Scientific Publications of the University of Toulouse II Le Mirail
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Simuler le vieillissement, quels bénéfices pour des étudiants en psychologie ?
No full textInternational audienceIntroduction:In the context of population ageing and a shortage of professionals, the care of older adults has become a major societal issue. Ageing simulation suits, which aim to mimic the physical and sensory changes frequently associated with ageing, are increasingly used to raise awareness among future healthcare professionals about the effects of advancing age. However, by emphasizing age-related losses, these simulation devices may also promote more negative representations of old age. The present study therefore aims to assess the impact of using an ageing simulator on self-reported empathy, ageist stereotypes, and anxiety related to the fear of developing Alzheimer’s disease among students enrolled in a Master’s program in gerontological psychology.Method:Twenty-six second-year Master’s students in gerontological psychology used an ageing simulation suit. Three assessments were conducted: before the simulation (T1), immediately after (T2), and four months later (T3). Empathy was measured using the Interpersonal Reactivity Index (IRI). Anxiety related to the fear of developing Alzheimer’s disease was assessed using the Fear of Dementia Scale (FODS). Finally, participants were asked to spontaneously generate five words they associated with ageing; the emotional valence ratings of these words were used to estimate age-related representations.Results:Scores on the Perspective Taking (PT) subscale of the IRI significantly increased between T1 and T2 (p = 0.009) but decreased at T3, suggesting a temporary effect. The affective component of empathy (Empathic Concern; EC) did not vary significantly between T1 and T2 but decreased between T1 and T3 (p = 0.038). Words generated after the simulation were rated as significantly more negative (p = 0.001), indicating a possible intensification of negative representations of ageing. Anxiety related to Alzheimer’s disease significantly decreased between T1 and T3 (p = 0.032), with no immediate change following the simulation.Discussion:The immersive experience appears to temporarily enhance cognitive empathy while simultaneously reinforcing a negative view of ageing. Despite the limited sample size, these findings encourage further research on the use of ageing simulators, particularly through the inclusion of qualitative measures.Introduction : Face au vieillissement démographique et à la pénurie de professionnels, la prise en soin des personnes âgées devient un enjeu sociétal majeur. Les simulateurs de vieillissement, en cherchant à mimer les changements physiques et sensorielles fréquemment associés au vieillissement, sont de plus en plus utilisés pour sensibiliser les futurs professionnels de santé aux effets de l’avancée en âge. Cependant, en mettant en avant les pertes liées, ces combinaisons de simulation pourraient également favoriser des représentations plus négatives de la vieillesse. La présente étude vise ainsi à évaluer l’impact de l’utilisation d’un simulateur de vieillissement sur l’empathie auto-rapportée, les stéréotypes âgistes et l’anxiété liée à la crainte de développer la maladie d’Alzheimer chez des étudiants en Master de psychologie gérontologique.Méthode : Vingt-six étudiants en master 2 de psychologie gérontologie ont utilisé un simulateur de vieillissement. Trois mesures ont été réalisées : avant la simulation (P1), immédiatement après (P2), puis quatre mois plus tard (P3). L’Interpersonal Reactivity Index (IRI) a mesuré l’empathie. La Fear of Dementia Scale (FODS) a été utilisée pour évaluer l’anxiété liée à la peur de développer la maladie d’Alzheimer. Enfin, il a été demandé aux participants de générer spontanément 5 mots qu’ils associent au vieillissement et une évaluation de la valence émotionnelle de ceux-ci a été utilisée pour estimer les représentations liées à l’âge. Résultats : Les scores à la sous-échelle PT de l’IRI ont significativement augmenté entre P1 et P2 (p = 0,009), mais ont diminué à P3, suggérant un effet temporaire. L’aspect affectif de l’empathie (EC) n’a pas varié significativement entre P1 et P2, mais a diminué entre P1 et P3 (p = 0,038). Les mots après simulation ont été évalués comme significativement plus négatifs (p = 0,001), indiquant une possible majoration des représentations négatives. L’anxiété liée à Alzheimer a diminué significativement entre P1 et P3 (p = 0,032), sans changement immédiat après la simulation.Discussion : L’expérience immersive semble améliorer temporairement l’empathie cognitive mais également renforcer une vision négative du vieillissement. Malgré la taille limitée de l’échantillon, les résultats invitent à poursuivre les recherches impliquant les simulateurs de vieillissement, notamment par des mesures qualitatives
