« J’ai juste besoin de parler » : les histoires de femmes sinistrées au coeur de la recherche sur les conséquences psychosociales des inondations - Leclerc, Typhaine; Lessard, Lily; Saint-Charles, Johanne (Le Climatoscope, 2024)
Les récits médiatiques et culturels qui circulent sur les événements météorologiques extrêmes (EME) ne sont pas représentatifs de l’ensemble des expériences de personnes sinistrées. Les groupes qui en subissent les conséquences les plus sévères tendent à être ceux que l’on « entend » le moins dans l’espace public. L’approche de recherche narrative permet de documenter une diversité d’expériences d’EME pour en tracer un panorama plus complet. Adoptant une approche narrative féministe, notre recherche a été menée auprès de femmes touchées par des inondations en Beauce. Des extraits d’entrevues semi-directives menées avec des femmes sinistrées offrent une illustration des conséquences psychosociales entrainées par les inondations. Les forces des participantes et certains défis rencontrés en lien avec leurs rôles dans la famille et la communauté sont aussi abordés. La méthode adoptée a permis de collecter des récits d’expérience riches et singuliers qui rendent plus tangibles les effets différenciés des EME. Tenir compte de cette diversité d’expériences favoriserait une prise en charge plus équitable des personnes sinistrées à court, moyen et long terme.

Développement d'un test d'adéquation sur les modèles d'échelle pour les maxima d'intensité de précipitations. Application aux courbes Intensité-Durée-Fréquence - Paoli, Auguste (Polytechnique Montréal, 2024)
RÉSUMÉ: Les courbes Intensité-Durée-Fréquence (IDF) sont l’outil mathématique principalement utilisé par les ingénieur(-e)s pour la modélisation des précipitations extrêmes à un endroit donné. Pour obtenir des courbes IDF fiables, des méthodes statistiques robustes sont nécessaires. L’utilisation de modèles d’échelle est indiquée pour estimer de façon plus précise les courbes IDF en réduisant le nombre de paramètres nécessaires pour modéliser le comportement ex-trême du processus de pluie. Un modèle d’échelle suppose l’existence d’une relation entre les distributions des maxima annuels d’intensité pour les différentes durées d’accumulation. Il existe différentes relations d’échelle possibles, donnant naissance à une variété de modèles. Dans ce mémoire, une procédure de test statistique est développée pour décider si un modèle d’échelle fixé est pertinent pour construire les courbes IDF à un endroit donné, basé sur les observations des maxima annuels historiques d’intensité de précipitations à cet endroit. Le test développé est une extension du test d’adéquation d’Anderson-Darling. Il implique de séparer la base de données en ensembles d’entraînement et de validation. L’ensemble d’entraînement est utilisé pour estimer les paramètres du modèle d’intérêt, et l’ensemble de validation est utilisé dans le calcul de la statistique. La distribution asymptotique de la statistique de test sous l’hypothèse nulle est établie dans un cadre général. Les quantiles de cette distribution théorique peuvent être approximés, ce qui permet de calculer analytiquement la région de rejet ainsi que la valeur-p pour le test. Dans le cas des courbes IDF, l’hypothèse nulle statue qu’un modèle d’échelle d’intérêt est adéquat. Les données sont des maxima d’intensité de précipitations. Les données correspondant à une durée d’accumulation fixée par l’utilisateur(trice) sont sélectionnées pour constituer l’ensemble de validation. Lorsque la durée choisie est la plus petite durée, les performances du test sont validées par une étude de simulation. Sous l’hypothèse nulle, le test rejette au taux nominal même pour des petits échantillons. Sous une hypothèse alternative (c’est-à-dire lorsque le modèle d’échelle utilisé pour générer les données s’écarte du modèle d’intérêt), le taux de rejet augmente avec la distance entre les modèles ainsi qu’avec la taille d’échantillon. Sur des données réelles, le test conduit à utiliser des modèles d’échelle différents à l’aéroport international Pierre-Elliott Trudeau de Montréal et à l’aérodrome Harbour de Vancouver. ABSTRACT: IDF curves are the primary mathematical tool used by engineers for modeling extreme precipitation at a given location. Reliable IDF curves require robust statistical methods. The use of