Innovative Projects Realized

Modification de bitume avec de la lignine

Veuillez donner, en un paragraphe rédigé dans un vocabulaire simple et compréhensible par le grand public (public non initié), une description générale du projet de recherche proposé qui sera entrepris par le ou les stagiaires ainsi que les avantages escomptés pour l’organisme partenaire. (de 100 à 150 mots)
Le bitume est utilisé pour produire les enrobés bitumineux qui composent la majorité des chaussées au Canada. Il s’agit d’une ressource non renouvelable issue de l’industrie du pétrole. Il est donc primordial de trouver des solutions innovantes et plus durables pour remplacer, au moins en partie, le bitume utilisé dans l’industrie routière. Dans ce projet, on propose d’évaluer la possibilité de remplacer une partie du bitume par de la lignine, un composant naturel du bois. Cette ressource renouvelable est produite en grande quantité par l’industrie forestière mais elle n’a pas d’utilisation bien définie à ce jour. Grâce à ce projet, FP Innovations espère démontrer que la lignine peut remplacer partiellement le bitume et ainsi ouvrir la porte à l’utilisation de lignine à grande échelle dans la construction des chaussées tout en diminuant l’empreinte environnementale de cette industrie.

Projet sur les pratiques collaboratives dans les équipes qui offrent des services aux jeunes âgés entre 8-14 ans présentant un profil multi problématique complexe au CIUSSS-MCQ

Le projet présenté porte principalement sur le déploiement des pratiques collaboratives dans les équipes qui offrent des services de réadaptation intensive pour la clientèle 8-14 ans à profil multiproblématique complexe en unité au CIUSSS-MCQ. Cette clientèle a de grands besoins tant au niveau social qu’au niveau physique et mental. Depuis plusieurs années, le réseau de la santé et des services sociaux (RSSS) rencontre des défis de taille quant à l’émergence importante de la clientèle dite « multiproblématique à profil complexe » tous âges confondus. L’objectif visé par le projet prévoit entre autres, d’obtenir un portrait global des pratiques collaboratives devant être mises en place pour assurer une trajectoire de soins et de services optimale pour les jeunes. Le travail de collaboration ainsi que le leadership des intervenants doit viser une organisation du travail la plus performante possible pour la clientèle.

Expanding chemical oxygen demand (COD) profiles to validate contaminant specific degradation in freshwater environments and indicators of ecosystem function

Environmental scientists examining large-scale ecosystem processes (e.g., climate change, contaminant effects) are increasingly charged with collecting high-quality data on a more rapid timeline and extending the application of that data spatially and temporally. IISD Experimental Lakes Area (IISD-ELA) is a field research station comprised of 58 pristine lakes and their watersheds. This area has been set aside exclusively for research to influence environmental policy and regulations in favour of protecting Canada’s freshwater resources. Current IISD-ELA projects include developing minimally invasive methods for oil spill cleanup, assessing the effects of pharmaceuticals, and determining the impacts of climate change on aquatic productivity. Each of these projects includes measurements that help us understand changes related to the stressor of interest, with some common measurements relevant to all stressors. Oxygen demand, related to the degradation of organic and inorganic constituents by aerobic respirators (biological oxygen demand – BOD) and chemical reactions (chemical oxygen demand – COD), is considered a fundamental measure of water quality. Mantech Inc. has developed a new robust and field ready instrument (the PeCOD) to allow rapid determinations of COD that can be used to inform IISD-ELA projects.

Renouveler la politique culturelle de la municipalité régionale de comté de Nicolet-Yamaska et celle de Bécancour dans une perspective territoriale

Afin de repenser leur politique culturelle sur tout le territoire avec tous les acteurs, les deux MRC de Nicolet-Yamaska et Bécancour souhaitent mener une consultation publique avec plusieurs milieux (culturel, scolaire, environnement, économie, administration, politique, citoyens et autochtones). L’évolution de la politique nationale de la ruralité 2014-2024 et de la politique culturelle du Québec 2018-2023 invite désormais vers des stratégies globales ou intégrées à l’échelle territoriale plutôt que vers une approche qui impliquerait uniquement le secteur culturel. Ainsi, l’objectif général du projet est d’accompagner les MRC dans leur démarche de renouvellement de leur politique culturelle et de rédaction d’un plan d’action selon les principes de la gouvernance collaborative préconisés par l’UNESCO depuis 2018. Pour y parvenir, on procédera (1) à inscrire la politique culturelle dans une approche territoriale en consultant une diversité d’acteurs de différents secteurs dont les représentants des communautés abénakises d’Odanak et de Wôlinak; (2) à rédiger cette politique qui seront soumis au Conseil des maires et municipalités (CMM); et (3) rédiger le plan d’action en vue du dépôt de l’entente de développement culturel (EDC) afin d’obtenir les crédits ministériels nécessaires à leur mise en œuvre.

Developing computation tools for the rational design of cyclic peptide therapeutics

The majority of drugs that enter the market are discovered by screening millions of random chemical compounds until a desired effect is achieved. With the recent explosion in available biological data and raw computing power, it is now possible to develop drugs through bottom-up design rather than trial-and-error testing. Bottom-up drug design has the potential to lower R&D costs, improve success rates and reduce therapeutic side effects. ProteinQure aims to achieve these goals by designing peptide therapeutics computationally. Peptides are modular molecules that can be designed to have a desired effect on a disease target. The purpose of this project is to develop computational design tools for peptide macrocycles–a constrained class of peptides which has strong therapeutic potential, but limited design tools. The tools developed in this project will improve the effectiveness of peptide design pipelines at ProteinQure, thus contributing to the development of rationally-designed drugs in the future.

