Добірка наукової літератури з теми "Sélection de labels"

Une action de conservation génétique a été entreprise sur 4 souches de poules créées à la Station INRA du Magneraud en vue d’être utilisées dans des croisements commerciaux mais dont la sélection selon cette optique a été abandonnée en 1977. Leur nom de code et les principales caractéristiques sont les suivantes : M-22, une Wyandotte blanche à crête simple ; M-33, souche synthétique provenant pour moitié de la race Marans ; M-88, souche synthétique à base des races Wyandotte et Rhode-Island et porteuse du gène de nanisme dw ; P-00, une Leghorn blanche à crête en pois et pondant des œufs à coquille bleutée. Le programme de conservation prévoyait une pression de sélection légère et un contrôle détaillé des performances. Pour la sélection, 50 % des poules contrôlées étaient gardées comme reproductrices sur la base du nombre d’œufs commercialisables pondus à l’âge de 42 semaines. Les résultats observés au cours de 5 générations obtenues de 1981 à 1985 sont présentés et discutés dans le présent article. La meilleure pondeuse s’est révélée être la souche P-00, suivie de la souche M-22. Les 2 souches M-22 et M-33, qui avaient des performances de ponte comparables aux souches nanifiées de reproductrices chair commerciales, pourraient être utilisées dans la production d’un poulet de type « label ». La souche M-33, qui donne des œufs à coquille brun foncé, pourrait intéresser tous ceux qui recherchent une coquille très colorée. La souche M-88 présentait le moins bon taux de ponte et le plus fort pourcentage d’oeufs cassés, mais le poids de l’muf était élevé malgré la présence du gène de nanisme. Un effort avait été entrepris pour améliorer la solidité de la coquille de ses aeufs, il faudrait le poursuivre.

<p><strong>ABSTRACT</strong></p><p><strong>Background: </strong>Antimicrobial allergy labels, either self-reported or placed in a patient’s medical record, are common, but in many cases they are not associated with a true immunoglobulin E–mediated allergic response.</p><p><strong>Objective: </strong>To assess the impact of antimicrobial allergy labels on anti - microbial prescribing, resource utilization, and clinical outcomes.</p><p><strong>Data Sources: </strong>The MEDLINE, Embase, CINAHL, and Scopus electronic databases were searched for the period 1990 to January 2016.</p><p><strong>Study Selection: </strong>Controlled studies with the objective of assessing antimicrobial prescribing, resource utilization, and/or clinical outcomes associated with antimicrobial allergy labels were included.</p><p><strong>Results: </strong>The search identified 560 unique citations, of which 7 articles met the inclusion criteria. One additional article identified by an expert in the field was also included. Four of the identified papers were limited to penicillin or other ß-lactam allergies. Six studies noted differences in antibiotic selection between patients with allergy labels and those without such labels. Broader-spectrum or second-line agents (e.g., vancomycin, clindamycin, and fluoroquinolones) were more commonly prescribed for patients with penicillin allergy labels. Antibiotic therapy costs were significantly higher for patients with allergy labels than for those without. The impact of allergy labels on clinical outcomes was mixed. One study indicated a longer length of hospital stay, 2 studies reported higher readmission rates, and 1 study reported a higher rate of antibiotic-resistant organisms for patients with allergy labels.</p><p><strong>Conclusions: </strong>Most of the available literature is limited to penicillin or ß-lactam allergy. The growing body of knowledge supports the concept that ß-lactam allergy labels are not benign and that labelling in the absence of a true allergy has a negative effect on patient care. Allergy labelling appears to be associated with suboptimal antibiotic selection, greater treatment costs, prolonged length of stay, greater readmission rates, and higher prevalence of antibiotic-resistant organisms. There is an opportunity for antimicrobial stewardship programs to implement systematic allergy verification to optimize antimicrobial therapy and improve patient care.</p><p> </p><p><strong>RÉSUMÉ</strong></p><p><strong>Contexte: </strong>Les mentions d’allergies aux antimicrobiens, soit autodéclarées soit consignées dans un dossier médical, sont fréquentes, mais dans bien des cas elles ne signalent pas une véritable réaction allergique à mediation par l’immunoglobuline E.</p><p><strong>Objectif : </strong>Évaluer l’effet des mentions d’allergie aux antimicrobiens sur les habitudes de prescription d’antimicrobiens, l’utilisation des ressources et les résultats cliniques.</p><p><strong>Sources des données : </strong>Les bases de données numériques MEDLINE, Embase, CINAHL et Scopus ont été interrogées pour la période allant de 1990 à janvier 2016.