Projets novateurs réalisés

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Projets par catégorie

Le marché du travail et les impacts économiques de la santé mentale dans les comtés de Huron et Perth

L’objectif du projet est de contribuer à la génération de connaissances sur la santé mentale et la dépendance en milieu rural de l’Ontario en explorant les impacts de la COVID-19 sur l’offre (employés) et la demande (employeurs) du marché du travail.
En partenariat avec Gateway Rural Health, ce projet examinera les comtés de Huron et Perth comme études de cas afin d’explorer le marché du travail et les impacts économiques de la santé mentale sur les zones rurales depuis le début de la Covid-19. Ce projet a trois objectifs :
1) Identifier les informations et ressources existantes concernant l’offre (employés) et la demande (employés) liées aux marchés du travail ruraux. Une attention particulière sera portée aux informations provenant de l’Australie rurale, de l’Europe de l’Ouest et des États-Unis.
2) Enquêter sur les expériences du marché du travail local à travers Perth-Huron (enquête/entrevues).
3) Élaborer des recommandations pour les organisations pertinentes liées aux expériences du marché, aux décisions de travail et à l’impact des perturbations.
Les résultats de ce projet aideront les communautés rurales à développer des politiques locales efficaces et des stratégies de planification pour répondre à la pandémie de coronavirus et aux futurs événements perturbateurs.

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Superviseur du corps professoral :

Leith Deacon

Étudiant :

Partenaire :

Centre d’excellence Gateway en santé rurale

Discipline :

Sociologie

Secteur :

Autres services (sauf l’administration publique); Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Guelph

Programme :

Accélération

Transfert d’hypothèse dans l’analyse d’images médicales

Ces dernières années, une multitude de preuves cliniques s’est accumulée en faveur de l’hypothèse radiomique, dans laquelle des images médicales oncologiques standard, telles que les CT, les TEP-CT et les IRM, présentent des empreintes digitales fiables de la composition génétique des tumeurs cancéreuses, permettant de prédire le pronostic du patient, la résistance au traitement et les effets secondaires directement à partir d’une analyse des données d’imagerie. Cependant, ces techniques nécessitent un grand nombre de données détaillées et étiquetées à la main et d’annotations et, jusqu’à présent, se sont appuyées sur des caractéristiques conçues à la main, limitant leur portée et leur impact pratique. Ce projet vise à exploiter les étiquettes obtenues à partir de différents ensembles de données en utilisant de nouvelles techniques d’adaptation de domaine.
Dans les applications de vision, l’apprentissage par transfert d’hypothèses (HTL) s’est imposé comme une stratégie d’apprentissage visant à adapter les connaissances acquises à partir d’un ensemble de données (domaine source) à un ensemble de données de requête (domaine cible) et a démontré des performances supérieures aux méthodes d’adaptation de domaine plus conventionnelles [1]. HTL n’a été expérimenté qu’avec un décalage de covariables (décalage de domaine) et suppose des distributions de classes similaires entre les domaines source et cible. Cependant, les changements de distribution des classes et de caractéristiques entre les ensembles de données sont des phénomènes courants en imagerie médicale. Grâce à cet incitatif, une étude expérimentale sur l’efficacité de la HTL dans le domaine médical et la façon dont elle se distingue d’autres applications d’adaptation de domaine sera menée.

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Superviseur du corps professoral :

Thomas Fevens

Étudiant :

Partenaire :

Imagia

Discipline :

Informatique

Secteur :

les industries de l’information et de la culture; Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Construction de persona utilisateur orientée affaires et prédiction des préférences : une approche d’apprentissage automatique basée sur le big data

Dans ce projet, un groupe de chercheurs en informatique et en affaires propose d’utiliser des méthodes d’apprentissage automatique de pointe pour la construction de personas et la prédiction des préférences basées sur des données secondaires. Plus précisément, les chercheurs utiliseront des méthodes récentes de réduction de la dimension des données pour traiter les données brutes, utiliseront de nouveaux modèles d’apprentissage automatique pour obtenir de meilleurs résultats d’apprentissage, et utiliseront la technologie auto-supervisée ainsi que la technologie de regroupement non supervisé pour atteindre l’efficacité de l’entraînement et de l’apprentissage des modèles.

