrées pondérées sur les moyennes des goupes. Il a été démontré que cet estimateur est équivalent à l’estimateur des variables instrumentales sur les données individuelles avec les indicatrices de groupe comme instruments. Donc, en présence d’un grand nombre de groupe, cet estimateur souffre de biais en échantillon fini similaire à celui de l’estimateur des variables instrumentales quand le nombre d’instruments est élevé. Profitant de cette correspondance entre l’estimateur sur les données groupées et l’estimateur des variables instrumentales sur les données individuelles, nous proposons une approche régularisée à l’estimation du modèle. Cette approche conduit à des élasticités substantiellement différentes de ceux qu’on obtient en utilisant l’estimateur sur données groupées. / This thesis is organized in three chapters. The first two chapters propose a regularization approach to the estimation of two estimators of the dynamic panel data model : the Generalized Method of Moment (GMM) estimator and the Limited Information Maximum Likelihood (LIML) estimator. The last chapter of the thesis is an application of regularization to the estimation of labor supply elasticities using pseudo panel data models. In a dynamic panel data model, the number of moment conditions increases rapidly with the time dimension, resulting in a large dimensional covariance matrix of the instruments. Inverting this large dimensional matrix to compute the estimator leads to poor finite sample properties. To address this issue, we propose a regularization approach to the estimation of such models where a generalized inverse of the covariance matrix of the intruments is used instead of its usual inverse. Three regularization schemes are used : Principal components, Tikhonov which is based on Ridge regression (also called Bayesian shrinkage) and finally Landweber Fridman which is an iterative method. All these methods involve a regularization parameter which is similar to the smoothing parameter in nonparametric regressions. The finite sample properties of the regularized estimator depends on this parameter which needs to be selected between many potential values. In the first chapter (co-authored with Marine Carrasco), we propose the regularized GMM estimator of the dynamic panel data models. Under double asymptotics, we show that our regularized estimators are consistent and asymptotically normal provided that the regularization parameter goes to zero slower than the sample size goes to infinity. We derive a data driven selection of the regularization parameter based on an approximation of the higher-order Mean Square Error and show its optimality. The simulations confirm that regularization improves the properties of the usual GMM estimator. As empirical application, we investigate the effect of financial development on economic growth. In the second chapter (co-authored with Marine Carrasco), we propose the regularized LIML estimator of the dynamic panel data model. The LIML estimator is known to have better small sample properties than the GMM estimator but its implementation becomes problematic when the time dimension of the panel becomes large. We derive the asymptotic properties of the regularized LIML under double asymptotics. A data-driven procedure to select the parameter of regularization is proposed. The good performances of the regularized LIML estimator over the usual (not regularized) LIML estimator, the usual GMM estimator and the regularized GMM estimator are confirmed by the simulations. In the last chapter, I consider the estimation of the labor supply elasticities of Canadian men through a regularization approach. Unobserved heterogeneity and measurement errors on wage and income variables are known to cause endogeneity issues in the estimation of labor supply models. A popular solution to the endogeneity issue is to group data in categories based on observable characteristics and compute the weighted least squares at the group level. This grouping estimator has been proved to be equivalent to instrumental variables (IV) estimator on the individual level data using group dummies as intruments. Hence, in presence of large number of groups, the grouping estimator exhibites a small bias similar to the one of the IV estimator in presence of many instruments. I take advantage of the correspondance between grouping estimators and the IV estimator to propose a regularization approach to the estimation of the model. Using this approach leads to wage elasticities that are substantially different from those obtained through grouping estimators.