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Magic, explanations, and evil: the origins and design of witches and sorcerers
No full textIn nearly every documented society, people believe that some misfortunes are caused by malicious group mates using magic or supernatural powers. Here I report cross-cultural patterns in these beliefs and propose a theory to explain them. Using the newly created Mystical Harm Survey, I show that several conceptions of malicious mystical practitioners, including sorcerers (who use learned spells), possessors of the evil eye (who transmit injury through their stares and words), and witches (who possess superpowers, pose existential threats, and engage in morally abhorrent acts), recur around the world. I argue that these beliefs develop from three cultural selective processes: a selection for intuitive magic, a selection for plausible explanations of impactful misfortune, and a selection for demonizing myths that justify mistreatment. Separately, these selective schemes produce traditions as diverse as shamanism, conspiracy theories, and campaigns against heretics—but around the world, they jointly give rise to the odious and feared witch. I use the tripartite theory to explain the forms of beliefs in mystical harm and outline 10 predictions for how shifting conditions should affect those conceptions. Societally corrosive beliefs can persist when they are intuitively appealing or they serve some believers’ agendas
Rationalizing rational expectations: characterizations and tests
No full textIn this paper, we build a new test of rational expectations based on the
marginal distributions of realizations and subjective beliefs. This test is widely
applicable, including in the common situation where realizations and beliefs
are observed in two dierent datasets that cannot be matched. We show that
whether one can rationalize rational expectations is equivalent to the distribu-
tion of realizations being a mean-preserving spread of the distribution of beliefs.
The null hypothesis can then be rewritten as a system of many moment inequal-
ity and equality constraints, for which tests have been recently developed in the
literature. The test is robust to measurement errors under some restrictions
and can be extended to account for aggregate shocks. Finally, we apply our
methodology to test for rational expectations about future earnings. While
individuals tend to be right on average about their future earnings, our test
strongly rejects rational expectations
On a stationary schrödinger equation with periodic magnetic potential
No full textWe prove existence results for a stationary Schrödinger equation with periodic magnetic potential satisfying a local integrability condition on the whole space using a critical value function
Quantification automatique de métabolites dans un spectre RMN et application à la description de la maturité périnatale chez le porc
No full textParmi les nombreuses données omiques qui décrivent le fonctionnement biologique d’un organisme, le métabolome suscite un intérêt croissant car il est plus proche des phénotypes d’intérêt et qu’il a donc avoir un potentiel important pour la recherche de biomarqueurs. La spectrométrie par résonance magnétique nucléaire (RMN) est une technologie haut-débit qui produit des spectres caractéristiques du mélange complexe de métabolites présents dans un échantillon d’intérêt. Cependant, leur interprétation biologique est difficile car ceux-ci ne donnent pas une mesure explicite des différentes quantités de métabolites présents dans l’échantillon.U ne approche prometteuse pour l’analyse de ces données consiste à identifier et quantifier les métabolites présents dans le mélange complexe à partir de son spectre et à réaliser l’analyse statistique sur les résultats de cette quantification. Une première partie de cette thèse a consisté en l’amélioration d’une méthode de quantification existante, ASICS, ainsi qu’à son implémentation dans un package R/Bioconductor. Une nouvelle méthode, prenant en compte l’ensemble des spectres d’une expérience lors de la quantification, a aussi été proposée dans le but d’améliorer la fiabilité des résultats. Un second volet de cette thèse concerne l’application de cette méthode au problème de mortalité néonatale des porcelets et plus précisément à la description des mécanismes impliqués dans la mise en place de la maturité. L’analyse des spectres RMN de plasma, d’urine et de liquide amniotique de fœtus en fin de gestation a permis d’identifier des voies métaboliques impliquant de nombreux acides aminés et sucres (croissance et apport d’énergie) ainsi que le métabolisme du glutathion (stress oxydatif).Among all the omics data which characterize the biological functioning of an organism, metabolomics is a promising approach in systems biology for phenotype characterization orbio marker discovery. 