Une démarche participative de recherche-intervention au service d’une « gouvernance émancipatrice »

International audienceCe projet de recherche inscrit en Sciences de l’Education, a pour objectif de mettre en place une démarche de recherche collaborative avec les membres du directoire de la plus grande entreprise sociale d’Europe, dans le but de conduire et d’accompagner le changement de sa gouvernance, vers une « gouvernance émancipatrice ». Considérée comme le « cap » éthique et praxéologique du projet, la « gouvernance émancipatrice » est une tentative de relever le défi d’une émancipation des contraintes organisationnelles entravant le potentiel créateur des acteurs, tout en maintenant une structuration indispensable à la réalisation d’un travail collectif. L’organisation sur laquelle porte le projet est une entreprise de 15000 salariés, dont les secteurs d’activité recouvrent la plupart des champs de l’intervention sociale (jeunesse, emploi, handicap, santé, séniors) et de la nouvelle économie (start up, finance solidaire), a en effet toujours été dirigée par son fondateur qui anticipe actuellement la transition de pouvoir. L’enjeu de ce projet de thèse CIFRE est donc, par la mise en place d’une démarche de recherche-intervention (désormais R-I), développée au sein de l'UMR EFTS de l’Université de Toulouse Jean Jaurès et théorisée par Bedin (2013) et Marcel (2015), de répondre au double enjeu heuristique de production de connaissances sur cette gouvernance, et praxéologique de les utiliser pour la transformer en relation avec les professionnels de l’entreprise. Pour cela, la démarche de R-I a été pensée autour des orientations méthodologiques suivantes : l’analyse du fonctionnement de cette gouvernance par une grille d’analyse multiniveaux (juridique, structurel, stratégique, anthropologique, herméneutique et éco-politique), suivie de sa restitution auprès des membres du directoire, qui doit permettre la création de savoirs-hybrides destinés à engendrer un processus de « conscientisation » (Freire, 2001) de leurs pratiques de gouvernance. Cette première étape aboutira ensuite à la co-construction de scenarii prospectifs d’évolution de la gouvernance, afin d’envisager les différentes possibilités de parvenir à une « gouvernance-émancipatrice ». L’accompagnement du changement vers une « gouvernance émancipatrice » doit ainsi s’inscrire dans une démarche de coopération du chercheur-intervenant avec les différents groupes d’acteurs, afin d’initier un changement de regard sur la réalité socioculturelle de l’organisation, puis de co-élaborer avec les acteurs les moyens de sa transformation. Le projet d’une « gouvernance émancipatrice » s’inscrirait donc dans une dynamique de « réenchanter le travail » par une reconnaissance de « la force propositionnelle et déontique de ceux qui tiennent avec talent le rapport entre travail et émancipation, pour relayer leur praxis jusqu’aux institutions et traduire leur expérience du monde en art de vivre » (Dejours, 2009)

Treatment of Boiler Condensate by Ultrafiltration for Reuse

The generation of water vapor is crucial for the petrochemical industry. In order to protect the boiler from damage, the re-injected water must not contain any suspended matter, especially hydrocarbons. Moreover, it is condensed steam with a temperature close to 100 °C and the unintentional creation or chronic generation of pollution, respectively, that can more or less produce the concentrated pollution. In this context, membrane processes appear promising in order to achieve this reuse and more especially crossflow ceramic membranes. The novelty of this paper is to study the retention of hydrocarbons and suspended solids contained in the condensate hot water of a high-capacity boiler using ceramic ultrafiltration membranes. In total, two ultrafiltration molecular weight cut-offs were used: 50–150 kDa. Several operating parameters were studied such as effluent type (accidental or chronic pollution), temperature, transmembrane pressure, initial volume, and pilot plant size. In all cases, retention of suspended matter was above 90% and residual hydrocarbon concentrations were under 0.1 ppm even for high-volume concentrations. Control of the transmembrane pressure and the molecular weight cut-off of the membrane are key to optimizing the process. Despite the high-volume concentration obtained, the membranes were perfectly regenerated with conventional cleaning procedures

Treatment of Boiler Condensate by Ultrafiltration for Reuse

The generation of water vapor is crucial for the petrochemical industry. In order to protect the boiler from damage, the re-injected water must not contain any suspended matter, especially hydrocarbons. Moreover, it is condensed steam with a temperature close to 100 °C and the unintentional creation or chronic generation of pollution, respectively, that can more or less produce the concentrated pollution. In this context, membrane processes appear promising in order to achieve this reuse and more especially crossflow ceramic membranes. The novelty of this paper is to study the retention of hydrocarbons and suspended solids contained in the condensate hot water of a high-capacity boiler using ceramic ultrafiltration membranes. In total, two ultrafiltration molecular weight cut-offs were used: 50–150 kDa. Several operating parameters were studied such as effluent type (accidental or chronic pollution), temperature, transmembrane pressure, initial volume, and pilot plant size. In all cases, retention of suspended matter was above 90% and residual hydrocarbon concentrations were under 0.1 ppm even for high-volume concentrations. Control of the transmembrane pressure and the molecular weight cut-off of the membrane are key to optimizing the process. Despite the high-volume concentration obtained, the membranes were perfectly regenerated with conventional cleaning procedures

Remote operated aspiration device for waste lying on the floor of casemates of the STEL installation in Marcoule

International audienceThis article describes the study project and the implementation of the aspiration remote operated device called GOBIE. This robot is being used as part of a project for waste recovery and conditioning. After a presentation of the project context, the missions and objectives of this system, together with the core features shall be detailed hereafter. This includes interesting and innovative subsystems like aspiration, communication, transport and control

Comparison of LPCVD and sputter-etched ZnO layers applied as front electrodes in tandem thin-film silicon solar cells