</p><p><strong>Sélection des études : </strong>Les essais cliniques comparatifs dont l’objectif était d’évaluer les habitudes de prescription d’antimicrobiens, l’utilisation des ressources ou les résultats cliniques associés aux mentions d’allergie aux antimicrobiens ont été inclus.</p><p><strong>Résultats : </strong>La recherche a permis de trouver 560 citations distinctes et ainsi de repérer sept articles qui répondaient aux critères d’inclusion. Un article supplémentaire signalé par un expert du domaine a été inclus à l’analyse. Quatre de ces articles se limitaient aux allergies à la pénicilline ou à d’autres ß-lactamines. Six études ont noté des différences dans le choix des antibiotiques entre les patients ayant une mention d’allergie à leur dossier et ceux n’en ayant pas. Des antibiotiques à plus large spectre ou des médicaments de deuxième intention (comme la vancomycine, la clindamycine et les fluoroquinolones) étaient plus souvent prescrits pour les patients ayant une mention d’allergie à la pénicilline. Les coûts des antibiothérapies étaient significativement plus élevés pour les patients ayant une mention d’allergie que pour ceux n’en ayant pas à leur dossier. L’effet des mentions d’allergie sur les résultats cliniques était inégal. Une étude indiquait un séjour plus long à l’hôpital, deux études indiquaient des taux de réadmission plus élevés et une étude indiquait un taux plus élevé d’organismes résistants aux antibiotiques pour les patients ayant une mention d’allergie comparativement à ceux n’en ayant pas.</p><p><strong>Conclusions : </strong>La majeure partie des articles disponibles se limitent aux allergies à la pénicilline ou à d’autres ß-lactamines. De plus en plus, le savoir vient appuyer le concept voulant que les mentions d’allergies aux ß-lactamines ne soient pas bénignes et que leur emploi en l’absence d’une allergie réelle ait un effet négatif sur les soins aux patients. Les mentions d’allergie semblent être associées à un choix sous-optimal d’antibiotiques, des coûts de traitement plus élevés, des séjours plus longs, des taux de réadmission plus élevés et une plus grande prévalence d’organismes résistants aux antibiotiques. Or, les programmes de gérance des antimicrobiens pourraient permettre de mettre en oeuvre des procédures de verification systématique des allergies afin d’optimiser l’antibiothérapie et d’améliorer les soins aux patients.</p>

Avec l’avènement et le développement rapide des technologies numériques, les données sont devenues à la fois un bien précieux et très abondant. Cependant, avec une telle profusion, se posent des questions relatives à la qualité et l’étiquetage de ces données. En effet, à cause de l’augmentation des volumes de données disponibles, alors que le coût de l’étiquetage par des experts humains reste très important, il est de plus en plus nécessaire de pouvoir renforcer l’apprentissage semi-supervisé grâce l’exploitation des données nonlabellisées. Ce problème est d’autant plus marqué dans le cas de l’apprentissage multilabels, et en particulier pour la régression, où chaque unité statistique est guidée par plusieurs cibles différentes, qui prennent la forme de scores numériques. C’est dans ce cadre fondamental, que s’inscrit cette thèse. Tout d’abord, nous commençons par proposer une méthode d’apprentissage pour la régression semi-supervisée, que nous mettons à l’épreuve à travers une étude expérimentale détaillée. Grâce à cette nouvelle méthode, nous présentons une deuxième contribution, plus adaptée au contexte multi-labels. Nous montrons également son efficacité par une étude comparative, sur des jeux de données issues de la littérature. Par ailleurs, la dimensionnalité du problème demeure toujours la difficulté de l’apprentissage automatique, et sa réduction suscite l’intérêt de plusieurs chercheurs dans la communauté. Une des tâches majeures répondant à cette problématique est la sélection de variables, que nous proposons d’étudier ici dans un cadre complexe : semi-supervisé, multi-labels et pour la régression
With the advent and rapid growth of digital technologies, data has become a precious asset as well as plentiful. However, with such an abundance come issues about data quality and labelling. Because of growing numbers of available data volumes, while human expert labelling is still important, it is more and more necessary to reinforce semi-supervised learning with the exploitation of unlabeled data. This problem is all the more noticeable in the multi-label learning framework, and in particular for regression, where each statistical unit is guided by many different targets, taking the form of numerical scores. This thesis focuses on this fundamental framework. First, we begin by proposing a method for semi-supervised regression, that we challenge through a detailed experimental study. Thanks to this new method, we present a second contribution, more fitted to the multi-label framework. We also show its efficiency with a comparative study on literature data sets. Furthermore, the problem dimension is always a pain point of machine learning, and reducing it sparks the interest of many researchers. Feature selection is one of the major tasks addressing this problem, and we propose to study it here in a complex framework : for semi-supervised, multi-label regression. Finally, an experimental validation is proposed on a real problem about automatic annotation of tires, to tackle the needs expressed by the industrial partner of this thesis