scaling models allows for more precise estimations of IDF curves by reducing the num-ber of parameters needed to model the extreme behavior of the rainfall process. A scaling model assumes the existence of a relationship between the distributions of the annual inten-sity maxima accross the various accumulation durations. Diverse scaling relationships exist, giving rise to a variety of models. In this master thesis, a statistical testing procedure is developed to determine if a scaling model is suitable for constructing IDF curves at a given location, based on historical annual rain intensity maxima observed at that location. The developed test is an extension of the Anderson-Darling goodness-of-fit test. It involves splitting the database into training and validation sets. The training set is used to estimate the parameters of the model of interest, and the validation set is used in the calculation of the test statistic. The asymptotic distribution of the test statistic under the null hypothe-sis is established in a general framework. Quantiles of this theoretical distribution can be approximated, allowing for the analytical calculation of the rejection region as well as the p-value for the test. In the case of IDF curves, the null hypothesis states that a target scaling model is adequate. The data consist of precipitation intensity maxima. Data corresponding to a duration fixed by the user are selected to constitute the validation set. When the chosen duration is the smallest duration, the performances of the test are validated through a simulation study. Under the null hypothesis, the test maintains the nominal rejection rate even for small samples. Under an alternative hypothesis (i.e., when the scaling model used to generate the data deviates from the target model), the rejection rate increases with the discrepancy between the models as well as with the sample size. When applied to historical data, the test suggests the use of different scaling models at the Montréal Pierre-Elliott Trudeau international airport and at the Vancouver Harbour aerodrome.

Deep learning applications to climate change mitigation - Schmidt, Victor (2024)
Les changements climatiques sont un défi mondial imminent, dont les conséquences sont déjà observées. On sait que ces effets s’intensifieront, entraînant une augmentation de la fréquence et de la gravité des événements météorologiques extrêmes, une perturbation substantielle de la production alimentaire et le déplacement de dizaines de millions de personnes en raison de vagues de chaleur mortelles et de sécheresses. La question est donc : que peut-on y faire ? Dans cette thèse, nous faisons des changements climatiques notre objet central et explorons les voies par lesquelles la recherche en apprentissage profond peut contribuer à son atténuation. Un obstacle connu à des politiques climatiques ambitieuses est le manque de soutien et de demande populaires. Cela peut être attribué, en partie, aux causes et conséquences extrêmement complexes et imbriquées des changements climatiques. Une mauvaise conception courante est qu'ils affecteront principalement d’autres personnes que soi-même, des personnes éloignées dans le temps ou l’espace. Pour y remédier, la recherche a montré que présenter aux gens des images authentiques, locales et pertinentes d'un concept les aide à mieux comprendre et appréhender ce qui est en jeu. Dans notre première contribution, nous explorons donc comment les récentes avancées en apprentissage profond pour la vision par ordinateur et les réseaux antagonistes génératifs peuvent être utilisées pour générer des images personnalisées représentant les impacts du changement climatique. Notre objectif avec ClimateGAN est de visualiser à quoi pourrait ressembler une inondation d’un mètre à n’importe quelle adresse, indépendamment de son risque réel d’inondation sous l’effet des changements climatiques. Cette approche vise à susciter l’empathie en rendant les impacts abstraits du changement climatique plus tangibles et personnalisés. En utilisant une image de Google Street View et en la traitant avec ClimateGAN, nous générons des images d’inondation physiquement plausibles et visuellement réalistes basées sur l’adaptation de domaine à partir d’un environnement simulé, la prédiction de profondeur et la segmentation sémantique. Ce modèle a été déployé