Aluminum-doped zinc oxide (ZnO:Al) layers deposited by sputtering and boron-doped zinc oxide (ZnO:B) layers deposited by low-pressure chemical vapor deposition (LPCVD) are well-established materials for front electrodes in thin-film silicon solar cells. In this study, both types of front electrodes are evaluated with respect to their inherent properties and their surface textures in micromorph tandem solar cells in the superstrate configuration. The silicon layer stack investigated here consists of a 220-nm-thick amorphous silicon top cell, a 40-nm-thick intermediate reflector and a 1.1-µm-thick microcrystalline silicon bottom cell; for this specific silicon layer stack, the LPCVD ZnO:B provides higher power conversion efficiency than its sputtered ZnO:Al counterpart. The growth-friendly surface topography of ZnO:Al yields better electrical performance. However, tandem cells on ZnO:Al suffer from a fundamental optical limitation in terms of light trapping in the top cell. They also show a higher parasitic absorption linked to the relatively high doping concentration of the ZnO:Al layers used here. Detailed analysis of the experimental results allows us to clearly understand the opto-electrical behavior of both types of cells and envisage several possible upgrades to further improve their performance

Un modèle autorégressif robuste aux valeurs aberrantes pour le débruitage de données censurées avec application à la surveillance du SARS-CoV-2 par Obépine

16 pages, 13 figuresThis work is motivated by the Obépine French system for SARS-CoV-2 viral load monitoring in wastewater. The objective of this work is to identify, from time-series of noisy measurements, the underlying auto-regressive signals, in a context where the measurements present numerous missing data, censoring and outliers. We propose a method based on an auto-regressive model adapted to censored data with outliers. Inference and prediction are produced via a discretised smoother. This method is both validated on simulations and on real data from Obépine. The proposed method is used to denoise measurements from the quantification of the SARS-CoV-2 E gene in wastewater by RT-qPCR. The resulting smoothed signal shows a good correlation with other epidemiological indicators and an estimate of the whole system noise is produced.Ce travail est motivé par le système français de surveillance de la charge virale SARS-CoV-2 dans les eaux usées Obépine. L'objectif de ce travail est d'identifier, à partir de séries temporelles de mesures bruitées, les signaux auto-régressifs sous-jacents, dans un contexte où les mesures présentent de nombreuses données manquantes, censurées et aberrantes. Nous proposons une méthode fondée sur un modèle auto-régressif adapté aux données censurées et aux valeurs aberrantes. L'inférence et la prédiction sont réalisées via un lisseur discrétisé. Cette méthode est validée à la fois sur des simulations numériques et sur des données réelles d'Obépine. La méthode proposée est utilisée pour débruiter les mesures issues de la quantification du gène E de SARS-CoV-2 dans les eaux usées par RT-qPCR. Le signal lissé résultant montre une bonne corrélation avec d'autres indicateurs épidémiologiques et une estimation du bruit de l'ensemble du système est produite

A Flexible Smoother Adapted to Censored Data With Outliers and Its Application to SARS-CoV-2 Monitoring in Wastewater

A sentinel network, Obépine , has been designed to monitor SARS-CoV-2 viral load in wastewaters arriving at wastewater treatment plants (WWTPs) in France as an indirect macro-epidemiological parameter. The sources of uncertainty in such a monitoring system are numerous, and the concentration measurements it provides are left-censored and contain outliers, which biases the results of usual smoothing methods. Hence, the need for an adapted pre-processing in order to evaluate the real daily amount of viruses arriving at each WWTP. We propose a method based on an auto-regressive model adapted to censored data with outliers. Inference and prediction are produced via a discretized smoother which makes it a very flexible tool. This method is both validated on simulations and real data from Obépine . The resulting smoothed signal shows a good correlation with other epidemiological indicators and is currently used by Obépine to provide an estimate of virus circulation over the watersheds corresponding to about 200 WWTPs

Un modèle autorégressif robuste aux valeurs aberrantes pour le débruitage de données censurées avec application à la surveillance du SARS-CoV-2 par Obépine

16 pages, 13 figuresThis work is motivated by the Obépine French system for SARS-CoV-2 viral load monitoring in wastewater. The objective of this work is to identify, from time-series of noisy measurements, the underlying auto-regressive signals, in a context where the measurements present numerous missing data, censoring and outliers. We propose a method based on an auto-regressive model adapted to censored data with outliers. Inference and prediction are produced via a discretised smoother. This method is both validated on simulations and on real data from Obépine. The proposed method is used to denoise measurements from the quantification of the SARS-CoV-2 E gene in wastewater by RT-qPCR. The resulting smoothed signal shows a good correlation with other epidemiological indicators and an estimate of the whole system noise is produced.Ce travail est motivé par le système français de surveillance de la charge virale SARS-CoV-2 dans les eaux usées Obépine. L'objectif de ce travail est d'identifier, à partir de séries temporelles de mesures bruitées, les signaux auto-régressifs sous-jacents, dans un contexte où les mesures présentent de nombreuses données manquantes, censurées et aberrantes. Nous proposons une méthode fondée sur un modèle auto-régressif adapté aux données censurées et aux valeurs aberrantes. L'inférence et la prédiction sont réalisées via un lisseur discrétisé. Cette méthode est validée à la fois sur des simulations numériques et sur des données réelles d'Obépine. La méthode proposée est utilisée pour débruiter les mesures issues de la quantification du gène E de SARS-CoV-2 dans les eaux usées par RT-qPCR. Le signal lissé résultant montre une bonne corrélation avec d'autres indicateurs épidémiologiques et une estimation du bruit de l'ensemble du système est produite

Stationary Wave Integrated Fourier Transform Spectrometer (SWIFTS)

International audienc