SCRIPTORIUM (Université de Moncton)
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Drivers of contrasting boreal understory vegetation in coniferous and broadleaf deciduous alternative states
No full textAlternative states defined by tree-canopy dominance result in different ecosystem functioning and shape habitat conditions for the understory vegetation. One example in the boreal forest is the alternation between broadleaf deciduous and coniferous forests. Disturbances related to natural fires and human land uses have produced changes in tree-canopy dominance in the boreal region where coniferous forests change to broadleaved forests, affecting understory community dynamics and their related ecosystem processes and functions. To analyze the factors driving changes in understory vegetation and the resistance of its vegetation to shifts between alternative states, we compared the effects of changes in the system between two contrasting boreal forest types (black spruce vs. trembling aspen) in adjacent stands with similar topoedaphic conditions. We performed a 5-year in situ experiment using alternative states as a theoretical framework including two approaches: (1) the ecosystem approach, manipulating environmental conditions of light, litter, and nutrients in each forest type to determine the main mechanisms associated with tree-canopy dominance that affect the diversity and composition of understory communities; and (2) the community approach, physically exchanging understory communities between alternative states, to determine their resistance under a new tree-canopy dominance through time, as well as the resilience of the forest understory after a small-scale disturbance. Results indicate that the understory vegetation of trembling aspen forests were resistant through time both after changes in local conditions in the ecosystem approach and in the new black spruce-dominated alternative state in the community approach. In contrast, mosses and ericaceous plants that typically dominate the forest floor of black spruce forests were negatively affected by the physical effect of broadleaf litter addition in our ecosystem approach and they were not resistant when transplanted to trembling aspen forests in the community approach, as they decreased in abundance and were invaded by aspen understory community species over time. The understory vegetation is a key forest ecosystem driver that can contribute to maintain the resilience of the boreal system and help to preserve their ecosystem services, which is a key aspect to consider in forest management faced with the effects of climate change.udemauteur: Mélanie Jea
Internet des objets et intelligence artificielle pour une meilleure surveillance médicale
Get PDFLe développement rapide de l’Internet des objets (IdO) a offert une grande opportunité pour la mise en œuvre de plusieurs applications. Le domaine médical semble avoir un intérêt particulier pour l’exploitation d’IdO, notamment des capteurs portables dans la surveillance continue des patients. L’analyse et le traitement des données générées par ces capteurs sont indispensables pour l’extraction des connaissances qui peuvent être utilisées dans un objectif spécifique. L’évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA) offre un outil efficace pour l’extraction de cette connaissance. Cette thèse explore les différentes possibilités d’acquisition des données générées à partir des capteurs portables et d’en extraire des connaissances à l’aide des algorithmes d’IA. Le développement des applications médicales, ou liées à la médecine, pour une meilleure surveillance continue des patients est l’objectif de cette thèse. Cette thèse comporte cinq chapitres correspondants à cinq publications intitulées: « Improving Human Activity Recognition using ML and Wearable Sensors, » « A Real-Time IoT System and ML algorithms: A Comparative Study, « Efficient Prediction of Blood Alcohol Level using ML and Accelerometer Data”, “Improving Freezing of Gait Detection and Prediction using ML and Transformers,” et “Efficient Fall Detection using Bidirectional Long Short-Term Memory.” Le premier chapitre démontrera que la source des données et l’emplacement des capteurs dans le corps humain jouent un rôle important dans la performance des algorithmes d’IA. Le deuxième chapitre étudiera et comparera le comportement des différents algorithmes d’IA pour l’implémentation d’un système IdO en temps réel. Le troisième chapitre implémentera des algorithmes d’IA. Ceci déterminera efficacement le taux d’alcool dans le sang à partir des données d’un téléphone intelligent et d’une teneur en alcool transdermique. Le quatrième chapitre, après l’amélioration des données, implémentera des algorithmes d’IA pour identifier et détecter le gel de la marche, appelé « freezing of gait » en anglais, causé par la maladie de Parkinson. Enfin, le cinquième et dernier chapitre proposera d’améliorer la détection des chutes et pré-chutes. Mots-clés : IdO, capteurs portables, accéléromètre, intelligence artificielle, applications médicales, reconnaissance des actrivités