sur un site web dans le but de sensibiliser et d’engager l’action en faveur des changements climatiques. En plus d’aider les gens à mieux visualiser à quoi pourrait ressembler un avenir climatique hors de contrôle, nous étudions également dans cette thèse comment l’apprentissage profond peut améliorer les technologies existantes. Un domaine majeur de recherche dans cette direction est la recherche de nouveaux matériaux. Dans cette thèse, nous explorons plus particulièrement la prédiction des propriétés des matériaux comme moyen d’accélérer la découverte d'électro-catalyseurs, une famille de matériaux impliqués dans le stockage d’énergie à base d’hydrogène. Nous présentons deux contributions, PhAST et FAENet, qui se concentrent sur l’amélioration du compromis performance/scalabilité dans les réseaux de neurones géométriques de graphe (GNN). Avec PhAST, nous introduisons un ensemble de méthodes pour adapter la procédure GNN classique--de la création du graphe d’entrée aux prédictions d’énergie et de forces de sortie--à la tâche spécifique de prédire l’énergie d’un système atomique adsorbant-catalyseur relaxé. Nous démontrons comment, en plus d’améliorer les performances, ces modifications améliorent l’efficacité et permettent un entraînement compétitif des GNN dans des environnements CPU. Dans FAENet, nous présentons un nouveau GNN efficace pour les prédictions équivariantes E(3). En particulier, nous transposons la charge de l’équivarience sur la représentation des données afin de réduire les contraintes sur le modèle lui-même. Cette approche nous permet d’introduire une nouvelle architecture légère et expressive visant à faire des prédictions meilleures et plus rapides de diverses propriétés des matériaux. Enfin, nous examinons de manière critique notre propre domaine et discutons des impacts environnementaux associés aux technologies de l’IA. Nous nous penchons sur la façon dont les praticiens peuvent estimer leurs émissions de carbone, quelles mesures ils peuvent prendre aujourd’hui pour les réduire, et quelles autres étapes sont nécessaires pour des déclarations et responsabilités environnementales plus précises.

L'opportunité de l'admission de la matière cellulaire et génétique humaine à la brevetabilité en droit français - Laulan, Julie (2024)
Les biotechnologies constituent aujourd'hui un secteur d'activités dynamique offrant de nouvelles perspectives d'innovations. Ces connaissances, permettant d'allier deux entités jusqu'ici traitées séparément, la technique et le vivant, sont en proie de révolutionner notre rapport au monde à de nombreux égards. La présente étude a plus spécifiquement vocation à se pencher sur les innovations biologiques produites à partir d'éléments extraits du corps humain, tels que les cellules souches et les gènes. La biologie cellulaire et le génie génétique se sont imposés comme des secteurs phares des biotechnologies en raison des progrès significatifs qu'ils pourraient permettre pour le traitement de certaines maladies génétiques rares. Toutefois, la protection juridique devant être octroyée à ce type de créations suscite un flot de réactions souvent très partagées au sein de l'opinion publique. Si le brevet est reconnu comme l'outil de propriété industrielle privilégié pour protéger efficacement les inventions, son application au domaine du vivant, et qui plus est au corps humain, demeure plus délicate et controversée. L'inadéquation des critères de brevetabilité aux inventions biotechnologiques fait aujourd'hui obstacle à la prise en considération de ces nouvelles formes de créations par la propriété intellectuelle. Ce projet de recherche s'inscrit dans une perspective globale et transversale, visant à comprendre en quoi le domaine brevetable est influencé par une série de considérations éthiques et par la superposition d'intérêts économiques et sociaux divergents. Il s'agit ainsi de tenter de clarifier les délimitations de l'objet brevetable et de réfléchir à l'opportunité de nouvelles admissions dans le champ de la brevetabilité tout en maintenant certains garde-fous essentiels à la protection des droits fondamentaux individuels. Dès lors, cette étude s'intéresse aux outils et stratégies disponibles afin de renforcer la coopération entre les acteurs impliqués dans ce débat et d'assurer un meilleur équilibre entre les différents intérêts en présence.