Différents rapports à plusieurs définitions du travail ? Étude exploratoire menée auprès de jeunes de la génération Z
No full textInternational audienceLa recherche présentée à travers cette communication prend appui sur une thèse de doctorat (Cassé, 2024) qui interroge la possibilité que les sujets, ici les jeunes de la génération Z, construisent différents rapports au travail en fonction de la manière dont le travail est défini. Elle s’inscrit dans un contexte où ces jeunes se retrouvent confrontés à la précarisation du monde du travail qui leur fait faire l’expérience de l’instabilitéDans un premier temps, nous avons interrogé, par questionnaire, 273 jeunes afin de caractériser leurs rapports à quatre définitions du travail : l’effort fourni dans une activité, l’activité rémunérée (dans le cadre d’un emploi), le travail effectué dans une certaine organisation ou encore le travail qui permet d’avoir sa place et d’apporter sa contribution à la société (Dujarier, 2021 ; le Blanc et al., 2021). Pour chaque définition, nous avons interrogé des dimensions qui renvoient à la centralité du travail (Quintanilla, & Wilpert, 1991) ainsi qu’au sens accordé au travail (Morin et Forest, 2007). Dans un second temps, 16 jeunes ont été réinterrogés par entretiens semi-directifs afin de mieux comprendre leurs réponses au questionnaire. Les résultats des deux temps de l’étude suggèrent que la centralité du travail semble différer en fonction de la définition convoquée tandis que les finalités du travail (les objectifs à atteindre) pourraient être plus transversales. Les résultats montrent également que les rapports au travail dépendent de la société dans laquelle ces jeunes évoluent, jugée difficile et injuste. Ainsi, ils établissent des rapports subjectifs (souhaités) et normatifs (imposés par le fonctionnement de la société) au travail et c’est particulièrement le cas du travail-emploi. Cependant, les résultats des entretiens soulignent la complexité de la question étudiée et montrent que la multiplicité des rapports qu’un sujet peut établir à différentes définitions données du travail doit encore être investiguée
Problèmes inverses pour la restauration et l'imagerie du flux sanguin en échographie ultrarapide
No full textUltrasound imaging is a widely used medical modality due to its real-time capability, non-ionizing nature and relatively low cost. It is applied across numerous clinical domains, including fetal monitoring and diagnosis of cardiac diseases. Despite these advantages, US remains constrained by the presence of speckle noise and by the fundamental trade-off between resolution, contrast, and penetration depth. In particular, blood flow estimation, which builds upon the same acquisition and image formation principles, inherits these limitations. While significant advances have been made at the hardware and system levels, post-processing strategies continue to play a crucial role in overcoming these constraints.The objective of this PhD thesis is to develop novel post-processing methods to improve sensitivity and spatial resolution in blood flow estimation with ultrafast ultrasound imaging. A first research direction aims to overcome the limits of classical approaches by investigating deep learning-based strategies. We propose a hybrid deconvolution method combining Denoising Diffusion Restoration Models with Fourier spectral decomposition, which demonstrates promising results on simulated and in vivo data. We then introduce a deep unfolding network, DRPCANet, to jointly perform deconvolution and blood flow reconstruction while embedding a learned PSF, providing an interpretable solution. To address the scarcity of labeled medical data, we design a model-informed CycleGAN architecture embedding the ultrasound forward model into adversarial training. Trained on unpaired datasets, it produces super-resolved images with fewer artifacts and improved generalization capability.The second research direction focuses on ultrasound localization microscopy. Since the conventional sequential pipeline accumulates errors across steps, we reformulate the first