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Superviseur du corps professoral :

Yimin Yang; Will Zhao

Étudiant :

Partenaire :

PTPA Media Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Lakehead

Programme :

Accélération

Efficacité des approches de réduction des risques face à l’accumulation compulsive dans le logement social

L’accumulation consiste à garder tellement d’objets que la maison devient dangereuse ou malsaine. En raison des risques d’incendie et d’autres problèmes, l’accumulation compulsive peut aussi être dangereuse pour les voisins – des risques que les fournisseurs de logements doivent gérer. Une stratégie courante dans les milieux de logement social est d’expulser le locataire ou de vider de force l’unité, des pratiques traumatisantes qui peuvent exposer les locataires à un risque de sans-abri. Lookout Housing and Health Society s’associe à des chercheurs de l’UBC pour documenter l’efficacité de leur programme de réduction des méfaits afin de traiter les enjeux de santé et de sécurité dans les unités accumulées. La question clé est : l’approche de réduction des méfaits atteindrait-elle les objectifs de santé et sécurité et soutient-elle le bien-être des locataires? Nous utiliserons les rapports d’inspection des incendies et des bâtiments, les rapports des membres du personnel et les mesures d’auto-évaluation des locataires pour combler un important manque de connaissances sur les interventions contre l’accumulation compulsive et aider Lookout à justifier un financement permanent pour ce programme et à inspirer un changement de pratique chez d’autres fournisseurs de logements.

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Superviseur du corps professoral :

Sheila Woody; Christiana Bratiotis

Étudiant :

Partenaire :

Société de logement et de santé Lookout

Discipline :

Sociologie

Secteur :

Sciences de la santé et technologies connexes

Université :

L’Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Méthodes de simulation de câbles utilisant des éléments finis non linéaires

Les systèmes de câbles jouent un rôle important dans de nombreuses applications de simulation à grande échelle. Parmi les exemples, on retrouve les systèmes marins, la machinerie minière et les grues. La haute fidélité et l’efficacité de la modélisation et de la simulation de ces systèmes peuvent améliorer les applications et les environnements de modélisation dynamique de l’utilisabilité. Dans ce projet, nous visons particulièrement à développer des modèles et des algorithmes efficaces basés sur la représentation non linéaire par éléments finis des câbles dans des modèles de simulation multicorps à grande échelle. Nous étudierons les aspects fondamentaux de la modélisation et de la mise en œuvre directement liés aux applications pratiques. L’organisation partenaire, CMLabs, bénéficiera grandement de ce projet. Le travail proposé est directement pertinent par rapport à leur travail actuel, peut être utilisé dans de nombreux projets, et ouvrira également des possibilités d’élargir les applications de la plateforme logicielle Vortex de CMLabs.

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Superviseur du corps professoral :

Jozsef Kovecses

Étudiant :

Partenaire :

CMLabs

Discipline :

Génie

Secteur :

les industries de l’information et de la culture; Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Utiliser l’IA pour accroître la diversité dans le bassin de talents

Le Canada connaît une crise de chômage chez les jeunes qui n’a fait qu’empirer après la COVID. En même temps, un bassin inexploité de jeunes talents diversifiés existe pour combler les postes de niveau débutant. Cependant, des difficultés surviennent lorsqu’on tente de jumeler les jeunes avec des employeurs. En particulier, les jeunes ont indiqué que les offres d’emploi peuvent être inconnues ou intimidantes et demandent une expérience ou des qualifications irréalistes, ce qui peut les dissuader de postuler. Ce projet vise à résoudre ce problème en testant si un outil d’IA qui aide les employeurs à identifier les aspects de l’offre d’emploi pouvant devenir plus inclusifs pour les jeunes, tout en proposant des changements suggérés, peut créer un changement en augmentant la diversité des embauches dans les postes de débutant. Ce projet aidera CivicAction dans son mandat visant à résoudre la crise du chômage chez les jeunes.

