Le pentecôtisme sous l’œil des femmes kaingang : adaptations et transformations suite à la conversion

Au cours des 40 dernières années, plusieurs églises pentecôtistes se sont implantées au sein de la communauté kaingang, un peuple autochtone du Brésil méridional, où elles connaissent une popularité considérable. La conversion à cette religion engendre diverses transformations au niveau idéologique qui ont des répercussions importantes sur les rôles des genres (masculin et féminin) au sein de cette société. La présente étude s’intéresse aux transformations qui en résultent dans la vie des femmes kaingang du village Sede de la Terra Indígena Xapecó; un village où les femmes forment de loin la majorité des adeptes au sein des églises pentecôtistes. La popularité du pentecôtisme auprès des femmes peut, à prime abord, sembler paradoxale puisque ce mouvement religieux promeut des valeurs sociales conservatrices. Nos observations révèlent que les femmes perçoivent bien plus d’avantages que de désavantages à la conversion au pentecôtisme. La vie de ces femmes se trouve transformée sous plusieurs angles à travers l’adoption d’un mode de vie régulé par les enseignements de la Bible et l’orientation du soi vers Dieu. Plusieurs changements sont observés par les femmes, notamment des transformations personnelles, à la fois dans les sphères domestique et publique. L’analyse des données démontre que la forte présence féminine au sein des églises ainsi que l’agentivité de ces dernières contribue à rendre positive et valorisante l’expérience de cette religion.Over the past 40 years, several Pentecostal churches have emerged in the Kaingang community, an indigenous people of southern Brazil, where those churches experience considerable popularity. The conversion to this religion generates various ideological transformations that have a significant impact on gender roles within the community. This study examines the transformations that result from this phenomenon in the life of the Kaingang women in the Sede village of the Terra Indígena Xapecó; a village where women represent by far the majority of practitioners within the Pentecostal churches. The popularity of Pentecostalism among women may at first seem paradoxical given that this religious movement promotes conservative social values. Our observations reveal that women perceive more benefits than disadvantages to converting to Pentecostalism. Their lives are transformed in several respects through the adoption of a way of life guided by the teachings of the Bible and an orientation of the self toward God. Several changes occur for these women, including personal transformations, both in the domestic and public spheres. Data analysis shows that the strong female presence within the churches and their own agency yields a positive and rewarding experience from this religion.Nos últimos 40 anos, várias igrejas pentecostais implantaram-se na comunidade Kaingang, um povo indígena do sul do Brasil, onde elas têm uma popularidade considerável. A conversão para esta religião gera transformações diversas num nível ideológico que têm um impacto significativo sobre os papéis de gênero (masculino e feminino) dentro desta sociedade. Este estudo analisa as transformações na vida das mulheres kaingang da aldeia Sede da Terra Indígena Xapecó que resultam da conversão ao pentecostalismo. Nesta aldeia, as mulheres constituem a maioria dos adeptos dentro das igrejas pentecostais. A popularidade do pentecostalismo entre as mulheres pode parecer, à primeira vista, paradoxal por que este movimento religioso promove valores sociais conservadores. Nossas observações mostram que as mulheres percebem mais benefícios do que desvantagens depois da conversão ao pentecostalismo. A vida dessas mulheres transforma-se de várias maneiras através da adopção de um modo de vida regulado pelos ensinamentos da Bíblia e a orientação do si para Deus. Várias mudanças foram observadas com as mulheres, incluindo transformações pessoais, tanto nas esferas domésticas e públicas. A análise dos dados mostra que a forte presença feminina dentro das igrejas e a agency delas contribuam a tornar a experiência desta religião positiva e gratificante

Match-And-Deform: Time Series Domain Adaptation through Optimal Transport and Temporal Alignment

While large volumes of unlabeled data are usually available, associated labels are often scarce. The unsupervised domain adaptation problem aims at exploiting labels from a source domain to classify data from a related, yet different, target domain. When time series are at stake, new difficulties arise as temporal shifts may appear in addition to the standard feature distribution shift. In this paper, we introduce the Match-And-Deform (MAD) approach that aims at finding correspondences between the source and target time series while allowing temporal distortions. The associated optimization problem simultaneously aligns the series thanks to an optimal transport loss and the time stamps through dynamic time warping. When embedded into a deep neural network, MAD helps learning new representations of time series that both align the domains and maximize the discriminative power of the network. Empirical studies on benchmark datasets and remote sensing data demonstrate that MAD makes meaningful sample-to-sample pairing and time shift estimation, reaching similar or better classification performance than state-of-the-art deep time series domain adaptation strategies

