Cooperative learning and oral interaction activities in an intensive Grade 6 ESL Program in Québec

Jusqu'à ce jour, un nombre limité de recherche a été mené dans le domaine de l'interaction chez des élèves de niveau primaire en langue seconde lors d'activités en sous-groupes, plus précisément relié à des tâches d'apprentissage coopératif. L'objectif de la présente étude était donc d'analyser l'interaction au sein de deux groupes hétérogènes de quatre élèves de 6eme année, inscrit dans un programme d'immersion anglaise, dans une école francophone de la province de Québec. Le but premier de cette étude était de voir si tous les élèves prenaient la parole lors des activités d'apprentissage coopératif, si tous les élèves prenaient la parole en langue cible et si les prises de paroles étaient équitablement réparties entre les élèves. L'étude avait également pour objectif d'analyser les interactions afin de déterminer si les élèves fournissaient de l'étayage et, le cas échéant, les modes d'étayage mis en place par les pairs. Afin de réaliser cette étude, neuf activités d'apprentissage coopératif ont été élaborées, les interventions entre apprenants ont été enregistrées sur vidéo-caméra et les transcriptions ont été analysées. Les résultats ont démontrés que, pour chacune des activités, tous les élèves ont pris la parole de façon assez équitable, que 91.4% des tours de paroles ont été effectués en langue cible et que les élèves ont fourni neuf sources d'étayage différentes, les plus fréquemment utilisées étant la demande d'assistance (request for assistance) et la correction par les pairs (other-correction)

Limiter le temps-écrans des enfants favorise leur développement langagier

Affiche présentée dans le cadre du colloque de l'ARC «Favoriser l’accès et le partage par la création d’un observatoire» lors du 86e Congrès de l'Acfas à l' Université du Québec à Chicoutimi (UQAC), les 7 et 8 mai 2018.Afin de favoriser le développement physique des enfants, la Société canadienne de pédiatrie (SCP) recommande de limiter leur temps-écrans quotidien à moins d’une heure chez les 2 à 4 ans et à deux heures chez les plus âgés. Le respect de ces recommandations a-t-il d’autres bienfaits, notamment sur le développement langagier? La compréhension verbale et la pragmatique (capacité à s’adapter au contexte communicationnel) ont été mesurées chez 240 enfants (53 % de filles) à 4, 5 et 7 ans au moyen des échelles d’intelligence de Wechsler, du questionnaire sur les habiletés socio-conversationnelles et de la version française de la Children’s Communication Checklist. Le temps-écrans ainsi que des données sociodémographiques ont été colligés grâce à des questions posées à la mère. Les données des garçons et des filles ont été analysées ensemble, car aucune différence inter-sexe n’a été constatée. En contrôlant le statut socio-économique (revenu familial) et le QI de l’enfant, les résultats démontrent que la compréhension verbale à 4, 5 et 7 ans et la pragmatique à 7 ans sont supérieures chez les enfants suivant les recommandations de la SCP. De plus, le respect des recommandations à 4 ans corrèle positivement avec le respect des recommandations à 5 et 7 ans. Dans le but d’assurer un développement langagier optimal, il est ainsi primordial de sensibiliser les parents à l’importance de limiter dès le préscolaire le temps-écrans selon les recommandations de la SCP

Structural and antimicrobial properties of human pre-elafin/trappin-2 and derived peptides against Pseudomonas aeruginosa