1H Nuclear Magnetic Resonance (NMR) is a high-throughput technology that allows to obtain characteristic spectra of a complex mixture of metabolites present in a sample of interest. However, the analysis of 1H NMR spectra remains difficult, mainly due to the fact that the measure of different amounts of metabolites present in the sample is indirect with this technique. A promising approach for the analysis of such data is to identify and quantify metabolites present in the complex mixture from its spectrum and to perform the statistical analysis on the results of this quantification. A first part of this thesis consists in improving an existing method of metabolite quantification, named ASICS, and in its implementation in an R/Bioconductor package. A new method that integrates information obtained from several complex spectra of the same experiment during the quantification process is also proposed in order to improve the reliability of the results. A second part of this thesis concerns the application of this method to a problem of neonatal mortality in piglets and more precisely the description of the mechanisms involved in the establishment of maturity. Analysis of NMR spectra of plasma, urine and amniotic fluid from late gestation fetuses allow to identify metabolic pathways involving numerous amino acids and sugars (growth and energy supply) as well as glutathione metabolism (oxidative stress)
Deriving Business Value From Artificial Intelligence In Business-To-Consumer E-Commerce Firms
No full textCette thèse par articles étudie comment les entreprises peuvent tirer parti de l’intelligence artificielle (l'IA) pour améliorer leurs capacités en matière de commerce électronique. La principale question de recherche à laquelle elle cherche à répondre est la suivante : comment l'IA peut-elle être comprise et exploitée pour améliorer les processus et les connaissances commerciales de l’entreprise, ainsi que l'engagement des clients dans le commerce électronique ? Le sujet de recherche est motivé par (i) le besoin croissant des entreprises de comprendre et d'apprendre sur les moyens de capitaliser sur les investissements en commerce électronique, susceptibles de répondre aux besoins actuels de leurs clients, et (ii) le besoin urgent d'expliquer le concept moderne de l'IA aux gestionnaires et la façon dont les technologies de l’IA peuvent être exploitées pour améliorer leurs capacités de commerce électronique. Cela a conduit à trois questions de recherche spécifiques : (i) comment comprendre l'IA d'une manière qui soit pertinente pour les gestionnaires ? (ii) comment les entreprises peuvent-elles tirer parti de l'IA pour améliorer leurs processus de commerce électronique et leur connaissance des affaires ? (iii) comment les entreprises peuvent-elles tirer parti de l'IA pour améliorer l'engagement des clients ? En raison de la densité et de la complexité du sujet, cette thèse adopte une approche méthodologique vaste. Elle fait appel à des typologies de recherche exploratoire, explicative et descriptive pour expliquer le quoi, le pourquoi et le comment des facteurs qui affectent la façon dont les entreprises peuvent créer de la valeur en utilisant l'IA dans le commerce électronique. Des stratégies de recherche quantitatives et qualitatives ont été adoptées, en fonction de la nature de la question de recherche. Les résultats de cette thèse sont résumés et présentés par question de recherche. RQ1 : Comment l'IA peut-elle être comprise d'une manière qui soit pertinente pour les managers ? Une perspective de l'IA qui peut être pertinente pour les gestionnaires intègre les dimensions de perception, de compréhension, d'action et d'apprentissage de l'intelligence que l'on retrouve dans l'IA. Dans cette optique, l'IA peut être classée en deux catégories principales : l'une centrée sur les interactions sociales et l'autre centrée sur les données. Utilisées ensemble, ces deux catégories peuvent créer une valeur commerciale importante pour les entreprises. RQ2 : Comment les entreprises peuvent-elles tirer parti de l'IA pour améliorer leurs processus de commerce électronique et leur connaissance du marché ? Les entreprises peuvent tirer parti de l'IA pour améliorer leurs processus de commerce électronique et leurs connaissances du marché en utilisant l'IA pour l'automatisation intelligente et l'aide à la décision. La capacité d'analyse automatisée (CAA) est une capacité dynamique que les entreprises pourraient développer pour atteindre cet objectif. Elle implique l'utilisation de techniques d'IA avancées pour automatiser les capacités analytiques des entreprises. RQ3 : Comment les entreprises peuvent-elles exploiter l'IA pour améliorer l'engagement des clients ? Les entreprises peuvent tirer parti de l'IA pour améliorer l'engagement des clients par le biais de l’amélioration de l'expérience client. Cette thèse contribue à la recherche sur la valeur commerciale de l'IA qui est un débat passionné dans les forums de chercheurs et de praticiens. Plus précisément, elle contribue aux débats dans le domaine des systèmes d’information sur la valeur commerciale de l'IA du point de vue des gestionnaires et des consommateurs, sur l'utilisation stratégique de l'IA pour créer de la valeur commerciale, et sur la façon dont l'IA peut servir de source de création de valeur par l'engagement des clients et l'automatisation.This thesis by publication investigates how firms can leverage AI to enhance their e-commerce capabilities. The main research question it sought to answer is: how can AI be understood and leveraged to improve business processes, insights, and customer engagement in e-commerce? The research topic is motivated by two main aspects. First, it is motivated by the