Inventaire des archives électorales, 1936-2019

L’analyse des élections a toujours été au cœur des préoccupations scientifiques du laboratoire depuis ses origines en 1960. Depuis cinquante ans, une masse considérable d’archives électorales a été accumulée, mêlant résultats, matériel de propagande, professions de foi, discours, dossiers de candidat, affiches, documents officiels, etc. Fruit d’un travail de longue haleine, les archives électorales du CEVIPOF offrent un matériel original et compréhensif à destination de la communauté des chercheurs et plus largement de tout observateur avisé des élections. [Début de la préface de Martial Foucault

Inventaire des archives électorales, 1936-2019

L’analyse des élections a toujours été au cœur des préoccupations scientifiques du laboratoire depuis ses origines en 1960. Depuis cinquante ans, une masse considérable d’archives électorales a été accumulée, mêlant résultats, matériel de propagande, professions de foi, discours, dossiers de candidat, affiches, documents officiels, etc. Fruit d’un travail de longue haleine, les archives électorales du CEVIPOF offrent un matériel original et compréhensif à destination de la communauté des chercheurs et plus largement de tout observateur avisé des élections. [Début de la préface de Martial Foucault

Successful Reach and Adoption of a workplace health promotion RCT targeting a group of high-risk workers

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Cleaners are rarely introduced to workplace health promotion programs. The study's objective was to evaluate the reach and adoption of a workplace randomized controlled trial (RCT) among cleaners in Denmark.</p> <p>Methods</p> <p>Cleaning businesses with at least 30 employees, that could offer a weekly 1-hour intervention during working hours, were invited to participate. Employees working at least 20 hours/week were invited to answer a screening questionnaire and consent to participate. Analyses determined the differences in health variables between responders and non-responders, consenters and non-consenters, participants and non-participants and between participants of the RCT's three groups: physical coordination training, cognitive-behavioural theory-based training and reference group.</p> <p>Results</p> <p>From 16 eligible workplaces, a representative sample of 50% adopted the trial. Of 758 eligible employees, 78% responded to the screening questionnaire and 49% consented to participate. Consenters and participants differed from non-consenters and non-participants by having higher BMI, more chronic diseases and poorer musculoskeletal health.</p> <p>Conclusions</p> <p>This study indicates that workplace health promotion programs directed at health risk factors among cleaners enable significant adoption and reach to a high-risk subgroup of the Danish workforce.</p> <p>Trial registration</p> <p>Trial registration ISRCTN96241850</p

Finishing the euchromatic sequence of the human genome

The sequence of the human genome encodes the genetic instructions for human physiology, as well as rich information about human evolution. In 2001, the International Human Genome Sequencing Consortium reported a draft sequence of the euchromatic portion of the human genome. Since then, the international collaboration has worked to convert this draft into a genome sequence with high accuracy and nearly complete coverage. Here, we report the result of this finishing process. The current genome sequence (Build 35) contains 2.85 billion nucleotides interrupted by only 341 gaps. It covers ∼99% of the euchromatic genome and is accurate to an error rate of ∼1 event per 100,000 bases. Many of the remaining euchromatic gaps are associated with segmental duplications and will require focused work with new methods. The near-complete sequence, the first for a vertebrate, greatly improves the precision of biological analyses of the human genome including studies of gene number, birth and death. Notably, the human enome seems to encode only 20,000-25,000 protein-coding genes. The genome sequence reported here should serve as a firm foundation for biomedical research in the decades ahead

Land cover mapping by using satellite image time series at high resolutions : identification and processing of mislabeled data