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Superviseur du corps professoral :

Elizabeth Dhuey

Étudiant :

Partenaire :

Fondation de leadership CivicAction

Discipline :

Sociologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Faire progresser l’agriculture en environnement contrôlé (CEA) grâce à l’impression 3D de la construction

Un nouveau procédé de création de vitrage de serre à l’aide de l’impression 3D est prototypé et testé. En utilisant le principe de fusion de la hauteur de couche du plastique, de nouveaux vitraux seront créés pour fournir ombrage et lumière diffuse. Le vitrage imprimé en 3D sera aussi modifié via l’imprimante 3D pour modifier la quantité d’ombrage et de lumière diffuse, un avantage dans les climats chauds.

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Superviseur du corps professoral :

Rupp Carriveau

Étudiant :

Partenaire :

Fondation I-INC pour le développement des affaires

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Windsor

Programme :

Accélération

Mesure de l’oxygénation sanguine sans contact chez des sujets humains utilisant des techniques avancées d’imagerie multispectrale

Un faible taux d’oxygène peut être mortel s’il n’est pas identifié tôt. De nombreuses maladies pulmonaires, y compris le virus de la COVID-19, peuvent entraîner une carence en oxygène. Actuellement, seul un dispositif biomédical de contact est capable de mesurer les niveaux d’oxygène dans le corps humain. Cela limite la mesure aux personnes pouvant porter l’appareil. Notre objectif est de concevoir, développer et tester un système capable de mesurer à distance l’oxygénation sanguine dans le corps humain, qui pourra ensuite être mis en œuvre dans divers environnements pour surveiller la santé. Pour y parvenir, nous utiliserons une caméra spéciale, similaire aux caméras thermiques, capable de détecter les niveaux d’oxygène dans le sang sans toucher la personne.

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Superviseur du corps professoral :

Mamadou Diop

Étudiant :

Partenaire :

Spectral Devices Inc

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

L’Université de Western Ontario

Programme :

Accélération

Travailleurs agricoles migrants temporaires dans le comté d’Essex : renforcer l’inclusion communautaire dans un contexte post-COVID-19

Les travailleurs agricoles migrants temporaires apportent des contributions essentielles à nos approvisionnements alimentaires nationaux, comme en témoigne pendant la COVID-19. Cependant, leur exclusion des droits à la mobilité du travail, à l’unité familiale et à l’absence de soutiens systémiques nuit toutefois au bien-être et à l’appartenance des travailleurs, ainsi qu’aux inclusions auxquelles les travailleurs migrants ont droit. On accorde moins d’attention à la façon dont les communautés soutiennent leur accès aux services et améliorent leur inclusion et leur bien-être. Le projet examinera comment les initiatives communautaires ont progressé pendant la COVID-19 grâce au Windsor Essex Immigration Partnership Council qui soutient l’inclusion des travailleurs migrants. Le projet utilisera une méthodologie qualitative de recherche communautaire et mènera des entrevues avec les parties prenantes communautaires et les travailleurs agricoles migrants temporaires afin d’identifier les besoins des travailleurs, comment les travailleurs vivent, les utilisent, et identifieront les obstacles à l’inclusion qu’ils rencontrent dans le Windsor-Essex. Le projet profitera aux efforts communautaires pour identifier les besoins des travailleurs migrants, les lacunes dans les services et les recommandations incluant leurs expériences.

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Superviseur du corps professoral :

Glynis George

Étudiant :

Partenaire :

Main-d’œuvre WindsorEssex/Windsor Conseil du Partenariat d’immigration Essex

Discipline :

Sociologie

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de Windsor

Programme :

Accélération

Identifier son profil financier et ses tendances en matière de décisions financières, vers une formation à distance favorisant le bien-être financier

Ce projet propose la création d’un questionnaire qui permettra de fournir une rétroaction par rapport au profil d’habitudes financières des répondants. Considérant les impacts des finances personnelles sur la vie quotidienne et le bien-être individuel, un outil qui pourrait aiguiller les gens quant à leurs tendances et au contexte dans lequel ils prennent des décisions plus éclairées en matière de finance pourrait favoriser leur bien-être et leur satisfaction de vie. Il s’agirait pour un syndic autorisé en insolvabilité d’un outil novateur qui pourrait mener à des interventions et services se démarquant de l’offre existant présentement en matière de conseil financier. Le questionnaire pourrait également servir comme indicateur justifiant une consultation préventive, car trop souvent, les gens vont chercher des conseils en lien avec leurs finances seulement lorsque leur situation est désespérée, laissant peu d’options autres que la faillite.