three stages as a single inverse problem and propose an optimization-based solution that significantly enhances the quality of super-resolved images, though at higher computational cost. In addition, we develop 3DML-ResNet, a context-aware 3D CNN that leverages temporal information to detect and precisely localize microbubbles, reducing computational cost and improving accuracy in dense scenarios.L'imagerie ultrasonore est une modalité médicale très utilisée de par sa capacité de visualisation en temps réel, son caractère non ionisant et son coût relativement faible. Elle intervient dans de nombreux contextes cliniques, tels que le suivi de grossesse et le diagnostic des maladies cardiaques. Toutefois, l'échographie reste limitée par la présence du bruit de speckle ainsi que par le compromis entre résolution, contraste et profondeur de pénétration. En particulier, l'estimation du flux sanguin, qui repose sur les mêmes principes d'acquisition et de formation d'images, reste soumise aux mêmes contraintes. Malgré des progrès importants au niveau matériel et technologique, les méthodes de post-traitement demeurent essentielles.L'objectif de cette thèse a été d'améliorer les méthodes de post-traitement afin d'augmenter la sensibilité et la résolution spatiale dans l'estimation du flux sanguin. Un premier axe de recherche a été de pallier les limites des méthodes classiques en explorant des techniques basées sur l'apprentissage profond. Dans le cadre des problèmes inverses, nous avons proposé une méthode hybride de déconvolution ultrasonore combinant modèles de restauration par diffusion et décomposition spectrale dans le domaine de Fourier. Nous avons ensuite employé le deep unfolding pour convertir un algorithme itératif d'estimation du flux sanguin en réseau de neurones. La méthode résultante réalise simultanément la déconvolution et la reconstruction du flux sanguin tout en intégrant une PSF apprise, offrant une solution interprétable. Afin de contourner le problème de disponibilité de données médicales en deep learning, nous avons conçu une architecture de type CycleGAN intégrant un modèle direct de formation d'images ultrasonores et entraînée sur des jeux de données non-appariées. Cette approche a permis de générer des images super-résolues avec un niveau réduit d'artefacts et de meilleures capacités de généralisation.Le second axe de recherche s'est focalisé sur la microscopie par localisation ultrasonore. Le pipeline séquentiel de cette méthode entraînant une accumulation d'erreurs, nous avons reformulé ses trois premières étapes sous la forme d'un problème inverse. La solution itérative proposée améliore la qualité des images super-résolues contre un coût de calcul accru. En complément, nous avons développé 3DML-ResNet, un réseau convolutif 3D exploitant l'information temporelle pour détecter et super-localiser les microbulles. Cette approche réduit le temps de calcul et améliore la précision dans des environnements à fortes concentrations
Le campement solutréen de plein air du Landry à Boulazac (Dordogne)
No full textInternational audienceDepuis le milieu des années 1990, en Aquitaine, de nombreux sites paléolithiques de plein air ont été découverts et fouillés grâce à la systématisation des interventions d’archéologie préventive menées dans des environnements très variés : contrefort montagneux, collines, plateaux, vallées, coteaux, plaines, bords de rivières.La découverte et la fouille, entre 2010 et 2012, du site de plein air du Solutréen récent du Landry sur la commune de Boulazac près de Périgueux, sur l’emprise d’un projet de centre de traitement de déchets par la société SITA SUEZ, sont apparues comme un des points d’orgue dans cette longue liste d’opérations archéologiques préventives. En effet, suite au diagnostic, les stratégies et les enjeux de la fouille ont été multiples et abordés selon différentes approches complémentaires : géo-archéologie, chronostratigraphie, technologie lithique, tracéologie, analyse spatiale et étude comportementale.Au Landry, parmi les 12 000 artefacts lithiques prélevés sur une surface d’occupation s’étendant sur près de 300 m2, la présence conjuguée de feuilles de laurier et de pointes à cran au sein d’un niveau unique d’occupation a permis d’attribuer sans ambiguïté le matériel au techno-complexe du Solutréen récent. Bien qu’aucune matière organique n’ait été conservée, le degré de préservation des vestiges lithiques a rendu possible l’identification, la localisation et la temporalité des différentes activités