L'étude des surfaces continentales est devenue ces dernières années un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour la gestion et le suivi des territoires, notamment en matière de consommation des terres agricoles et d'étalement urbain. Dans ce contexte, les cartes d'occupation du sol caractérisant la couverture biophysique des terres émergées jouent un rôle essentiel pour la cartographie des surfaces continentales. La production de ces cartes sur de grandes étendues s'appuie sur des données satellitaires qui permettent de photographier les surfaces continentales fréquemment et à faible coût. Le lancement de nouvelles constellations satellitaires - Landsat-8 et Sentinel-2 - permet depuis quelques années l'acquisition de séries temporelles à hautes résolutions. Ces dernières sont utilisées dans des processus de classification supervisée afin de produire les cartes d'occupation du sol. L'arrivée de ces nouvelles données ouvre de nouvelles perspectives, mais questionne sur le choix des algorithmes de classification et des données à fournir en entrée du système de classification. Outre les données satellitaires, les algorithmes de classification supervisée utilisent des échantillons d'apprentissage pour définir leur règle de décision. Dans notre cas, ces échantillons sont étiquetés, \ie{} la classe associée à une occupation des sols est connue. Ainsi, la qualité de la carte d'occupation des sols est directement liée à la qualité des étiquettes des échantillons d'apprentissage. Or, la classification sur de grandes étendues nécessite un grand nombre d'échantillons, qui caractérise la diversité des paysages. Cependant, la collecte de données de référence est une tâche longue et fastidieuse. Ainsi, les échantillons d'apprentissage sont bien souvent extraits d'anciennes bases de données pour obtenir un nombre conséquent d'échantillons sur l'ensemble de la surface à cartographier. Cependant, l'utilisation de ces anciennes données pour classer des images satellitaires plus récentes conduit à la présence de nombreuses données mal étiquetées parmi les échantillons d'apprentissage. Malheureusement, l'utilisation de ces échantillons mal étiquetés dans le processus de classification peut engendrer des erreurs de classification, et donc une détérioration de la qualité de la carte produite. L'objectif général de la thèse vise à améliorer la classification des nouvelles séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions. Le premier objectif consiste à déterminer la stabilité et la robustesse des méthodes de classification sur de grandes étendues. Plus particulièrement, les travaux portent sur l'analyse d'algorithmes de classification et la sensibilité de ces algorithmes vis-à-vis de leurs paramètres et des données en entrée du système de classification. De plus, la robustesse de ces algorithmes à la présence des données imparfaites est étudiée. Le second objectif s'intéresse aux erreurs présentes dans les données d'apprentissage, connues sous le nom de données mal étiquetées. Dans un premier temps, des méthodes de détection de données mal étiquetées sont proposées et étudiées. Dans un second temps, un cadre méthodologique est proposé afin de prendre en compte les données mal étiquetées dans le processus de classification. L'objectif est de réduire l'influence des données mal étiquetées sur les performances de l'algorithme de classification, et donc d'améliorer la carte d'occupation des sols produite.Land surface monitoring is a key challenge for diverse applications such as environment, forestry, hydrology and geology. Such monitoring is particularly helpful for the management of territories and the prediction of climate trends. For this purpose, mapping approaches that employ satellite-based Earth Observations at different spatial and temporal scales are used to obtain the land surface characteristics. More precisely, supervised classification algorithms that exploit satellite data present many advantages compared to other mapping methods. In addition, the recent launches of new satellite constellations - Landsat-8 and Sentinel-2 - enable the acquisition of satellite image time series at high spatial and spectral resolutions, that are of great interest to describe vegetation land cover. These satellite data open new perspectives, but also interrogate the choice of classification algorithms and the choice of input data. In addition, learning classification algorithms over large areas require a substantial number of instances per land cover class describing landscape variability. Accordingly, training data can be extracted from existing maps or specific existing databases, such as crop parcel farmer's declaration or government databases. When using these databases, the main drawbacks are the lack of accuracy and update problems due to a long production time. Unfortunately, the use of these imperfect training data lead to the presence of mislabeled training instance that may impact the classification performance, and so the quality of the produced land cover map. Taking into account the above challenges, this Ph.D. work aims at improving the classification of new satellite image time series at high resolutions. The work has been divided into two main parts. The first Ph.D. goal consists in studying different classification systems by evaluating two classification algorithms with several input datasets. In addition, the stability and the robustness of the classification methods are discussed. The second goal deals with the errors contained in the training data. Firstly, methods for the detection of mislabeled data are proposed and analyzed. Secondly, a filtering method is proposed to take into account the mislabeled data in the classification framework. The objective is to reduce the influence of mislabeled data on the classification performance, and thus to improve the produced land cover map

Cartographie de l’occupation des sols à partir de séries temporelles d’images satellitaires à hautes résolutions Identification et traitement des données mal étiquetées