Les méthodes ensemblistes constituent un sujet de recherche très populaire au cours de la dernière décennie. Leur succès découle en grande partie de leurs solutions attrayantes pour résoudre différents problèmes d'apprentissage intéressants parmi lesquels l'amélioration de l'exactitude d'une prédiction, la sélection de variables, l'apprentissage de métrique, le passage à l'échelle d'algorithmes inductifs, l'apprentissage de multiples jeux de données physiques distribués, l'apprentissage de flux de données soumis à une dérive conceptuelle, etc... Dans cette thèse nous allons dans un premier temps présenter une comparaison empirique approfondie de 19 algorithmes ensemblistes d'apprentissage supervisé proposé dans la littérature sur différents jeux de données de référence. Non seulement nous allons comparer leurs performances selon des métriques standards de performances (Exactitude, AUC, RMS) mais également nous analyserons leur diagrammes kappa-erreur, la calibration et les propriétés biais-variance. Nous allons aborder ensuite la problématique d'amélioration des ensembles de modèles par la sélection dynamique d'ensembles (dynamic ensemble selection, DES). La sélection dynamique est un sous-domaine de l'apprentissage ensembliste où pour une donnée d'entrée x, le meilleur sous-ensemble en terme de taux de réussite est sélectionné dynamiquement. L'idée derrière les approches DES est que différents modèles ont différentes zones de compétence dans l'espace des instances. La plupart des méthodes proposées estime l'importance individuelle de chaque classifieur faible au sein d'une zone de compétence habituellement déterminée par les plus proches voisins dans un espace euclidien. Nous proposons et étudions dans cette thèse deux nouvelles approches DES. La première nommée ST-DES est conçue pour les ensembles de modèles à base d'arbres de décision. Cette méthode sélectionne via une métrique supervisée interne à l'arbre, idée motivée par le problème de la malédiction de la dimensionnalité : pour les jeux de données avec un grand nombre de variables, les métriques usuelles telle la distance euclidienne sont moins pertinentes. La seconde approche, PCC-DES, formule la problématique DES en une tâche d'apprentissage multi-label avec une fonction coût spécifique. Ici chaque label correspond à un classifieur et une base multi-label d'entraînement est constituée sur l'habilité de chaque classifieur de classer chaque instance du jeu de données d'origine. Cela nous permet d'exploiter des récentes avancées dans le domaine de l'apprentissage multi-label. PCC-DES peut être utilisé pour les approches ensemblistes homogènes et également hétérogènes. Son avantage est de prendre en compte explicitement les corrélations entre les prédictions des classifieurs. Ces algorithmes sont testés sur un éventail de jeux de données de référence et les résultats démontrent leur efficacité faces aux dernières alternatives de l'état de l'art
Ensemble methods has been a very popular research topic during the last decade. Their success arises largely from the fact that they offer an appealing solution to several interesting learning problems, such as improving prediction accuracy, feature selection, metric learning, scaling inductive algorithms to large databases, learning from multiple physically distributed data sets, learning from concept-drifting data streams etc. In this thesis, we first present an extensive empirical comparison between nineteen prototypical supervised ensemble learning algorithms, that have been proposed in the literature, on various benchmark data sets. We not only compare their performance in terms of standard performance metrics (Accuracy, AUC, RMS) but we also analyze their kappa-error diagrams, calibration and bias-variance properties. We then address the problem of improving the performances of ensemble learning approaches with dynamic ensemble selection (DES). Dynamic pruning is the problem of finding given an input x, a subset of models among the ensemble that achieves the best possible prediction accuracy. The idea behind DES approaches is that different models have different areas