Improving ensemble streamflow forecasts through targeted post-processing and rating curve uncertainty analysis - Askarinejad, Alireza (2024)
Abstract : Flood forecasting plays a pivotal role in effective water resource management and flood risk mitigation. Despite recent advancements, existing ensemble forecasting systems often grapple with issues of unreliability and under-dispersion. The uncertainty in ensemble forecasts can emanate from various sources, including inputs like precipitation, temperature, and streamflow, as well as initial conditions, model structure and parameters, and boundary conditions. Over the past two decades, numerous endeavors have been made to address bias and under-dispersion through the introduction of various statistical post-processing methods in meteorological and hydrological forecasts. However, a significant challenge lies in selecting the appropriate method and strategy in the forecast chain. Limited research has addressed the integration of pre-processing and post-processing in streamflow ensemble forecasting. Moreover, existing studies have generally focused on lumped hydrological models, while the performance of this integration in distributed hydrological models remains scarcely examined. On the other hand, streamflow data, often indirectly measured through rating curves, are particularly susceptible to errors. While various methods have been proposed to estimate rating curve uncertainty (RCU), the impact of RCU on streamflow forecasting system performance remains underexplored. In addition, current post-processing methods utilized in streamflow forecasting systems have disregarded the inherent uncertainty in observational streamflow data. Thus, this thesis delves into the potential and hurdles associated with considering different sources of uncertainty in flood forecasting systems and their impact on system performance. The primary objectives entail 1) assessing and identifying optimal scenarios from pre-processing of both temperature and precipitation and post-processing of streamflow forecasts approaches, or a combination thereof, and 2) evaluating the consideration of rating curve uncertainty on flood forecasting system performance through incorporating into targeted post-processing methodologies. The thesis focuses on a short-range ensemble streamflow forecasting framework spanning lead times of 1 to 5 days for the au Saumon watershed in southern Quebec, Canada. This watershed, being flood-prone, encountered significant challenges during the 2019 and 2017 flood events, including widespread inundation, road closures, and damage to property and infrastructure. Enhancing streamflow ensemble forecasts and upgrading flood forecasting systems holds the potential to greatly benefit decision-makers and the local populace. Chapter 4 (Results part 1), presented as a scientific article, thus delves into assessing and employing various pre- and post-processing strategy scenarios within the flood forecasting framework employing a spatially distributed hydrological model. By applying different statistical processing and bias correction techniques, the performance and quality of ensemble streamflow forecasts were evaluated across different scenarios. The findings highlight biases and under-dispersion as significant factors affecting raw ensemble forecasts. Pre-processing partially improves raw forecasts but doesn't fully address bias in under-dispersed forecasts. Combining pre- and post-processing enhances forecast skill and reliability, albeit with some variations compared to post-processing alone. Integrating flood events into the training dataset and optimizing its length improves the effectiveness of processing methods, underscoring the critical role of data management strategies in enhancing streamflow forecasting systems. Subsequently, Chapter 5 (Results part 2) , evaluates the consideration of rating curve uncertainty, derived from the Voting Point Method (VPM) and Bayesian Rating curve (BaRatin) estimation methods, on the performance of streamflow ensemble forecasts by integrating into a targeted post-processing approach using Weighted Ensemble Dressing (WED) and Cumulative Distribution Function Matching (CDFM) post-processing methods. Post-processing without RCU enhances forecasting system skill and reliability but overlooks the inherent uncertainty in observational data, posing concerns about its effectiveness. Conversely, integrating RCU improves forecast skill, reliability, and effectively addresses observational data uncertainty, offering a notable advantage over traditional post-processing methods. Comparing WED and CDFM post-processing methods highlighted nuanced differences in forecast outcomes, influenced by uncertainty estimation techniques. Both methods showed favorable accuracy metrics, with RCU integration, especially from VPM, notably enhancing forecast quality. However, variations in RCU from different estimation methods may lead to forecast underestimation or overestimation, warranting careful consideration. These findings collectively shed light on the potential and challenges associated with incorporating different sources of uncertainty into flood forecasting systems.

