Scientific Publications of the University of Toulouse II Le Mirail
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La lecture théâtralisée comme médiation artistique auprès des personnes âgées vivant avec un trouble neurocognitif
No full textInternational audienceLes troubles neurocognitifs sont fréquents dans le vieillissement. Cependant, il n’existe pas de traitement médicamenteux ayant démontré une efficacité reconnue . Ces dernières années, les ateliers de lecture théâtralisée se sont distingués par leur effet positif sur l'humeur, le comportement et les interactions sociales chez les personnes âgées sans trouble neurocognitif (Kamaruddin & Kamarul, 2010). L’objectif de cette étude est d’explorer les effets psychologiques de la participation à des ateliers de lecture théâtralisée auprès de personnes âgées présentant un trouble neurocognitif, en comparant les résultats obtenus par un groupe expérimental et un groupe contrôle sur liste d’attente.Trente-sept personnes âgées en moyenne de 87,6 ans (ET = 6,27) ont accepté de participer à cette étude. Leur score au MMSE était compris entre 9 et 30 (M = 20,9 ; ET = 4,77). Elles ont été séparées réparties en deux groupes, un groupe expérimental et un groupe contrôle. Elles ont autoévalué leur bien-être, qualité de vie, symptôme anxiodépressif, plainte cognitive et sentiment de solitude. Les résultats mettent en évidence un effet positif de la participation aux ateliers sur la qualité de vie (W = 17,5 ; p = 0,008), les symptômes anxieux (W = 110 ; p = 0,002), le bien-être général (W = 43 ; p = 0,034) et le sentiment de solitude (W = 134 ; p = 0,018). De plus, une différence significative est observée entre les participants du groupe expérimental et ceux du groupe contrôle (U = 106 ; p = 0,037).Ces résultats suggèrent que la lecture théâtralisée constitue une piste prometteuse d’intervention non médicamenteuse, contribuant à améliorer la qualité de vie et le bien-être des personnes âgées vivant avec un trouble neurocognitif
Jean-Luc Nancy : À la musique
No full textInternational audienceDisparu en 2021, Jean-Luc Nancy laisse derrière lui l’une des œuvres philosophiques majeures de notre temps. À l’écoute du monde, questionnant sans cesse son ouverture et sa vibration, il a cultivé la rencontre avec les arts et les artistes, en cherchant à saisir l’expérience esthétique depuis la singularité des œuvres. D’abord consacrés à des opéras (genre qu’il aimait) et au rock (à l’invitation de Rodolphe Burger, fidèle compagnon de route), ces textes affrontent aussi les redoutables questions du sens musical ou du rapport entre musique et politique. Des variations sur la reprise ainsi qu’un hommage inédit à Theodor W. Adorno viennent compléter l’ensemble
Interviewing for asylum: how the motive for application shapes information needs
No full textInternational audienceIn most asylum cases, the applicant's testimony is central to the procedure. This study aims to identify the types of information sought in asylum interviews and examine how investigation-relevant information (IRI) varies depending on case characteristics. Ninety-three social workers with experience in preparing asylum interviews reviewed two vignettes depicting fictitious asylum narratives. These vignettes varied across three dimensions: (i) the motive for application, (ii) the apparent credibility of the narrative, and (iii) the occurrence of a traumatic event. Participants selected five focus areas they prioritized for further inquiry and formulated five corresponding questions, mimicking an interview setting. Our analysis revealed that descriptions of single events, repeated events, and knowledge were the most commonly sought types of information. While no significant effects were observed for credibility or trauma, the motive for application significantly influenced IRI. Distinct patterns of IRI emerged in cases involving political engagement, armed conflict, and sexual orientation, highlighting their unique demands. These findings are discussed in the context of best practice recommendations for tailoring asylum interview techniques
Opto-electrical model of a single-junction photovoltaic cell using Monte Carlo methods
No full textInternational audienceIn the context of the development of solar photovoltaics for global energy production, it remains essential to clearly identify performance limitations. The present article revisits the interpretations of photovoltaic cell performance by introducing a path-integral formulation of the current. The case of a single p-n junction cell operating in low injection conditions is examined as a proof of concept. The total current is calculated by implementing two different algorithms, which exhibit two viewpoints for analyzing the physics involved. The first one describes random walks on a reverse path space, back to the source of charge carriers. The second one describes random walks on a direct path space, starting from the source. Both algorithms are validated against an analytical solution. A Monte Carlo algorithm is also proposed for directly determining the voltage at the maximum power point without requiring the entire current-voltage curve. The calculation of a spectral-spatial internal quantum efficiency, combined with a statistical analysis of the random paths, demonstrates the relevance of this approach for interpreting the involved physics. Numerous benefits are anticipated from our advancements in Monte Carlo techniques: enhanced physics representations, insensitivity of computation time to the dimension of the integration domain, and to the geometrical complexity at all scales
Which Cultures Cross the Global South?