of expertise in the instance space. Most methods proposed for this purpose estimate the individual relevance of the base classifiers within a local region of competence usually given by the nearest neighbours in the euclidean space. We propose and discuss two novel DES approaches. The first, called ST-DES, is designed for decision tree based ensemble models. This method prunes the trees using an internal supervised tree-based metric; it is motivated by the fact that in high dimensional data sets, usual metrics like euclidean distance suffer from the curse of dimensionality. The second approach, called PCC-DES, formulates the DES problem as a multi-label learning task with a specific loss function. Labels correspond to the base classifiers and multi-label training examples are formed based on the ability of each classifier to correctly classify each original training example. This allows us to take advantage of recent advances in the area of multi-label learning. PCC-DES works on homogeneous and heterogeneous ensembles as well. Its advantage is to explicitly capture the dependencies between the classifiers predictions. These algorithms are tested on a variety of benchmark data sets and the results demonstrate their effectiveness against competitive state-of-the-art alternatives

La classification multi-label est une extension de la classification traditionnelle dans laquelle les classes ne sont pas mutuellement exclusives, chaque individu pouvant appartenir à plusieurs classes simultanément. Ce type de classification est requis par un grand nombre d’applications actuelles telles que la classification d’images et l’annotation de vidéos. Le principal objectif de cette thèse est la proposition de nouvelles méthodes pour répondre au problème de classification multi-label. La première partie de cette thèse s’intéresse au problème d’apprentissage multi-label dans le cadre des fonctions de croyance. Nous développons une méthode capable de tenir compte des corrélations entre les différentes classes et de classer les individus en utilisant le formalisme de représentation de l’incertitude pour les variables multi-valuées. La deuxième partie aborde le problème de l’édition des bases d’apprentissage pour la classification multi-label. Nous proposons un algorithme basé sur l’approche des k-plus proches voisins qui permet de détecter les exemples erronés dans l’ensemble d’apprentissage. Des expérimentations menées sur des jeux de données synthétiques et réelles montrent l’intérêt des approches étudiées
Multi-label classification is an extension of traditional single-label classification, where classes are not mutually exclusive, and each example can be assigned by several classes simultaneously . It is encountered in various modern applications such as scene classification and video annotation. the main objective of this thesis is the development of new techniques to adress the problem of multi-label classification that achieves promising classification performance. the first part of this manuscript studies the problem of multi-label classification in the context of the theory of belief functions. We propose a multi-label learning method that is able to take into account relationships between labels ant to classify new instances using the formalism of representation of uncertainty for set-valued variables. The second part deals withe the problem of prototype selection in the framework of multi-label learning. We propose an editing algorithm based on the k-nearest neighbor rule in order to purify training dataset and improve the performances of multi-label classification algorithms. Experimental results on synthetic and real-world datasets show the effectiveness of our approaches

Cette thèse présente l'étude de la réactivité des complexes du fer (II) "tabouret de piano" possédant un ou plusieurs ligands labiles. Dans une première partie, nous avons synthétisé toute une gamme de complexes (allyloxy)carbène chélatés du fer, à partir de complexes carbéniques possédant un ligand labile. Ceux-ci donnent lieu à une réaction de couplage carbone-carbone régiosélective conduisant à des cétones insaturées. Nous avons également mis en évidence le clivage d'une liaison Ar-Cl, possible grâce à la complexation temporaire d'atome de chlore au fragment organométallique. Dans une deuxième partie, nous montrons que les complexes du fer bis- et tris(acétonitrile) sont capables d'activer des alcynes et de former sélectivement de nouvelles liaisons C-C. Nous avons notamment découvert une réaction chimio- et la régiosélective de cycloaddition [2+2+2] conduisant aux composés sandwichs du fer à ligand pyridine et arène. Nous avons postulé un mécanisme impliquant un intermédiaire métallacyclopentadiène du fer formellement au degré d'oxydation IV, obtenu par couplage oxydant de deux molécules d'alcynes.