Land surface monitoring is a key challenge for diverse applications such as environment, forestry, hydrology and geology. Such monitoring is particularly helpful for the management of territories and the prediction of climate trends. For this purpose, mapping approaches that employ satellite-based Earth Observations at different spatial and temporal scales are used to obtain the land surface characteristics.More precisely, supervised classification algorithms that exploit satellite data present many advantages compared to other mapping methods. In addition, the recent launches of new satellite constellations -- Landsat-8 and Sentinel-2 -- enable the acquisition of satellite image time series at high spatial and spectral resolutions, that are of great interest to describe vegetation land cover. These satellite data open new perspectives, but also interrogate the choice of classification algorithms and the choice of input data.In addition, learning classification algorithms over large areas require a substantial number of instances per land cover class describing landscape variability. Accordingly, training data can be extracted from existing maps or specific existing databases, such as crop parcel farmer’s declaration or government databases. When using these databases, the main drawbacks are the lack of accuracy and update problems due to a long production time. Unfortunately, the use of these imperfect training data lead to the presence of mislabeled training instance that may impact the classification performance, and so the quality of the produced land cover map.Taking into account the above challenges, this Ph.D. work aims at improving the classification of new satellite image time series at high resolutions. The work has been divided into two main parts. The first Ph.D. goal consists in studying different classification systems by evaluating two classification algorithms with several input datasets. In addition, the stability and the robustness of the classification methods are discussed. The second goal deals with the errors contained in the training data. Firstly, methods for the detection of mislabeled data are proposed and analyzed. Secondly, a filtering method is proposed to take into account the mislabeled data in the classification framework. The objective is to reduce the influence of mislabeled data on the classification performance, and thus to improve the produced land cover map.L'étude des surfaces continentales est devenue ces dernières années un enjeu majeur à l'échelle mondiale pour la gestion et le suivi des territoires, notamment en matière de consommation des terres agricoles et d'étalement urbain. Dans ce contexte, les cartes d'occupation du sol caractérisant la couverture biophysique des terres émergées jouent un rôle essentiel pour la cartographie des surfaces continentales.La production de ces cartes sur de grandes étendues s'appuie sur des données satellitaires qui permettent de photographier les surfaces continentales fréquemment et à faible coût. Le lancement de nouvelles constellations satellitaires -- Landsat-8 et Sentinel-2 -- permet depuis quelques années l'acquisition de séries temporelles à hautes résolutions. Ces dernières sont utilisées dans des processus de classification supervisée afin de produire les cartes d'occupation du sol. L'arrivée de ces nouvelles données ouvre de nouvelles perspectives, mais questionne sur le choix des algorithmes de classification et des données à fournir en entrée du système de classification.Outre les données satellitaires, les algorithmes de classification supervisée utilisent des échantillons d'apprentissage pour définir leur règle de décision. Dans notre cas, ces échantillons sont étiquetés, \ie{} la classe associée à une occupation des sols est connue. Ainsi, la qualité de la carte d'occupation des sols est directement liée à la qualité des étiquettes des échantillons d'apprentissage. Or, la classification sur de grandes étendues nécessite un grand nombre d'échantillons, qui caractérise la diversité des paysages. Cependant, la collecte de données de référence est une tâche longue et fastidieuse. Ainsi, les échantillons d'apprentissage sont bien souvent extraits d'anciennes bases de données pour obtenir un nombre conséquent d'échantillons sur l'ensemble de la surface à cartographier. Cependant, l'utilisation de ces anciennes données pour classer des images satellitaires plus récentes conduit à la présence de nombreuses données mal étiquetées parmi les échantillons d’apprentissage. Malheureusement, l'utilisation de ces échantillons mal étiquetés dans le processus de classification peut engendrer des erreurs de classification, et donc une détérioration de la qualité de la carte produite.L'objectif général de la thèse vise à améliorer la classification des nouvelles séries temporelles d'images satellitaires à hautes résolutions. Le premier objectif consiste à déterminer la stabilité et la robustesse des méthodes de classification sur de grandes étendues. Plus particulièrement, les travaux portent sur l'analyse d'algorithmes de classification et la sensibilité de ces algorithmes vis-à-vis de leurs paramètres et des données en entrée du système de classification. De plus, la robustesse de ces algorithmes à la présence des données imparfaites est étudiée. Le second objectif s'intéresse aux erreurs présentes dans les données d'apprentissage, connues sous le nom de données mal étiquetées. Dans un premier temps, des méthodes de détection de données mal étiquetées sont proposées et étudiées. Dans un second temps, un cadre méthodologique est proposé afin de prendre en compte les données mal étiquetées dans le processus de classification. L'objectif est de réduire l'influence des données mal étiquetées sur les performances de l'algorithme de classification, et donc d'améliorer la carte d'occupation des sols produite

Effect of Training Class Label Noise on Classification Performances for Land Cover Mapping with Satellite Image Time Series

Supervised classification systems used for land cover mapping require accurate reference databases. These reference data come generally from different sources such as field measurements, thematic maps, or aerial photographs. Due to misregistration, update delay, or land cover complexity, they may contain class label noise, i.e., a wrong label assignment. This study aims at evaluating the impact of mislabeled training data on classification performances for land cover mapping. Particularly, it addresses the random and systematic label noise problem for the classification of high resolution satellite image time series. Experiments are carried out on synthetic and real datasets with two traditional classifiers: Support Vector Machines (SVM) and Random Forests (RF). A synthetic dataset has been designed for this study, simulating vegetation profiles over one year. The real dataset is composed of Landsat-8 and SPOT-4 images acquired during one year in the south of France. The results show that both classifiers are little influenced for low random noise levels up to 25%–30%, but their performances drop down for higher noise levels. Different classification configurations are tested by increasing the number of classes, using different input feature vectors, and changing the number of training instances. Algorithm complexities are also analyzed. The RF classifier achieves high robustness to random and systematic label noise for all the tested configurations; whereas the SVM classifier is more sensitive to the kernel choice and to the input feature vectors. Finally, this work reveals that the cross-validation procedure is impacted by the presence of class label noise