A report of dangerously high carbon monoxide levels within the passenger compartment of a snow-obstructed vehicle

BACKGROUND: We sought to determine how quickly carbon monoxide would accumulate in the passenger compartment of a snow-obstructed vehicle. METHODS: A 1992 sedan was buried in snow to the level of the undercarriage, the ignition was then engaged and carbon monoxide levels recorded at 2.5-minute intervals. The primary outcome was the time at which a lethal carbon monoxide level was detected. Six trials were conducted: windows closed; windows open one inch; windows open 6 inches; windows closed and tailpipe swept clear of snow; windows closed and one cubic foot of snow removed around tailpipe; windows closed and tailpipe completely cleared of snow to ground level in a path 12 inches wide. RESULTS: Lethal levels of carbon monoxide occurred within 2.5 minutes in the vehicle when the windows were closed, within 5 minutes when the widows were opened one inch, and within 7.5 minutes when the widows were opened six inches. Dangerously high levels of carbon monoxide were detected within the vehicle when the tailpipe had been swept clear of snow and when a one cubic foot area had been cleared around the tailpipe. When the tailpipe was completely unobstructed the carbon monoxide level was zero. CONCLUSIONS: Lethal levels of carbon monoxide occurred within minutes in this snow-obstructed vehicle

Les Proses de Pierre Michon : « autobiographie du genre humain » ? Ambiguïté générique et statut du narrateur

Dans un univers romanesque dominé par l’écriture blanche, la prose travaillée de Pierre Michon est bien singulière. On a souvent noté, aussi, l’ambiguïté générique de textes qui hésitent entre biographie, autobiographie, essai et légende, entre roman et nouvelle. Aux confins du roman, l’œuvre de Pierre Michon occupe une place incontournable dans la fiction contemporaine. L’ambiguïté générique est plus qu’une question de forme. Elle est l’un des signes d’une prose réflexive, d’une fiction qui ..

La collaboration dans les équipes sportives : le lien entre la cohésion perçue, l’ambiguïté du rôle et la structure perçue de l’équipe

La cohésion dans les équipes sportives est abondamment discutée dans la littérature notamment dans son lien avec la performance. Nous nous proposons d’aborder le concept de cohésion dans le domaine du sport grâce à deux autres concepts. Ces concepts sont l’ambiguïté du rôle et la structure perçue. Cette dernière notion sera l’occasion d’utiliser un outil qu’est le sociogramme. Ces différentes notions ainsi que les outils utilisés afin de les étudier feront l’objet d’une première partie de ce travail. Nous émettons l’hypothèse que la clarté des rôles est un facteur de cohésion perçue. De plus nous vérifierons si les sociogrammes nous donnent des indications quant à la perception des rôles dans une équipe sportive. Notre étude s’est basée sur des données collectées auprès d’une équipe masculine de hockey de 18 joueurs et d’une équipe féminine de 13 joueurs. Ces deux équipes appartiennent au même club. Le test utilisé comprend un questionnaire dont les items nous permettront de créer des sociogrammes, d’un questionnaire sur la clarté des rôles et de notre version traduite du GEQ (« Group Environment Questionnaire). A l’issu de notre étude nous avons découvert dans notre échantillon féminin qu’une perception claire des rôles est un facteur favorisant la cohésion perçue. De plus, dans cet échantillon, les sociogrammes nous donnent des informations quant à la perception des rôles et sur la structure perçue. Nous proposons dans de futures études d’aborder la différence des résultats entre l’équipe féminine et l’équipe masculine ainsi que de prendre en compte différents facteurs tels que le niveau compétitif des équipes, les stratégies de l’entraineur et les stratégies individuelles pour promouvoir la cohésion.Mémoire de master [120] en sciences psychologiques, Université catholique de Louvain, 201