de production et de consommation menées sur place. En plus de la grande quantité d’outils et de déchets en silex et en roches dites « tenaces », des graviers lustrés ainsi qu’un dépôt de plaquettes de schistes gravées de motifs guratifs ont été identifiés. La présence d’aires spécifiques, pouvant s’apparenter à des postes de débitage ou de façonnage, a très tôt été mise en évidence. Ce gisement offre donc à la fois une documentation quantitative et qualitative importante et variée d’une occupation solutréenne correspondant sans doute au passage d’un groupe aux activités diverses et variées.Ce volume offre la compilation et la synthèse de ces résultats. Il s’agit à la fois de préciser les conditions de formation et de conservation du site, de caractériser les activités techniques et symboliques qui y sont documentées, mais également de questionner leurs spécificités et interactions ainsi que leurs implications sur les capacités individuelles des sujets concernés. Cette approche palethnologique permet d’aborder l’occupation humaine du Landry selon des champs d’analyses diversifiés et complémentaires, et, plus largement, de contribuer à établir une meilleure connaissance des comportements socioéconomiques des groupes du Solutréen récent
A Journey through the <em>Unity Atlantic Rhythm Map</em>
No full textInternational audienceThe Unity Atlantic Rhythm Map is a digital archive prototype that visually unites Afro-diasporic intangible heritage in performances by American, Caribbean and African culture-bearers (mostly emigrés) – and related media from their homelands and the wider diaspora. Watch the 82 second Teaser video (D. C. Molloy 2024b). In the Unity Map, rhythm refers to music and dance interchangeably and as one, as in West African griot cultures (Traore 2020; Comtet 2012; Molloy 2021). As this journal edition considers Africaneity through Caribbean dance, I share my rhythm mapping process. This reveals living African rhythms and historic population flows that make the Caribbean a major hub of Afro-diasporic dance knowledge circulation. Find my browser-based application – the Unity Atlantic RhythmMap – open access online. Or take a 3-minute video tour of the Unity Map in English (D. C. Molloy 2025b) or French (D. C. Molloy 2025a). The Unity Map offers an audiovisual journey through circles of past, present, and future social dance – dances we carry in muscle memory, as observed by Katrina Hazzard-Donald in her book Jookin’ (1990). The Unity Map curates archival, dance community and social media sources as well as official video channels by iconic artists. Any reliable, ethical source that illustrates rhythm real-time dance-drum syncrony, rhythm-coded vocabulary, imagery, formation and steps with black representation and expertise, will be considered for the Map. Methodologies include videodance and multimedia ethnography. A unifying aesthetic thread is rhythm as a ritual of social identity and individual expression. Map data is organised by recognising rhythm as a unit of embodied collective knowledge, encoded in dance, sound and image. Ancestral rhythm-coded ritual and improvisation emerge as a generative epistemology of Africana memory, identity and belonging. Mapped as a dynamic constellation of knowledge, rhythm iterations illustrate diverse black experiences through local imagery. Explore the Unity Atlantic Rhythm Map https://unityatlantic.org/ (best on tablet or computer with wifi and speakers/headphones). Known bugs: iPhone errors in Map display. A subset of rhythm media is available via Nakala, open access research repository also cited in the Unity Map modal window text tabs. Making Unity Map data independently citable, offers an alternative channel in case the Map interface fails on a given device or on a given day. The Map is decolonial in turning towards indigenous knowledge, prioritising rhythm-based codes of identity over nation-state identity. Slavery made Black Atlantic identity culturally stateless. Nation states historically and periodically exclude or marginalise Afrodescendant peoples and our cultures. The Map offers a unifying Black Atlantic identity narrative that honors our historic trauma, our globally influential rhythm heritage and linguistic diversity. While research and data entry continues, the Map already offers a unique resource for comparing ancestral dances of West Africa with Black dances of the Americas. The Unity Atlantic Rhythm Map is an expression of my Afro-Caribbean identity shaped by a social dance practice spanning many codes, countries and collaborations with Afrodescendant culture bearers. The Map centers real-time drum-dance synchrony, Black representation, virtuoso artists and high production values. The Map's functional longevity depends on software maintenance – so new funding and collaborations need to follow the successful Project Manifest co-production. This article reaches out to funders, curators and dance scholars interested in a Map collaboration or simply in sharing data sources