growing need for firms to understand and learn how to capitalise on e-commerce investments that meet their customers' current needs. Second, it is inspired by the urgent need to explain the modern-day AI concept to managers and how it can be leveraged to enhance their e-commerce capabilities. These motivations led to one main research question: how can AI be understood and leveraged to enhance processes, business insights, and customer engagement in e-commerce? This main question was broken down into three specific research questions: (i) how can managers understand AI in a relevant way for value creation? (ii) how can firms leverage AI to improve their e-commerce processes and business insight? (iii) how can firms leverage AI to enhance customer engagement? This thesis adopts a vast methodological approach due to the topic's density and complexity. It uses exploratory, explanatory, and descriptive research types to explain the what, why, and how factors affecting firms' ability to create value by using AI in e-commerce. Quantitative and qualitative research strategies were adopted, depending on the research question. Documents (literature review data and data from practitioner sources), bibliometric data, interview data, and survey data were used to conduct this research. They were analysed using various techniques: content analysis, bibliometric analysis, PLS-SEM, and FsQCA. Furthermore, several theories were mobilised to explain the results: dynamic capability theory, theory of affordances, Goldberg’s Big Five Factors of personality, and a contextualised theory of reasoned action (TRA-privacy). The results of this thesis are summarised and presented by research question. RQ1: how can managers understand AI in a relevant way for value creation? A perspective of AI that can be relevant to managers incorporates the perception, comprehension, action, and learning dimensions of intelligence found in AI. Using this lens, AI can be categorised into two main categories: one centred around social interactions (frontend AI) and the other that is data-centred (backend AI). Both of them used together can create significant business value for firms. RQ2: How can firms leverage AI to improve their e-commerce processes and business insight? Firms can leverage AI to improve their e-commerce processes and business insights by using (backend) AI for intelligent automation and decision support. Automated analytics capability (AAC) is a dynamic capability that firms could develop to meet this objective. It implies using advanced AI techniques to automate firms' analytics capabilities. RQ3: How can firms leverage AI to enhance customer engagement? Firms can leverage AI to enhance customer engagement by leveraging (frontend) AI to enhance customer experience. This thesis contributes to research on AI's business value, a trending debate in both researcher and practitioner forums. Specifically, it contributes to IS debates on AI's business value from the manager and consumer perspectives, the strategic use of AI to create business value, and how AI can serve as a value creation source through customer engagement and automation. In marketing research, it contributes to debates about AI transforming marketing and retailing processes. It also contributes to understanding and anticipating voice shopping behaviours, experiences, and customers' engagement. Finally, it contributes to business & management research on AI by proposing an alternative interpretation of the concept of AI that could facilitate the use of AI for realistic digital transformation
A Hölderian backtracking method for min-max and min-min problems
No full textWe present a new algorithm to solve min-max or min-min problems out of the convex world. We use rigidity assumptions, ubiquitous in learning, making our method applicable to many optimization problems. Our approach takes advantage of hidden regularity properties and allows us to devise a simple algorithm of ridge type. An original feature of our method is to come with automatic step size adaptation
which departs from the usual overly cautious backtracking methods. In a general framework, we provide convergence theoretical guarantees and rates. We apply our findings on simple GAN problems obtaining promising numerical result
Agency costs in small firms
No full textWe explore how the separation between ownership and control a§ects Örm productivity. Using administrative panel data on the universe of limited liability Örms in Finland, we document a substantial increase in productivity when the CEO obtains majority ownership or when the majority owner becomes the CEO. We exploit plausibly exogenous variations to CEO turnover, induced by shocks to the CEO spouseís health. Extending the analysis beyond typical samples of large public Örms, we show that our e§ects are stronger in medium-sized private Örms. We also investigate possible mechanisms and provide suggestive evidence that increased ownership boosts CEOís e§ort at work
A vous de jouer!
No full textMaître de conférences en Sciences de l'Information et de la Communication à l'Université de Toulouse Capitole, Laurence Leveneur-Martel a fait des jeux télévisés son dada en leur offrant même une thèse dédiée en 2009. Pour notre bon plaisir elle nous replonge dans leur histoire trépidant