Innovation Climate Profiles: Latent Profile Analyses of the Team Climate Inventory Across Two Samples
No full textWhile person-centered analyses can provide information on important configural effects in the context of multi-dimensional constructs, we have found little research taking this approach with innovation climate. Specifically, we found no research applying this approach to results from the Team Climate Inventory, the most frequently used questionnaire on innovation climate. Therefore, we explore the presence of latent profiles in responses to the Team Climate Inventory and extend this exploration to associations between the profiles and self-reported innovative behaviors. Latent profile analyses conducted on two samples of 435 and 461 participants indicated the presence of three innovation climate profiles respectively indicating low, medium, and high scores on innovation climate dimensions. Innovative behaviors covaried with profiles accordingly. The multi-group analysis supported the similarity between latent profile solutions across samples. We discuss the apparent lack of potential for configural effects and invite researchers who could be interested in interactive effects between climate dimensions to verify whether the configurations implied by their interactions are actually present in the data.udemauteur: Denis Lajoi
Une évaluation des activations musculaires dans les expressions faciales émotionnelles d'enfants dans un contexte de mensonge
No full textDans le domaine de la psychologie légale, il est documenté que la capacité des adultes à détecter des mensonges racontés par des enfants de trois à six ans demeure une tâche difficile (Nysse-Carris, Bottoms & Salerno, 2011). Toutefois, mentir intentionnellement et avec succès est une tâche ardue qui nécessite que l’enfant modifie son histoire, se souvienne à la fois de l’événement tel qu’il s’est réellement produit, mais aussi de la version modifiée tout en dissimulant son anxiété, sa nervosité et son sentiment de culpabilité associés au mensonge (DePaulo, 1992). Une telle action requiert alors de nombreuses ressources cognitives, mais aussi un contrôle physiologique important. De ce fait, pour des raisons adaptives, le contrôle physiologique comme celui de l’expression faciale se développe à un très jeune âge chez les enfants (Gosselin, 2005). Cependant, l’être humain ne réussit pas parfaitement à contrôler volontairement les activations de ses muscles faciaux, faisant en sorte que certains indices permettant de déceler la véritable émotion ressentie, bien que subtile, demeurent présents (ten Brinke & Porter, 2012). Bien que la détection de mensonges dans le domaine de la psychologie légale soit largement étudiée, peu de chercheurs se sont arrêtés afin d’examiner les expressions faciales émotionnelles rattachées à des situations de mensonges, particulièrement chez les jeunes enfants. Afin de venir répondre aux lacunes dans la littérature, les enregistrements d’entrevues structurées produits par Bottoms et ses collaborateurs (2002) sont repris afin de codifier les expressions faciales émotionnelles de 30 enfants répondant à une question cible pour les conditions mensonge et vérité. Le tout est fait en utilisant le protocole de codification du Facial Action Coding System. À la suite des analyses, il est observable que peu importe si les enfants mentent ou disent la vérité, des activations musculaires sont présentes, laissant présager la présence de traces émotionnelles. Il est aussi observable que lorsque les enfants mentent, ils démontrent des traces d’émotions habituellement retrouvées dans l’expression de la peur, ce qui n’est pas le cas lorsqu’ils disent la vérité. Il pourrait alors être suggéré que le simple fait de participer à une entrevue génère des émotions chez les enfants
Spatial and temporal characteristics of past droughts in New Brunswick (1971–2020)