Les liens invisibles : explorer la persistance de la reconnaissance implicite
No full textInternational audienceCette communication porte sur la persistance de la reconnaissance implicite chez des personnes âgées atteintes d’une maladie neuro-évolutive à un stade sévère. À partir d’un protocole expérimental longitudinal fondé sur des interactions répétées avec un expérimentateur inconnu, les résultats montrent une augmentation progressive des comportements verbaux et non verbaux de reconnaissance, suggérant la capacité à établir de nouveaux liens relationnels malgré des déficits cognitifs majeurs
Esprit de géométrie, esprit de finesse : les deux visages de l’intelligence selon Pascal
No full textInternational audienceComment penser juste ? Pascal distingue deux formes d’intelligence (rigueur démonstrative et intuition subtile) qu’il oppose sans jamais les séparer : deux visages complémentaires de la raison humaine
Évaluation et recommandation des mesures de similarité pour le clustering de données mixtes
No full textClustering algorithms are essential in data mining, offering powerful tools to uncover hidden patterns and structures within datasets. aim to divide data points into coherent groups based on similarities or dissimilarities, making it easier to explore and understand complex data. A critical component of clustering algorithms is the similarity measure, which significantly affects their ability to identify meaningful patterns. Thus, selecting suitable similarity measures for clustering algorithms is a crucial challenge addressed in this thesis.Our research focuses on clustering mixed data—datasets containing both numerical and categorical attributes—which are increasingly common in fields such as healthcare, finance, marketing, and social sciences. Traditional clustering algorithms, designed for homogeneous data, cannot be directly applied to mixed data due to the differing nature of numerical and categorical attribute types. This necessitates specialized approaches for mixed data clustering.We categorize mixed data clustering methods into two groups: conversion-based approaches (referred to as homogenization methods) and non-conversion-based approaches (mixed methods). Through extensive experiments, we demonstrate that mixed methods are generally more effective, as they handle different data types directly without altering the dataset’s inherent structure. In contrast, homogenization methods, which convert one data type into another, often lead to sub-optimal clustering results.Focusing on mixed methods, we further investigate the impact of similarity measures on clustering performance. Unlike clustering algorithms for homogeneous data, mixed methods typically combine two similarity measures—one for numerical attributes and one for categorical attributes. Our experiments confirm that the choice of these similarity measures significantly influences clustering outcomes, underscoring the importance of selecting the appropriate measures for each dataset.However, selecting the right similarity measures can be challenging, especially for non-experts, due to the wide range of available measures for each data type and their performance dependency on the dataset, clustering algorithm, and cluster validity index. To address this, we propose SIMREC, a similarity measure recommendation system for mixed data clustering. SIMREC leverages meta-learning to identify relationships between dataset characteristics and the performance of similarity measures for different mixed data clustering algorithms and cluster validity indices. Given a mixed dataset, clustering algorithm, and validity index, the system recommends optimal pairs of numerical and categorical similarity measures based on the dataset characteristics. This system aims to assist both expert and non-expert users in efficiently selecting similarity measures, avoiding time-consuming trial-and-error and search-based strategies.Le clustering est une tâche importante pour l'exploration de données. Il permet de découvrir de