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Pre-elafin/trappin-2 is a human innate defense molecule initially described as a potent inhibitor of neutrophil elastase. The full-length protein as well as the N-terminal "cementoin" and C-terminal "elafin" domains were also shown to possess broad antimicrobial activity, namely against the opportunistic pathogen <it>P. aeruginosa</it>. The mode of action of these peptides has, however, yet to be fully elucidated. Both domains of pre-elafin/trappin-2 are polycationic, but only the structure of the elafin domain is currently known. The aim of the present study was to determine the secondary structures of the cementoin domain and to characterize the antibacterial properties of these peptides against <it>P. aeruginosa</it>.</p> <p>Results</p> <p>We show here that the cementoin domain adopts an α-helical conformation both by circular dichroism and nuclear magnetic resonance analyses in the presence of membrane mimetics, a characteristic shared with a large number of linear polycationic antimicrobial peptides. However, pre-elafin/trappin-2 and its domains display only weak lytic properties, as assessed by scanning electron micrography, outer and inner membrane depolarization studies with <it>P. aeruginosa </it>and leakage of liposome-entrapped calcein. Confocal microscopy of fluorescein-labeled pre-elafin/trappin-2 suggests that this protein possesses the ability to translocate across membranes. This correlates with the finding that pre-elafin/trappin-2 and elafin bind to DNA <it>in vitro </it>and attenuate the expression of some <it>P. aeruginosa </it>virulence factors, namely the biofilm formation and the secretion of pyoverdine.</p> <p>Conclusions</p> <p>The N-terminal cementoin domain adopts α-helical secondary structures in a membrane mimetic environment, which is common in antimicrobial peptides. However, unlike numerous linear polycationic antimicrobial peptides, membrane disruption does not appear to be the main function of either cementoin, elafin or full-length pre-elafin/trappin-2 against <it>P. aeruginosa</it>. Our results rather suggest that pre-elafin/trappin-2 and elafin, but not cementoin, possess the ability to modulate the expression of some <it>P.aeruginosa </it>virulence factors, possibly through acting on intracellular targets.</p

Le contenu télévisuel éducatif favorise-t-il les habiletés langagières des enfants?

Affiche présentée dans le cadre du Colloque de l'ARC, «Pour que la formation de la relève scientifique soit sur toutes les lèvres», dans le cadre du 87e Congrès de l'Acfas, Université du Québec en Outaouais (UQO), Gatineau, le 28 mai 2019.Nous vérifierons avec notre recherche une idée largement répandue auprès des parents, à savoir que les émissions destinées aux enfants, et plus spécifiquement celles à visée éducative, favorisent le développement langagier. Les données de 150 enfants de 7 ans (53 % de filles) proviennent de la base de données Jeunes enfants et ses milieux de vie 4, 5 et 7 ans. La compréhension verbale et la pragmatique ont été évaluées avec l’échelle d’intelligence de Wechsler et la version française de la Children’s Communication Checklist. Différentes questions ont été posées à la mère concernant 1) la situation sociodémographique, 2) le temps que l’enfant passe devant la télévision, 3) la présence ou non d’une chaîne destinée aux enfants (p. ex : Yoopa) et 4) le titre des six émissions ou films préférés de l’enfant. Le contenu télévisuel a été classifié selon sa visée éducative ou de divertissement. Nous observons que les garçons regardent autant la télévision que les filles et que le contenu éducatif n’affecte pas positivement leurs habiletés langagières. En revanche, l’accès à une chaîne destinée aux enfants est lié à de plus faibles habiletés de compréhension. La discussion abordera l’hypothèse théorique du « video deficit » et l’importance d’une communication contingente et bidirectionnelle pour assurer le développement langagier optimal des enfants

Tracking and predicting COVID-19 radiological trajectory on chest X-rays using deep learning

Radiological findings on chest X-ray (CXR) have shown to be essential for the proper management of COVID-19 patients as the maximum severity over the course of the disease is closely linked to the outcome. As such, evaluation of future severity from current CXR would be highly desirable. We trained a repurposed deep learning algorithm on the CheXnet open dataset (224,316 chest X-ray images of 65,240 unique patients) to extract features that mapped to radiological labels. We collected CXRs of COVID-19-positive patients from an open-source dataset (COVID-19 image data collection) and from a multi-institutional local ICU dataset. The data was grouped into pairs of sequential CXRs and were categorized into three categories: 'Worse', 'Stable', or 'Improved' on the basis of radiological evolution ascertained from images and reports. Classical machine-learning algorithms were trained on the deep learning extracted features to perform immediate severity evaluation and prediction of future radiological trajectory. Receiver operating characteristic analyses and Mann-Whitney tests were performed. Deep learning predictions between "Worse" and "Improved" outcome categories and for severity stratification were significantly different for three radiological signs and one diagnostic ('Consolidation', 'Lung Lesion', 'Pleural effusion' and 'Pneumonia'; all P < 0.05). Features from the first CXR of each pair could correctly predict the outcome category between 'Worse' and 'Improved' cases with a 0.81 (0.74-0.83 95% CI) AUC in the open-access dataset and with a 0.66 (0.67-0.64 95% CI) AUC in the ICU dataset. Features extracted from the CXR could predict disease severity with a 52.3% accuracy in a 4-way classification. Severity evaluation trained on the COVID-19 image data collection had good out-of-distribution generalization when testing on the local dataset, with 81.6% of intubated ICU patients being classified as critically ill, and the predicted severity was correlated with the clinical outcome with a 0.639 AUC. CXR deep learning features show promise for classifying disease severity and trajectory. Once validated in studies incorporating clinical data and with larger sample sizes, this information may be considered to inform triage decisions