No full textInternational audienceThis lecture examines the Global South as a transnational and imagined space shaped by decolonization, tricontinentalism, and cultural resistance. It highlights how artists and intellectuals contributed to a shared anti-colonial project that blurred disciplinary and national boundaries. At the same time, it reflects on the methodological challenges of studying these intersections today, from fragmented archives to the need for transnational and transdisciplinary approaches
Estimating Instrument Spectral Response Functions Using Sparse Representations and Quadratic Envelopes
No full textInternational audienceThe estimation of high resolution spectrometer Instrument Spectral Response Functions (ISRFs) is crucial because an imperfect knowledge of these functions can induce errors in the measurements. The state-of-the-art for this problem currently relies on the use of parametric models, which frequently lack flexibility to accurately model real-world ISRFs. To address this limitation, this paper proposes and investigates the use of sparse representations for modeling and estimating ISRFs, where the ISRFs are decomposed in a fixed dictionary of atoms. To estimate the sparse coefficient vector, a novel sparsity inducing regularization of the problem based on quadratic envelopes is studied and compared to the classical LASSO estimator and to a greedy method based on the Orthogonal Matching Pursuit (OMP) algorithm. Results for simulated ISRFs from the MicroCarb mission indicate that the proposed spectral representations yield excellent ISRF estimates, and that the use of quadratic envelopes can yield significantly better precision than competing methods
En phase avec le cerveau : modéliser l'intégration perceptive visuelle par la synchronie neuronale
No full textThis thesis seeks empirical evidence for temporal coordination --also called neural synchrony-- as a viable mechanism to perform visual binding. While neural synchrony, characterized by simultaneous rhythmic neuronal activity, is a prominent theory in neuroscience for integrating visual features into coherent object representations, its functional role remains challenging to validate experimentally. To address this gap, we leverage computational models to investigate synchrony's role in visual processing. Specifically, we explore methods for inducing neural synchrony in artificial neural networks and evaluate the computational advantages it confers. We utilize complex-valued representations, given their biologically plausible incorporation of temporal dynamics within standard ANNs, where synchrony is naturally represented by similarity in the phase values between neurons. This thesis introduces three distinct models that induce synchrony through different mechanisms. The first model, KomplexNet, embeds Kuramoto synchronization dynamics within a convolutional neural network, allowing explicit phase alignment between units to drive feature grouping. The second model, GASPnet, introduces a global top-down attentional signal that modulates synchrony selectively across the network, demonstrating how attention can steer dynamic grouping and enhance object-level representations. The third model employs a recurrent complex-valued architecture (CV-RNN), where synchrony is maintained over time to support the integration and tracking of dynamically changing objects. Each of these models improves generalization, robustness to clutter and occlusion, and demonstrates more human-like behavior compared to traditional architectures. In addition to computational evaluations, this work examines shared temporal variance (STV) -- a proxy for neural synchrony -- in biological neural recordings from primate inferior temporal (IT) cortex. This proxy enables direct comparisons between neural synchrony in biological systems and artificial models. Empirical analyses reveal that STV captures object category and behavioral information independently of firing rates in biological systems, but not in dynamic artificial models, highlighting the need for further work to align ANN temporal dynamics with those of the brain. In conclusion, this thesis presents empirical evidence supporting neural synchrony as a functionally advantageous mechanism for visual binding, demonstrating improved object representation, robustness, and human-like generalization in artificial neural networks. Furthermore, by bridging computational modeling with biological neural data, it advances our understanding of synchrony as a foundational mechanism underlying visual perception.Cette thèse cherche à établir des preuves empiriques en faveur de la coordination temporelle - en particulier la synchronie neuronale - en tant que mécanisme viable pour la fusion des attributs visuels. Alors que la synchronie neuronale, caractérisée par une activité