No full textThis study aimed to provide a historical picture from 1971 to 2020 of the state of droughts in New Brunswick (NB). More specifically, we wished to determine whether there were statistically significant trends using two drought indices: the Standardized Precipitation Index (SPI) and the Standardized Precipitation-Evapotranspiration Index (SPEI). Monthly precipitation (rain and snow) and average maximum and minimum temperatures were obtained from 10 stations located in New Brunswick. Then, we applied Mann–Kendall and Sen's Slope's nonparametric tests to these two indices at a 1-, 3-, 6- and 12-month timescale. The results have shown that the average value for the SPI and SPEI evolution throughout the study period indicated a decrease in indices values (at 95% confidence level). The temporal evolution of the SPI and SPEI were similar at various timescales regarding severities and intensities. However, there were still slight differences in the fluctuation values, especially during the last 20 years of the study period. At a 12-month timescale, both indices indicated the driest years as being 2020, 2001 and 2004. The SPEI Miramichi, Saint John and Moncton stations had maximum negative MK values (−0.259, −0.221 and −0.215), respectively. As for spatial distribution, four stations located in the south stood out with the highest increase in dry conditions and significantly negative trends (meaning increased drought in this case). Stations in the northern part of the province (Bathurst and Charlo) show non-significant trends. This study suggests a slight drought increase trend exists in New Brunswick, while an increase in annual precipitation is expected between 42 and 324 mm by 2100 according to climate scenario RCP8.5 of CMIP6.udemauteur: Charlotte Poirier; Guillaume Forti
A Review of Deep Learning Techniques for Glaucoma Detection
No full textGlaucoma is one of the major reasons for visual impairment all across the globe. The recent advancements in machine learning techniques have greatly facilitated ophthalmologists in the early diagnosis of ocular diseases through the employment of automated systems. Several studies have been published lately to address the timely detection of glaucoma using deep learning approaches. A comprehensive review of the deep learning approaches employed for glaucoma detection using retinal fundus images is presented in this paper. The available retinal image datasets, image pre-processing techniques, state-of-the-art models, and performance evaluation metrics used in the recent studies are reviewed. This systematic review aims to provide critical insights and potential research directions to the ophthalmologists and researchers in this domain.udemauteur: Moulay Akhlouf
Développement d'une nouvelle plateforme de cartographie mobile avec images de haute résolution et numérisation LiDAR en 3D
No full text"Au cours des deux dernières décennies, la demande de données géographiques 3D a connu une croissance exponentielle par plusieurs applications. En conséquence, un nouveau domaine de recherche est apparu, offrant des solutions innovantes, c'est le domaine des systèmes de cartographie mobiles ( en anglais : Mobile Mapping Systems (MMS). Leur rôle fondamental est de collecter des données géographiques à partir d'un terrain en combinant plusieurs types de données tels que : les données de navigation globale GNSS, les données de Navigation inertielle (IMU), les données LIDAR 3D et les images panoramique. Ce projet de recherche est consacré au développement d'une nouvelle plateforme de cartographie mobile terrestre de haute précision. Cette plateforme est équipée d'un récepteur GNSS avec technologie inertielle de pointe offrant une solution, d'un système de caméras à haute résolution conçu pour le projet, d'un scanneur 3D laser à haute définition, d'un capteur IMU et de plusieurs technologies de positionnement par satellites. Donc, l'objectif principal de ce travail est la conception d'un système de cartographie mobile capable de collecter plusieurs types de données géographiques et l'élaboration des applications logicielles nécessaires pour traiter une scène en 3D et extraire automatiquement des objets"--Sommaire
NARMAX approach for micro positioning stage piezoelectric actuator hysterisis identification