The Black Experience Project (BEP) in the Greater Toronto Area – Phase 2

This project aims to build on Phase 1 of the The Black Experience Project (BEP) currently being undertaken in the Greater Toronto Area. The multi-year research study that this project will support aims to examine the barriers to success for Black community members living in the Greater Toronto Area (GTA) which have and/ or continue to prevent the GTA’s diverse Black community from attaining their potential success (e.g., to become involved in leadership positions in various sectors including, but not limited to, the public, private, educational, political, legal sectors etc.). The purpose of this study is to bring together diverse voices, perspectives and experiences of “Black” people living in the GTA in order to document a more contemporary vision of lived “Blackness” in this context. Explorations of these lived experiences will be documented through focus groups.

Advancing a 5G Framework for Natural Asset Management

Natural assets are the stock of natural resources and ecosystems that provide essential services including positive contributions to human health and well-being, and climate change mitigation. Natural asset management has been identified as a priority area by governments, but is challenging to do on a large scale, due to its complex and expensive labor-intensive nature. This is where the use of sensor networks presents a new opportunity to integrate natural assets within the “smart cities” research space. Enabled by Rogers’s 5G network, this project uses the UBC campus as a “living lab” to deploy a natural asset sensor network to identify and monitor both the ecological and social factors that affect natural assets. Using data science techniques, researchers will be able to further gain predictive insights to understand and value natural assets on campus. In the long-term, this research could automate the natural asset management process.

COVID-19 and long term care workers: Staffing shortages and diverse pathways to entry

The goal of this project is to enhance health workforce planning in the Waterloo Region in collaboration with the Workforce Planning Board of Waterloo Wellington Dufferin (WPB), to address the Long Term Care staffing crisis by providing quantitative analysis of the demographic make up of the labour market involved in health relation professions, which will identify the demographic specifics of this population in terms of immigration status, length of residence in Canada etc. This will provide useful data for employers and educators to assist them in targeting their recruitment, retention and training plans.

Health Care Innovation and Data Analytics: Reinforcing Value-based Medicine

The research activity is to collect, compile, and analyze relevant information from both internal and external sources about specific topics impacting health care innovation with the largest regional healthcare authority in Newfoundland and Labrador: Eastern Health. Topics that will be addressed in the research activity include: 1) value-based medicine, 2) process innovation as well as 3) maximizing health care systems efficiencies and minimizing associated costs by leveraging data analytics. The key outcome will be to ensure that there is a better understanding as to how data analytics can influence and reinforce value-based medicine.

Réinstallation et accompagnement de familles immigrantes en milieu agricole

Le secteur agricole du Québec est confronté à une grave pénurie de main-d’œuvre appelée à s’aggraver. La Covid-19 l’a exacerbée en limitant le nombre de travailleurs étrangers temporaires sur lesquels les agriculteurs comptaient normalement. En parallèle, certaines populations connaissent des taux de sous-emploi et de chômage légendaires. C’est le cas des réfugiés qui, contrairement aux immigrants économiques, sont sélectionnés sur la base de leur vulnérabilité.
À la vue de ces deux problématiques, les municipalités régionales de comté (MRC) de l’Outaouais ont décidé de s’unir pour mettre sur pied un projet pilote visant à créer un service de recrutement et d’accompagnement des familles réfugiées pour qu’elles viennent s’installer de façon permanente dans leurs municipalités rurales et y travailler en agriculture.
Cette recherche vise à produire des connaissances sur les facteurs à l’origine du succès d’une initiative similaire menée par la MRC de Bécancour au Centre-du-Québec et sur les raisons qui amènent des familles migrantes à s’installer en milieu rural en Outaouais qui seront mobiliser pour concevoir l’architecture du service de recrutement et d’accompagnement et pour définir ses activités qu’il mènera.

Augmented Virtual Reality Interactive Training Program, with focus on older adults for Improving their Cognitive Function

During the current Covid-19 pandemic, more than ever, our seniors and those with dementia are isolated and at risk of a faster cognitive and mental health decline. This research offers a novel approach through an augmented virtual interactive social environment for cognitive training to prevent dementia and cognitive impairment. Built upon our successful previous research, our proposed program is an innovative virtual social environment with sessions of “brain exercises”. This allows older adults to attend a session through high-speed Internet using a locked-up PC laptop that automatically connects the user to the program upon pressing a “Start” button. This is particularly beneficial for the elderly who have difficulty commuting, adding to their depression and loneliness. Our proposed program will not only improve the participant’s cognitive abilities but also has great potential to improve their mental well-being.

Few-Shot Object Segmentation

Computer vision researchers have been moving beyond simple image classification and tackling more complex tasks such as object localization, detection and semantic segmentation. However, many of the proposed methods require large amounts of annotated data such as segmentation masks, which are expensive and time-consuming to acquire. Moreover, those methods cannot segment new object categories which were not present in the training set.

Few-shot segmentation alleviates both those problems by learning end-to-end to segment new object categories from few examples. In particular, weakly-supervised few-shot object segmentation only requires weak supervision such as sparse pixel annotations, bounding boxes and scribbles, which is substantially easier to gather than dense pixel annotations.

In this project, we propose a few-shot segmentation approach to alleviate the requirement of large strongly supervised datasets. Specifically, we propose a model which can learn how to segment new object categories using only a few annotated examples.