Alien Registration- Drouin, Richard (Biddeford, York County)

https://digitalmaine.com/alien_docs/1603/thumbnail.jp

Écosystème : un Framework pour la simulation visuelle interactive assistée

La simulation visuelle interactive (SVI) permet d’analyser et de comprendre des systèmes complexes. Par contre, leur compréhension est limitée par la capacité humaine de traiter et d’analyser l’information véhiculée par la simulation afin de prendre de bonne décision concernant son déroulement futur. Le projet présenté dans cette thèse vise à aider la compréhension d’un scénario simulé par l’utilisation d’un Framework qui permet de simplifier la tâche d’analyse de l’utilisateur. En effet, le Framework effectue de façon autonome des tâches d’analyse et de traitement pour informer l’utilisateur du type d’interactions entre les entités du scénario simulé. Pour ce faire, le Framework permet tout d’abord de structurer les éléments de la simulation en s’inspirant du paradigme des écosystèmes. Ensuite, le Framework trouve et identifie les types d’interactions présentes dans le scénario. Finalement, le Framework informe l’utilisateur de façon claire et simple des comportements à noter. Comme les résultats obtenus le démontrent, le Framework permet de simplifier la tâche d’analyse d’un utilisateur de SVI en l’informant du type d’interactions présentes dans le scénario à l’étude. -- Mots clés : Simulation visuelle interactive, logique floue, écosystème, interaction biologique, détection d’interaction, Framework, architecture logiciel, interaction, biomimétisme, système complexe, modélisation

Guide pédagogique du Portfolio D.E.S.S. en administration de l'éducation

Dans le contexte du DESS en administration de l’éducation, le portfolio est un outil d’apprentissage qui amène l’étudiant à vivre un processus réflexif supervisé et à organiser une collection de productions significatives s’accumulant progressivement à l’intérieur du déroulement des cours. Le guide pédagogique explique les choix qui ont donné lieu au Portfolio pour les étudiants. Le portfolio suppose une réflexion en deux temps, le premier en a priori et portant sur le profil de sortie, le glossaire, le guide de choix de cours et le choix des compétences à développer par l’étudiant selon les cours et le second, a posteriori, et portant essentiellement sur l’écart existant entre les intentions d’apprentissage exprimées au départ et le niveau atteint à la fin du programme.Document produit dans le cadre d'un projet CLI

Dynamic formation of spherical voids crossing linear defects

A predictive model for the evolution of porous Ge layer upon thermal treatment is reported. We represent an idealized etched dislocation core as an axially symmetric elongated hole and computed its dynamics during annealing. Numerical simulations of the shape change of a completely spherical void via surface diffusion have been performed. Simulations and experiments show individual large spherical voids, aligned along the dislocation core. The creation of voids could facilitate interactions between dislocations, enabling the dislocation network to change its connectivity in a way that facilitates the subsequent annihilation of dislocation segments. This confirms that thermally activated processes such as state diffusion of porous materials provide mechanisms whereby the defects are removed or arranged in configurations of lower energy. This model is intended to be indicative, and more detailed experimental characterization of process parameters such as annealing temperature and time, and could estimate the annealing time for given temperatures, or vice versa, with the right parameters.Comment: 7 pages, 3 figure

Cartes conceptuelles du Glossaire

Ce guide pédagogique fait suite au Glossaire du DESS en administration de l'éducation. Il explique comment les mots du vocabulaire relié au travail des directions d'établissement scolaire et à leur formation peuvent être regroupés dans des cartes conceptuelles pour mieux en saisir la portée. Il explicite aussi la conception et la construction de cartes conceptuelles et présente des exemples issus de la concertation entre les formateurs

Concepts «fondamentaux» en administration de l’éducation

Glossaire élaboré par des membres de la cellule "administration scolaire" au Département d'administration et fondements de l'éducation. Définitions retenues qui s’appliquent toutes au domaine de l’éducation. Document complémentaire aux notions véhiculées dans le cours ETA6900 : Introduction à l’administration de l’éducation

A scientific basis for restoring fish spawning habitat in the St. Clair and Detroit Rivers of the Laurentian Great Lakes

Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/110848/1/rec12159.pd

Identifying key multi-modal predictors of incipient dementia in Parkinson’s disease: a machine learning analysis and Tree SHAP interpretation

BackgroundPersons with Parkinson’s disease (PD) differentially progress to cognitive impairment and dementia. With a 3-year longitudinal sample of initially non-demented PD patients measured on multiple dementia risk factors, we demonstrate that machine learning classifier algorithms can be combined with explainable artificial intelligence methods to identify and interpret leading predictors that discriminate those who later converted to dementia from those who did not.MethodParticipants were 48 well-characterized PD patients (Mbaseline age = 71.6; SD = 4.8; 44% female). We tested 38 multi-modal predictors from 10 domains (e.g., motor, cognitive) in a computationally competitive context to identify those that best discriminated two unobserved baseline groups, PD No Dementia (PDND), and PD Incipient Dementia (PDID). We used Random Forest (RF) classifier models for the discrimination goal and Tree SHapley Additive exPlanation (Tree SHAP) values for deep interpretation.ResultsAn excellent RF model discriminated baseline PDID from PDND (AUC = 0.84; normalized Matthews Correlation Coefficient = 0.76). Tree SHAP showed that ten leading predictors of PDID accounted for 62.5% of the model, as well as their relative importance, direction, and magnitude (risk threshold). These predictors represented the motor (e.g., poorer gait), cognitive (e.g., slower Trail A), molecular (up-regulated metabolite panel), demographic (age), imaging (ventricular volume), and lifestyle (activities of daily living) domains.ConclusionOur data-driven protocol integrated RF classifier models and Tree SHAP applications to selectively identify and interpret early dementia risk factors in a well-characterized sample of initially non-demented persons with PD. Results indicate that leading dementia predictors derive from multiple complementary risk domains