No full textThe structure of the model may either be inferred via an experimental study or just by looking at the input and output data. A novel nonlinear autoregressive with exogenous inputs (NARMAX) method for identifying PEA piezoelectric positioning mechanisms is put forward in this study. The developed model enables accurate prediction of the hysteresis of the PEAs. The accuracy of the model built from the input and output data will be assessed by comparison with a LuGre model. The results of the identification show that the recommended approach is successful and that it has a high degree of identification precision within an absolute error range of one micron. The findings demonstrated the potential of the suggested method for classifying nonlinear PEAs.udemauteur: Azeddine Kaddour
Apprentissage ensembliste profond pour la détection du mélanome
No full textLe mélanome est un des cancers de la peau qui peut se révéler mortel s’il n’est pas traité à temps. Les personnes atteintes de cette maladie consultent souvent un spécialiste lorsque la maladie se trouve dans un état avancé. Dans ce travail, on propose de développer un outil permettant de détecter assez rapidement tout signe de la maladie. Des techniques récentes ont utilisé des modèles d’apprentissage profond comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Les résultats obtenus avec ces méthodes présentent un grand potentiel pour résoudre ce problème. Dans cette thèse, nous avons commencé par faire une étude comparative des modèles d’apprentissage profond afin d’identifier les modèles qui donnent de meilleurs résultats. Nous avons déduit que le réseau EfficientnetB7 donne les meilleurs résultats. Une fois la comparaison faite, nous avons proposé dans un deuxième temps une technique qui utilise conjointement plusieurs réseaux profonds et des données représentées à différentes échelles. Diverses stratégies telles que l’augmentation d’image, la perte focale, l’épilation numérique ainsi que la régularisation multi-pénalité (multi-penalty) ont été exploitées pour améliorer les performances. Nous avons obtenu avec notre méthode le score le plus élevé en termes d’AUC. Par la suite, nous avons proposé une autre architecture basée cette fois ci sur une combinaison regroupant deux familles de réseaux profonds : la famille ces CNN et la famille des Transformers. Ici aussi, diverses stratégies ont été utilisées comme l’apprentissage par transfert, la perte focale, le recadrage d’image, le suréchantillonnage (Upsampling) et la pondération de classe (Class Weighting). Nous avons aussi utilisé une technique qui permet une convergence plus rapide. Nous avons déduit que les résultats obtenus par l’utilisation d’une architecture regroupant les familles CNN et les Transformers donne de meilleurs résultats en termes de précision et de spécificité en comparaison avec l’utilisation de réseaux séparément. Mots-clés : Détection du mélanome; Apprentissage profond; Réseaux de neurones convolutifs
Introduction des compétences informationnelles dans un cours universitaire: avantages et enjeux d’une pratique innovante
No full textDepuis quelques années, les bibliothécaires de l’Université de Moncton enseignent le volet Compétences informationnelles / Recherche en bibliothèque dans un cours obligatoire d’initiation aux études universitaires, offert à toutes les personnes étudiantes de première année, premier cycle de quelques Facultés. Dans le cadre d’une étude menée en collaboration avec le Réseau des partenaires CompeTI.CA en 2016-2019, nous avons recueilli et analysé les perceptions de personnes étudiantes inscrites aux cours, ainsi que les observations des bibliothécaires qui interviennent dans l’enseignement de ces cours. Une méthodologie qualitative et inductive de théorisation ancrée adoptée par le Réseau, inscrite dans une démarche inclusive et collaborative, a permis de générer des données de recherche et des recommandations pratiques reflétant le phénomène de développement des compétences informationnelles. Nos conclusions découlent de l’analyse des données recueillies, plutôt que de théories prédéterminées.
Le modèle étudié de l’introduction des compétences informationnelles semble bénéficier les personnes étudiantes et contribuer à leur réussite universitaire. Des pistes d’optimisation de la structure pédagogique du cours, des tests de placement, ainsi que l’importance d’une approche progressive et adaptée tout au long du parcours universitaire ne sont que quelques recommandations qui ressortent de la présente étude.
En publiant cet article, nous souhaitons apporter une modeste contribution au corpus de la littérature scientifique francophone portant sur l’intégration des compétences informationnelles dans le cursus universitaire, ainsi que le rôle des bibliothécaires dans la mission de l’enseignement post-secondaire.udemauteur: Victoria Volkanova; Viktor Freima