L'objectif de ce projet de recherche en géographie physique consistait à identifier, à évaluer et à sélectionner, à des fins écotouristiques, des géosites potentiels le long du Sentier national du Québec dans les municipalités de Labelle et de La Conception. La mise en valeur du patrimoine géologique des paysages peut se faire par le biais de l'identification de géosites. Ces derniers peuvent éventuellement permettre de répondre au volet éducatif de l'écotourisme. Pour répondre à notre objectif, nous avons développé une méthode qui consistait à dresser un inventaire des caractéristiques géologiques et géomorphologiques du territoire à l'étude et à appliquer une grille de pointage aux indicateurs qualitatifs choisis afin de faire l'évaluation et la sélection des géosites. Ces indicateurs sont la qualité des points de vue, la rareté, l'intégrité et la représentation scientifique. Un indicateur quantitatif, le nombre d'entités géologiques et géomorphologiques observées, a également été employé. Deux types de géosites potentiels ont été identifiés, soit ceux à intérêt unique et ceux à intérêts multiples, c'est-à-dire présentant respectivement une ou plus d'une entité géologique et/ou géomorphologique observables. La sélection des géosites a été effectuée en tenant compte d'un seuil établi en fonction des moyennes obtenues pour l'ensemble des sites, soit de 3,00 sur 4,00 pour les sites à intérêt unique et de 4,00 sur 5,00 pour les sites à intérêts multiples. Par cette méthode nous avons été en mesure de sélectionner 14 géosites potentiels: sentier de l'Héritage, 2 géosites, sentier Alléluia, 6 géosites, sentier Expédition/Cap-360/Mont-Gorille, 6 géosites. Afin de respecter un nombre minimum de géosites par sentier et d'assurer une certaine diversité dans les observations, nous avons également retenu 6 autres géosites dont les pointages se rapprochaient de 0,5 point des seuils établis. Un total de 20 géosites a ainsi été sélectionné. Par la suite nous avons présenté une proposition d'aménagement de géosites en regroupant ces derniers selon quatre thématiques, soit formes structurales, dépôts superficiels, formes d'érosion glaciaire et formes d'érosion actuelle. Finalement, nous avons discuté des potentiels et des contraintes d'application de la proposition d'aménagement. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Géosite, Patrimoine géologique, Patrimoine géomorphologique, Paysage, Écotourisme.

L’utilisation du glucose exogène est un déterminant de la performance sportive, particulièrement lors d’épreuves de plus d’une heure. Les caractéristiques des sujets, les conditions d’exercice et d’ingestion du glucose sont tous des facteurs pouvant affecter l’oxydation de glucose exogène (OGE). De plus, la co-ingestion d’autres substrats et l’environnement dans lequel l’activité est pratiquée peuvent également avoir un impact sur l’OGE et sa contribution à la fourniture d’énergie. Il est souvent difficile, voire impossible, de comparer les résultats des études qui ont examiné l’OGE due au manque d’uniformité dans la méthodologie. Afin de clarifier l’effet de ces facteurs sur le taux d’OGE, ainsi que sa contribution à la fourniture d’énergie lors de l’exercice prolongé, une revue de littérature et une méta-analyse ont été effectuées. Le sexe, l’âge, la masse corporelle, le VO2max des participants, le moment d’ingestion, le taux d’ingestion, la concentration de la solution, la puissance absolue et relative de l’exercice, et la durée de l’exercice ont été utilisés comme modérateurs. Les facteurs pouvant influencer le taux d’OGE et sa contribution à la fourniture d’énergie pendant l’exercice prolongé rapportés dans cette méta-analyse confirment une relation dose-réponse curvilinéaire. D’autres facteurs, tels le VO2 et le %VO2max de l’exercice, ainsi que le moment d’ingestion, permettent également d’expliquer la relation observée dans le taux d’oxydation exogène et sa contribution à la fourniture d’énergie. La grande majorité des études ayant été effectuées sur une population restreinte (hommes sportifs ou en santé, âgés entre 20 et 30 ans), davantage de travaux sont nécessaires chez les femmes et les sujets d’âge et de masse corporelle différents afin d’éviter les biais d’interprétation dus à au sexe ou aux caractéristiques physiques. Les résultats de cette méta-analyse pourront aider à améliorer les recommandations sur l’ingestion de glucides au cours de l’exercice prolongé.
Exogenous glucose oxidation is a determinant of sports performance especially in activities lasting over 1 hour. Many factors concerning the subjects, the substrate and the exercise itself could influence the capacity of the human body to oxidize exogenous glucose. Furthermore, the co-ingestion of other substrates, as well as the environment in which the activity is performed, could also influence the rate of exogenous glucose oxidation (EGO) and its contribution to the energy yield. The lack of uniformity in methodologies used to investigate EGO makes it very difficult, and in some cases even impossible, to make direct comparisons between study results. In an attempt to shed some light on the impact of those various factors on the rate of EGO and its contribution to the energy yield, the literature was reviewed and a meta-analysis was done. The sex, age, body mass, VO2max, timing of ingestion, rate of ingestion, solution concentration, exercise’s absolute and relative intensity, and exercise duration were used as moderators. Many factors can contribute to EGO and its contribution to the energy yield and the results from this meta-analysis confirm a dose-response relationship. Additional factors, such as exercise VO2 or %VO2max, and ingestion timing also have a significant effect. Further studies might be needed with women and subjects with different age and body mass to avoid bias due to an unbalanced number of studies when comparing subject characteristics. These results should help improve nutritional recommendations for carbohydrate ingestion during prolonged exercise.