Processus de rétablissement et attachement au lieu dans un contexte de cumul d’inondations : perspective des résident.es d’un quartier socioéconomiquement défavorisé de Gatineau - Hamel, Ariane (Université du Québec en Outaouais, 2024)
Dans la dernière décennie, le Québec a été touché par plusieurs épisodes d’inondations majeures. C’est le cas des communautés riveraines de Pointe-Gatineau, frappées par des inondations historiques en 2017, 2019 et 2023. Depuis, le départ d’une grande partie des riverains de ce quartier socio-économiquement défavorisé et la destruction de plusieurs maisons laissent un grand vide. La présence de nombreux lots vacants amène de l’incertitude parmi les citoyen.nes qui sont resté.es, dans ce qui est considéré comme l’un des plus vieux quartiers de Gatineau (Conseil régional de l'environnement et du développement durable de l'Outaouais, 2021). Bien que ce domaine d’étude soit en émergence, on observe dans la littérature que l’attachement des individus à leur milieu suivant une ou des catastrophes exercerait une influence sur leur processus de rétablissement. Cette étude s’intéresse donc au processus de rétablissement d’individus provenant d’un quartier socioéconomiquement défavorisé qui ont vécu un cumul d’inondations, et au rôle de l’attachement au lieu dans ce processus. Cette recherche mobilise le cadre de désorientation et de réorientation proposé par Cox et Perry (2011) pour expliquer le processus de rétablissement d’individus dans un lieu modifié par un désastre. L’attachement au lieu est conceptualisé en fonction des dimensions recensées par Raymond et ses collègues (2010) et du sentiment d’être chez soi par Cox et Perry (2011). Quatorze personnes sinistrées qui ont vécu les inondations de 2017 et de 2019 dans le quartier de Pointe-Gatineau ont été rencontrées lors d’entrevues individuelles ou familiales en 2023. Parmi ce nombre, neuf demeurent encore dans les communautés riveraines de Pointe-Gatineau, alors que cinq ont quitté le quartier après les inondations de 2019. Les résultats révèlent que l’attachement au lieu joue un rôle prédominant dans le processus de rétablissement des sinistré.es. Selon les participant.es, l’attachement au lieu contribue à l’étape de désorientation ou favorise au contraire la réorientation. Les résultats soulignent en particulier que l’attachement que les participant.es ressentent envers leur domicile et leur environnement naturel et bâti constitue une motivation importante à vouloir demeurer dans le quartier inondable. Par contre, la recherche montre que des facteurs autres que la relation au lieu influencent également le processus de rétablissement, tels que la difficulté à naviguer dans les démarches administratives entourant les programmes d’indemnisation du gouvernement, le fait d’appartenir à un groupe vulnérable, le soutien social et certaines caractéristiques personnelles. De même, l’expérience de vivre plusieurs inondations amène des spécificités qui influencent elles aussi le processus de rétablissement. Les résultats dévoilent notamment des stratégies d’adaptation mises en place par les personnes participantes qui ont décidé de demeurer dans leur quartier. Les stratégies acquises avec l’expérience font en sorte qu’elles se sentent davantage préparées pour des éventuelles inondations. Cette recherche contribue à la littérature émergente qui s’intéresse au processus de rétablissement d’individus touchés par un cumul d’inondations et au rôle de l’attachement au lieu sur ce processus. Elle permet d’offrir des pistes de réflexion aux différents acteurs qui accompagnent les personnes sinistrées avant, pendant et après des inondations et propose des recommandations en ce sens.

Les bonnes pratiques d’interventions psychosociales à adopter lors d’inondation et les facteurs organisationnels favorisant leur bonne marche : point de vue d’intervenantes et d’intervenants de première et deuxième lignes - Maltais, Danielle; Hamel, Ariane; Lansard, Anne-Lise (Reflets, 2024)
En 2017 et en 2019, le Québec a vécu des inondations ayant provoqué d’importants dommages dans plus de 300 municipalités. Ces inondations ont mobilisé un grand nombre d’intervenantes et d’intervenants sociaux et municipaux afin d’assurer la sécurité et le bien-être des personnes sinistrées. Cet article présente le point de vue de ces personnes en lien avec les interventions psychosociales mises en place s’étant avérées efficaces pour atténuer ou prévenir l’apparition de problèmes de santé chez les individus sinistrés, ainsi que les facteurs organisationnels qui ont favorisé leur bon déroulement. Plusieurs types d’intervention psychosociale semblent avoir le potentiel de prévenir la détérioration de l’état de santé et le fonctionnement social des personnes sinistrées, dont l’adoption de l’approche « reaching out » et la mise en place d’équipes dédiées au rétablissement. , The floods that hit the province of Quebec in 2017 and 2019 resulted in significant damage to over 300 municipalities. Many social and municipal stakeholders were mobilized to ensure the safety and well-being of those affected by these floods. This article presents their point of view regarding the psychosocial interventions implemented. Interventions such as these have proven successful in mitigating or preventing health problems among disaster victims, as well as facilitating smooth operations. Psychosocial interventions, such as the “Reaching Out” approach and the creation of dedicated recovery teams, appear to be effective in preventing deterioration in the health status and social functioning of disaster victims.