rythmique simultanée entre neurones, constitue une théorie importante en neurosciences pour l'intégration des caractéristiques visuelles en représentations cohérentes, son rôle fonctionnel reste difficile à valider expérimentalement. Pour combler cette lacune, nous exploitons des modèles computationnels comme approche puissante pour étudier le rôle de la synchronie dans le traitement visuel. Nous explorons en particulier des méthodes pour induire la synchronie neuronale dans des réseaux de neurones artificiels et évaluons les avantages computationnels qui en découlent. Nous utilisons des réseaux de neurones à valeurs complexes, car ils permettent une intégration biologiquement plausible des dynamiques temporelles dans les ANNs standards, où la synchronie peut être naturellement définie comme la similarité entre les phases des neurones. Cette thèse présente trois modèles distincts qui induisent la synchronie selon des mécanismes différents. Le premier modèle, KomplexNet, intègre la dynamique de synchronisation de Kuramoto dans un réseau convolutionnel, permettant un alignement explicite des phases entre unités pour favoriser le groupement des caractéristiques. Le deuxième modèle, GASPnet, introduit un signal attentionnel global descendant qui module la synchronie de manière sélective à travers le réseau, démontrant comment l'attention peut orienter dynamiquement le regroupement et améliorer les représentations au niveau des objets. Le troisième modèle repose sur une architecture récurrente à valeurs complexes (CV-RNN), où la synchronie est maintenue dans le temps afin de supporter l'intégration et le suivi d'objets visuellement dynamiques. Chacun de ces modèles améliore la généralisation, la robustesse au bruit et aux occlusions, et adopte un comportement plus proche de celui de l'humain par rapport aux architectures traditionnelles. En complément des évaluations computationnelles, ce travail examine la variance temporelle partagée (STV) -- un proxy pour la synchronie neuronale -- dans des enregistrements neuronaux biologiques du cortex temporal inférieur (IT) de primates. Ce proxy permet une comparaison directe de la synchronie neuronale entre systèmes biologiques et modèles artificiels. Les analyses empiriques révèlent que ce proxy encode les catégories d'objets et les comportements de manière indépendante du taux de décharge dans les systèmes biologiques, mais pas dans les modèles artificiels, soulignant la nécessité de travaux supplémentaires pour aligner les dynamiques temporelles des réseaux neuronaux artificiels avec celles du cerveau. En conclusion, cette thèse fournit des preuves empiriques soutenant la synchronie neuronale comme un mécanisme fonctionnellement avantageux pour la fusion des attributs visuels, en montrant une amélioration de la représentation des objets, de la robustesse, et de la généralisation plus similaire que celle des humains dans les réseaux de neurones artificiels. En reliant modélisation computationnelle et données neuronales biologiques, elle fait progresser notre compréhension de la synchronie comme mécanisme fondamental de la perception visuelle
Orbital Stability of Plane Waves in the Klein-Gordon Equation against Localized Perturbations
No full textWe investigate the stability and long-term behavior of spatially periodic plane waves in the complex Klein-Gordon equation under localized perturbations. Such perturbations render the wave neither localized nor periodic, placing its stability analysis outside the scope of the classical orbital stability theory for Hamiltonian systems developed by Grillakis, Shatah, and Strauss. Inspired by Zhidkov's work on the stability of time-periodic, spatially homogeneous states in the nonlinear Schrödinger equation, we develop an alternative method that relies on an amplitude-phase decomposition and leverages conserved quantities tailored to the perturbation equation. We establish an orbital stability result of plane waves that is locally uniform in space, accommodating L2-localized perturbations as well as nonlocalized phase modulations. In certain regimes, our method even allows for unbounded modulations. Our result is sharp in the sense that it holds up to the spectral stability boundary
Des lucioles aux stades de football : comment se propage l’information sociale dans les groupes
No full texthttps://theconversation.com/des-lucioles-aux-stades-de-football-comment-se-propage-linformation-sociale-dans-les-groupes-263064Pourquoi baillons-nous quand quelqu'un bâille ? Comment des poissons au sein d'un banc coordonnent leurs mouvements pour fuir un prédateur ? Comment une vague mexicaine peut-elle se propager dans un stade, spectateurs après spectateurs ? Ces phénomènes, aussi quotidiens qu'énigmatiques, sont les manifestations visibles d'un mécanisme profond : la propagation de l'information sociale