IRIS – Institut de recherche interdisciplinaire sur les enjeux sociaux – Sciences sociales, politique, santé

Marc Bessin, chargé de recherche au CNRS Genre et temporalités de la question sociale Dans le prolongement des investigations menées les années précédentes autour des activités relationnelles, profanes ou professionnelles, le séminaire de cette année a étudié les enjeux politiques du care, en insistant sur les dimensions temporelles et sexuées. La temporalisation et la sexuation des interventions pour autrui, constituent l’objet d’une sociologie de la présence sociale. Si cette approche étudi..

Deep learning of chest X‑rays can predict mechanical ventilation outcome in ICU‑admitted COVID‑19 patients

The COVID-19 pandemic repeatedly overwhelms healthcare systems capacity and forced the development and implementation of triage guidelines in ICU for scarce resources (e.g. mechanical ventilation). These guidelines were often based on known risk factors for COVID-19. It is proposed that image data, specifically bedside computed X-ray (CXR), provide additional predictive information on mortality following mechanical ventilation that can be incorporated in the guidelines. Deep transfer learning was used to extract convolutional features from a systematically collected, multi-institutional dataset of COVID-19 ICU patients. A model predicting outcome of mechanical ventilation (remission or mortality) was trained on the extracted features and compared to a model based on known, aggregated risk factors. The model reached a 0.702 area under the curve (95% CI 0.707-0.694) at predicting mechanical ventilation outcome from pre-intubation CXRs, higher than the risk factor model. Combining imaging data and risk factors increased model performance to 0.743 AUC (95% CI 0.746-0.732). Additionally, a post-hoc analysis showed an increase performance on high-quality than low-quality CXRs, suggesting that using only high-quality images would result in an even stronger model

Ultracool SpeXtroscopic Survey. I. Volume-limited Spectroscopic Sample and Luminosity Function of M7−L5 Ultracool Dwarfs

We present a volume-limited, spectroscopically verified sample of M7−L5 ultracool dwarfs (UCDs) within 25 pc. The sample contains 410 sources, of which 93% have trigonometric distance measurements (80% from Gaia DR2) and 81% have low-resolution (R ~ 120), near-infrared (NIR) spectroscopy. We also present an additional list of 60 sources that may be M7−L5 dwarfs within 25 pc when distance or spectral-type uncertainties are taken into account. The spectra provide NIR spectral and gravity classifications, and we use these to identify young sources, red and blue J − K S color outliers, and spectral binaries. We measure very low gravity and intermediate-gravity fractions of 2.1^(+0.9)_(−0.8)% and 7.8^(+1.7)_(−1.5)%, respectively; fractions of red and blue color outliers of 1.4^(+0.6)_(−0.5)% and 3.6^(+1.0)_(−0.9)%, respectively; and a spectral binary fraction of 1.6^(+0.5)_(−0.5)%. We present an updated luminosity function for M7−L5 dwarfs continuous across the hydrogen-burning limit that agrees with previous studies. We estimate our completeness to range between 69% and 80% when compared to an isotropic model. However, we find that the literature late-M sample is severely incomplete compared to L dwarfs, with completeness of 62^(+8)_(−7)% and 83^(+10)_(−9)%, respectively. This incompleteness can be addressed with astrometric-based searches of UCDs with Gaia to identify objects previously missed by color- and magnitude-limited surveys