Local agency, adaptation, and planning betwixt and between urban risks and climate change in Panorama, Colombia - Lajoie, Steffen (2024)
Cette thèse explore l'adaptation urbaine au changement climatique dans les quartiers informels du Sud Global. Ce sont des lieux de grands défis et de réponses innovantes. Le contexte mondial d’exclusion postcoloniale et capitaliste entraîne la vulnérabilité et le risque supplémentaire du changement climatique augmente ces aléas contextuels. Des chercheurs ont critiqué les réponses traditionnelles en matière de planification de l’adaptation, les jugeant trop prescriptives, technologiquement dépendantes et manquant les besoins locaux. L’adaptation communautaire peut être trop isolée et axée sur les besoins des individus et des élites face à la diversité des défis locaux. Ni l’un ni l’autre ne prennent en compte les dimensions politiques de la planification de l’adaptation. En réponse, les spécialistes critiques de l’adaptation urbaine ont appelé à une meilleure compréhension des expériences locales afin de comprendre comment les gens priorisent, négocient et réagissent à une multiplicité de risques. En réponse à ces appels, ce projet cherche à mieux comprendre comment les gens perçoivent et répondent à ces défis à travers une étude de cas unique et exploratoire. Grâce à l’étude de cas qualitative dans le quartier de Panorama, situé dans la municipalité de Yumbo, en banlieue de Cali en Colombie, le projet cherche à comprendre comment l'identité et le pouvoir influencent l'accès aux ressources et aux institutions nécessaires pour s'adapter. Le projet se concentre sur deux sites de Panorama : un comité local d'aménagement soucieux de la sécurité foncière et une fondation écologique travaillant sur la conservation des espaces verts. Les résultats mettent en évidence des règles du jeu inégales où les habitants les plus vulnérables empruntent des voies parfois illégales pour accéder à la terre et au logement. Plus les résidents sont établis, plus ils bénéficient d'avantages et d'expérience pour jouer le système. Les dirigeants et les experts travaillent dur pour négocier entre les formalités. Cependant, l’absence d’un processus de planification transparent laisse divers intérêts se disputer les ressources, ce qui conduit parfois à des conflits et met fin à la créativité. Les résultats de la recherche suggèrent que la planification de l’adaptation urbaine dans les contextes informels des pays du Sud doit continuer à s’appuyer sur des recherches et des pratiques qui tiennent compte de la diversité et des conflits afin de mieux faciliter une réponse juste et équitable à la crise climatique.

La réforme Barrette et sa mise en oeuvre dans les services sociaux : perceptions des travailleuses sociales - Bourque, Mélanie; Barbe, Mylène; Leroux, Maxime; Grenier, Josée; St-Amour, Nathalie (Intervention, 2024)
Cet article vise à partager les résultats préliminaires du projet de recherche « Les travailleuses sociales cinq ans après l’implantation de la réforme Barrette : standardisation de la pratique ou nouvelles normes locales des établissements? ». Ce projet de recherche a pour but de mieux comprendre la mise en oeuvre de la réforme du système de santé et des services sociaux de 2015 au Québec. De juin à décembre 2022, près de 60 personnes participantes ont accepté de répondre à un entretien semi-dirigé. La très grande majorité d’entre elles détiennent plus de dix ans d’expérience, ce qui permet de comprendre l’avant et l’après réforme Barrette et de saisir les effets de cette réforme sur les équipes de travail, mais aussi sur la prestation des services fournis à la population. L’analyse initiale des données met en lumière la poursuite, voire l’accentuation, de la perspective descendante (top down) du processus décisionnel, de la reddition de comptes par le biais de mesures quantitatives et de l’harmonisation des services s’illustrant en standardisation des pratiques, en dépit des particularités territoriales inhérentes aux différentes régions du Québec. Par rapport à notre recherche précédente, force est de constater que les méthodes de la nouvelle gestion publique se sont accentuées au sein du réseau de la santé et des services sociaux, qualifié de « maison des fous » par plusieurs personnes participantes.
Keywords: StAmour_Nathalie