Méthodes d'apprentissage statistique pour le criblage virtuel de médicament

The rational drug discovery process has limited success despite all the advances in understanding diseases, and technological breakthroughs. Indeed, the process of drug development is currently estimated to require about 1.8 billion US dollars over about 13 years on average. Computational approaches are promising ways to facilitate the tedious task of drug discovery. We focus in this thesis on statistical approaches which virtually screen a large set of compounds against a large set of proteins, which can help to identify drug candidates for known therapeutic targets, anticipate potential side effects or to suggest new therapeutic indications of known drugs. This thesis is conceived following two lines of approaches to perform drug virtual screening : data-blinded feature-based approaches (in which molecules and proteins are numerically described based on experts' knowledge), and data-driven feature-based approaches (in which compounds and proteins numerical descriptors are learned automatically from the chemical graph and the protein sequence). We discuss these approaches, and also propose applications of virtual screening to guide the drug discovery process.Le processus de découverte de médicaments a un succès limité malgré tous les progrès réalisés. En effet, on estime actuellement que le développement d'un médicament nécessite environ 1,8 milliard de dollars américains sur environ 13 ans. Nous nous concentrons dans cette thèse sur des approches statistiques qui criblent virtuellement un grand ensemble de composés chimique contre un grand nombre de protéines. Leurs applications sont polyvalentes : elles permettent d’identifier des candidats médicaments pour des cibles thérapeutiques connues, d’anticiper des effets secondaires potentiels, ou de proposer de nouvelles indications thérapeutiques pour des médicaments connus. Cette thèse est conçue selon deux cadres d'approches de criblage virtuel : les approches dans lesquelles les données sont décrites numériquement sur la base des connaissances des experts, et les approches basées sur l'apprentissage automatique de la représentation numérique à partir du graphe moléculaire et de la séquence protéique. Nous discutons ces approches et les appliquons pour guider la découverte de médicaments

Machine learning approaches for drug virtual screening

Le processus de découverte de médicaments a un succès limité malgré tous les progrès réalisés. En effet, on estime actuellement que le développement d'un médicament nécessite environ 1,8 milliard de dollars américains sur environ 13 ans. Nous nous concentrons dans cette thèse sur des approches statistiques qui criblent virtuellement un grand ensemble de composés chimique contre un grand nombre de protéines. Leurs applications sont polyvalentes : elles permettent d’identifier des candidats médicaments pour des cibles thérapeutiques connues, d’anticiper des effets secondaires potentiels, ou de proposer de nouvelles indications thérapeutiques pour des médicaments connus. Cette thèse est conçue selon deux cadres d'approches de criblage virtuel : les approches dans lesquelles les données sont décrites numériquement sur la base des connaissances des experts, et les approches basées sur l'apprentissage automatique de la représentation numérique à partir du graphe moléculaire et de la séquence protéique. Nous discutons ces approches et les appliquons pour guider la découverte de médicaments.The rational drug discovery process has limited success despite all the advances in understanding diseases, and technological breakthroughs. Indeed, the process of drug development is currently estimated to require about 1.8 billion US dollars over about 13 years on average. Computational approaches are promising ways to facilitate the tedious task of drug discovery. We focus in this thesis on statistical approaches which virtually screen a large set of compounds against a large set of proteins, which can help to identify drug candidates for known therapeutic targets, anticipate potential side effects or to suggest new therapeutic indications of known drugs. This thesis is conceived following two lines of approaches to perform drug virtual screening : data-blinded feature-based approaches (in which molecules and proteins are numerically described based on experts' knowledge), and data-driven feature-based approaches (in which compounds and proteins numerical descriptors are learned automatically from the chemical graph and the protein sequence). We discuss these approaches, and also propose applications of virtual screening to guide the drug discovery process

Effet de toxines fongiques sur des biofilms mixtes de <em>Candida albicans</em> et<em> Candida krusei</em>

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Le Creuset médiéval de Pierre Michon

Cette époque, on le sait, aime les os. Pas tous les os, ils ont grand soin de choisir, disputent et parfois s’entretuent sur ce choix : les os seulement qu’on peut revêtir d’un texte, le Texte écrit il y a mille ans ou les textes écrits il y a cent ans, ou le texte qu’on écrit à l’instant pour eux, les os que Cluny ou Saint-Denis a nommés et scellés, ceux qui à des signes patents pour nous illisibles, firent partie d’une carcasse d’où s’évasait la parole de Dieu, la carcasse d’un saint. Comme..

Evaluation of deep and shallow learning methods in chemogenomics for the prediction of drugs specificity

International audienc