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Superviseur du corps professoral :

France Lafleur

Étudiant :

Partenaire :

Groupe Leblanc Syndic Inc

Discipline :

Sociologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université du Québec à Trois-Rivières

Programme :

Accélération

Une approche basée sur les données pour la modélisation et le contrôle à l’échelle du réseau urbain

Cette recherche vise à modéliser un réseau urbain à grande échelle, composé de milliers de courts liens et de feux de circulation, en utilisant un ensemble limité de données recueillies à partir d’une combinaison de capteurs de trafic fixes et mobiles. Les données requises pour cette étude seront fournies par les données de trajectoire AMA Eco-drive et le modèle Dynameq à l’échelle de la ville d’Edmonton. Un cadre général pour décrire un grand réseau de trafic sera développé à l’aide d’outils d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. Basé sur le modèle de trafic développé, un système de tarification de la congestion pour optimiser les prix et les zones de péage sera mis en place. Enfin, une analyse de scénarios des différents niveaux de péage et de congestion sera réalisée. Cette étude améliore l’efficacité computationnelle et les aspects de réalisme de la modélisation du trafic en décrivant de grands réseaux de trafic à l’aide d’un ensemble limité de liens et de trajectoires de véhicules.

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Superviseur du corps professoral :

Lina Kattan

Étudiant :

Partenaire :

Association automobile de l’Alberta

Discipline :

Génie

Secteur :

Services administratifs et de soutien, gestion des déchets et remédiation; Finance et assurance; Autres services (sauf administration publique)

Université :

Université de Calgary

Programme :

Elevate

Contrôle coopératif des rampes dans un environnement à circulation mixte – Deuxième année

Cette recherche développera une approche novatrice de contrôle autoroutier pour l’ère de la coexistence des véhicules connectés et autonomes (CAV) et des véhicules à propulsion humaine (VHD). Les véhicules entièrement connectés et autonomes peuvent naviguer sur les routes sans conducteur humain et se connecter et interagir avec d’autres véhicules, les infrastructures routières et leur environnement. On prévoit que la technologie sera mise à disposition des consommateurs dans un avenir très proche. Cependant, l’adaptation au marché générique et la suppression progressive de la flotte actuelle de véhicules devraient prendre des années, voire des décennies. Pendant ce temps, les CAV, avec différents niveaux d’automatisation, devraient coexister et interagir avec les VHD. Les mesures actuelles de contrôle de la congestion pourraient devenir inefficaces puisqu’elles sont principalement formulées en fonction des comportements et modèles de conduite humains. Des recherches récentes se sont concentrées sur le développement de solutions de contrôle pour un environnement de conduite entièrement automatisé. Dans cette recherche, une approche de contrôle autoroutier à plusieurs niveaux sera développée pour un environnement à circulation mixte, qui exploite les fonctions d’automatisation et de connectivité des CAV pour optimiser leur trajet tout en régulant le trafic d’entrée dans le corridor autoroutier afin d’optimiser la performance du système. Les connaissances obtenues seraient précieuses pour préparer les experts en transport de la Ville de Calgary, d’autres municipalités et de l’industrie du transport à l’ère de la coexistence des VAC et des VHD, afin de relever les défis potentiels des futurs systèmes de transport intelligents.

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Superviseur du corps professoral :

Lina Kattan

Étudiant :

Partenaire :

Ville de Calgary

Discipline :

Génie

Secteur :

administration publique; Services publics

Université :

Université de Calgary

Programme :

Elevate

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