manière non-supervisée des tendances ou des structures cachées au sein de grands ensembles de données. Les algorithmes de clustering visent à regrouper un ensemble d'observations en plusieurs groupes ou clusters de telle sorte que les observations au sein d'un même groupe soient similaires entre elles et différentes des observations dans les autres groupes. Un composant clé de ces algorithmes est la mesure de similarité qui a un impact direct sur la construction des clusters et, par conséquent, sur les performances des algorithmes. Le choix d'une mesure de similarité adaptée en fonction des données et de l'algorithme de clustering considéré est donc primordial et constitue l'objet principal de cette thèse.Notre recherche se concentre sur le clustering de données mixtes qui sont des données hétérogènes présentant à la fois des attributs numériques et catégoriels. Elles sont très courantes dans des domaines tels que la santé, la finance, le marketing et les sciences sociales. Les algorithmes de clustering traditionnels, conçus pour des données homogènes, ne peuvent pas être appliqués directement aux données mixtes, d'où la nécessité de méthodes spécialisées. Nous classons ces méthodes en deux catégories : les approches basées sur la conversion (appelées méthodes d'homogénéisation) et celles qui considèrent les données mixtes directement sans conversion (méthodes mixtes). Nous montrons dans ce manuscrit, que les méthodes mixtes sont généralement préférables aux méthodes d'homogénéisation, car elles conservent la structure originale des données et utilisent un traitement adapté pour chaque type d'attribut. Nos travaux se focalisent donc principalement sur les méthodes mixtes.Dans un premier temps, nous avons mené une étude expérimentale afin d’évaluer l'impact des mesures de similarité sur les performances des méthodes mixtes. Ces méthodes combinent généralement deux mesures de similarité : l'une pour les attributs numériques et l'autre pour les attributs catégoriels. Nos expérimentations montrent que le choix de ces mesures de similarité influence de manière significative les performances des différents algorithmes considérés, soulignant ainsi l'importance de choisir des mesures appropriées.Trouver les meilleures ou de bonnes mesures de similarité est difficile, en particulier pour les utilisateurs non experts, en raison du grand nombre de mesures qui existent dans la littérature et de leurs performances variables en fonction du jeu de données, de l'algorithme de clustering et de la mesure de performance. Afin de répondre à cette problématique, nous avons proposé SIMREC, un système de recommandation de mesures de similarité pour les algorithmes de clustering de données mixtes. SIMREC utilise le meta-learning (ou méta-apprentissage) pour identifier les relations entre les caractéristiques des jeux de données et les performances des différentes mesures de similarité, et ce pour différents algorithmes de clustering et mesures de performance. SIMREC prend en entrée un triplet composé d'un jeu de données mixtes, d'un algorithme de clustering et d'une mesure de performance à optimiser. Il recommande ensuite les paires optimales de mesures de similarité numérique et catégorielle en fonction des caractéristiques du jeu de données d'entrée. Ce système permet à la fois à des utilisateurs experts et non experts de choisir de façon efficace des mesures de similarité adaptées à leur cas d'usage, évitant ainsi les stratégies d'essais-erreurs qui sont souvent chronophages et coûteuses
Pascal mathématicien
No full textInternational audienceJ’étudie le style géométrique appliqué par Pascal non seulement à la géométrie projective et à la géométrie des indivisibles, mais aussi à l’arithmétique et aux probabilités. Dans ce but, je documente sur le plan historique et mathématique les œuvres publiées et perdues, ainsi que les correspondances mathématiques, en m’appuyant sur l’édition des Œuvres complètes de Jean Mesnard. Je souligne en outre les limites d’une lecture mathématique rétrospective et d'une lecture historique continuiste. Je caractérise ensuite la pratique des mathématiques de Pascal par son utilisation systématique de la méthode axiomatico-déductive tempérée par ses manières d’« honnête homme » et la rhétorique dramatique qu’il emploie. J’insiste enfin sur sa recherche permanente de liaisons entre des sujets apparemment différents. Parmi celles-là, la plus admirable selon lui, est certainement la liaison entre les nombres et les grandeurs, l’arithmétique et la géométrie