The present dissertation is a diachronic study of cultural identity and self-presentation in ancient Egyptian fictional narratives. Cultural identity implies notions such as customs, practices, values and world-views that are implicitly or explicitly expressed in fictional narrative. The texts that are included in the study span from the Middle and New Kingdoms (c. 2055-1650 BC and 1550-1069 BC), and Ptolemaic and Roman periods (332-30 BC and 30 BC- 395 AD) and the material is analyzed within a framework that addresses "narrative traditions," which is the transmission of cultural identity in the narratives through time. In light of the diachronic perspective of the study, I focus on four principle motifs of Egyptian narratives: priests, kings,warriors, and women, and explore the literary presentations of these within an historical and intertextual context. The project relates to the literate class of ancient Egyptian society and through exploring the motifs above-mentioned motifs within a diachronic historical and intertextual context, the aim of the thesis is to gain an understanding of forming and preserving cultural identity of that specific sphere of Egyptian society through time. The archeological contexts of the material will, where itis possible, be included. This will contribute to identifying, for example, established traditions, as opposed to local traditions.

The following is a multi-genre collection, including short shorts, short fiction, non-fiction, and drama. Each piece utilizes Gothic motifs and dark comedy in an effort to explore life and loss.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

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

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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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L'émergence des biotechnologies, telles que les puces ADN, a permis l'acquisition d'énormes quantités de données d'une cellule à un instant donné et sous certaines conditions. Elles sont devenues incontournables lorsqu'il s'agit de comprendre une maladie qui proviendrait d'une anomalie génomique perturbant le développement naturel entre la croissance, la division et la mort des cellules. En utilisant cette biotechnologie, l'objectif est d'identifier les gènes impliqués dans la maladie étudiée. Mais chaque puce donne l'information de plus de 19 000 gènes rendant difficile toute exploitation et analyse des résultats. La fouille de données a longtemps été étudiée pour mettre en évidence des corrélations non triviales à partir de grande base de données. Initialement proposées pour répondre aux interrogations des décideurs lorsqu'il s'agissait de mieux connaître le comportement des clients d'un supermarché, ces méthodes connaissent aujourd'hui un tel succès qu'elles ont été utilisées et adaptées dans divers domaines d'applications allant du marketing jusqu'à la santé. L'étude que nous proposons de mener est de proposer de nouvelles méthodes de fouille de données pour aider les biologistes à déduire de nouvelles connaissances à partir des données obtenues par l'analyse des puces ADN. Plus précisément, nous proposons de mettre en évidence des gènes fréquemment ordonnés selon leurs expressions et nous étudions l'apport de ce type d'information comme nouveau matériel d'étude pour les biologistes. / The emergence of biotechnology, such as DNA chips, has acquired huge amounts of data in a cell at a given moment and under certain conditions. They are used in order to understand a disease whose origin is a genomic abnormality disrupting the natural development between growth, division and cell death. Using this biotechnology, the aim is to identify the genes involved in disease studied. But each chip gives information on more than 19,000 genes then it is difficult to use and to analyse the results. Methods of Data mining are used in order to find interesting correlations from large database. Initially proposed to address questions about the behavior of customers of a supermarket, these methods are now used and adapted in various fields of applications ranging marketing to health. In this study, we propose new methods in order to help biologists to deduce new knowledge from data obtained by DNA microarray analysis. Specifically, we propose to identify genes frequently ordered by their expressions and we study the contribution of such information as the new study material for biologists.