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Les colonies françaises: petite encyclopédie coloniale. Tome premier, Introduction, Principes d'organisation coloniale, Algérie, Tunisie, Sahara, Sénégal, Guinée, Côte d'Ivoire, Dahomey : 247 gravures, 24 cartes
Auteur(s) : Petit, Maxime (1858-1939)
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Data analysis techniques: a tool for cumulative exposure assessment.
Auteur(s) : Lalloué, Benoît Monnez, Jean-Marie Padilla, Cindy Kihal, Wahida Zmirou-Navier, Denis Deguen, Séverine
Auteurs secondaires : EA Management des Organisations de Santé (EA MOS) ; École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP) - PRES Sorbonne Paris Cité École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP) Institut de recherche, santé, environnement et travail [Rennes] (Irset) ; Université d'Angers (UA) - Université des Antilles et de la Guyane (UAG) - Université de Rennes 1 (UR1) - École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP) - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) - Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ) Biology, genetics and statistics (BIGS) ; Inria Nancy - Grand Est ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria) - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria) - Institut Élie Cartan de Lorraine (IECL) ; Université de Lorraine (UL) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université de Lorraine (UL) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) Probabilités et statistiques ; Institut Élie Cartan de Lorraine (IECL) ; Université de Lorraine (UL) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université de Lorraine (UL) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) Faculté de Médecine [Nancy] ; Université de Lorraine (UL) Cette recherche a été financée conjointement par la Direction Générale de la Santé (DGS), la Caisse Nationale d'Assurance Maladie des Travailleurs Salariés (CNAMTS), le Régime Social des Indépendants (RSI), la Caisse Nationale de Solidarité pour l'Autonomie (CNSA), la Mission Recherche de la Direction de la Recherche, des Etudes, de l'Evaluation et des Statistiques (MiRe-DREES) et l'Institut national de prévention et de promotion de la santé (Inpes), via un appel à projet de recherche lancé par l'Institut de Recherche en Santé Publique (IReSP) en 2010. Equit'Area

Éditeur(s) : HAL CCSD Nature Publishing Group
Résumé : International audience
Everyone is subject to environmental exposures from various sources, with negative health impacts (air, water and soil contamination, noise, etc.or with positive effects (e.g. green space). Studies considering such complex environmental settings in a global manner are rare. We propose to use statistical factor and cluster analyses to create a composite exposure index with a data-driven approach, in view to assess the environmental burden experienced by populations. We illustrate this approach in a large French metropolitan area. The study was carried out in the Great Lyon area (France, 1.2 M inhabitants) at the census Block Group (BG) scale. We used as environmental indicators ambient air NO2 annual concentrations, noise levels and proximity to green spaces, to industrial plants, to polluted sites and to road traffic. They were synthesized using Multiple Factor Analysis (MFA), a data-driven technique without a priori modeling, followed by a Hierarchical Clustering to create BG classes. The first components of the MFA explained, respectively, 30, 14, 11 and 9% of the total variance. Clustering in five classes group: (1) a particular type of large BGs without population; (2) BGs of green residential areas, with less negative exposures than average; (3) BGs of residential areas near midtown; (4) BGs close to industries; and (5) midtown urban BGs, with higher negative exposures than average and less green spaces. Other numbers of classes were tested in order to assess a variety of clustering. We present an approach using statistical factor and cluster analyses techniques, which seem overlooked to assess cumulative exposure in complex environmental settings. Although it cannot be applied directly for risk or health effect assessment, the resulting index can help to identify hot spots of cumulative exposure, to prioritize urban policies or to compare the environmental burden across study areas in an epidemiological framework.Journal of Exposure Science and Environmental Epidemiology advance online publication, 24 September 2014; doi:10.1038/jes.2014.66.
ISSN: 1559-0631

hal-01069587
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01069587
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01069587/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01069587/file/Article_multiexpo_20140708_c.pdf
DOI : 10.1038/jes.2014.66

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Une histoire des colonies anglaises aux Antilles: de 1649 à 1660 : thèse présentée à la faculté des lettres de l'Université de Paris
Auteur(s) : Watts, Arthur Pryor (18..-19..)
Auteurs secondaires : Université de Paris (1896-1968). Faculté des lettres
Année de publication :

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Data analysis technics and bayesian models applied to the contexte of social health inequalities and environmental exposures ; Méthodes d'analyse de données et modèles bayésiens appliqués au contexte des inégalités socio-territoriales de santé et des expositions environnementales
Auteur(s) : Lalloué, Benoît
Auteurs secondaires : Probabilités et statistiques ; Institut Élie Cartan de Lorraine (IECL) ; Université de Lorraine (UL) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université de Lorraine (UL) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP) Institut de recherche, santé, environnement et travail [Rennes] (Irset) ; Université d'Angers (UA) - Université des Antilles et de la Guyane (UAG) - Université de Rennes 1 (UR1) - École des Hautes Études en Santé Publique [EHESP] (EHESP) - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM) - Structure Fédérative de Recherche en Biologie et Santé de Rennes ( Biosit : Biologie - Santé - Innovation Technologique ) Biology, genetics and statistics (BIGS) ; Inria Nancy - Grand Est ; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria) - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria) - Institut Élie Cartan de Lorraine (IECL) ; Université de Lorraine (UL) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université de Lorraine (UL) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) Université de Lorraine Séverine Deguen & Jean-Marie Monnez(severine.deguen@ehesp.fr & jean-marie.monnez@univ-lorraine.fr) Projet Equit'Area

Éditeur(s) : HAL CCSD
Résumé : The purpose of this thesis is to improve the knowledge about and apply data mining techniques and some Bayesian model in the field of social and environmental health inequalities. On the neighborhood scale on the Paris, Marseille, Lyon and Lille metropolitan areas, the health event studied is infant mortality. We try to explain its risk with socio-economic data retrieved from the national census and environmental exposures such as air pollution, noise, proximity to traffic, green spaces and industries. The thesis is composed of two parts. The data mining part details the development of a procedure of creation of multidimensional socio-economic indices and of an R package that implements it, followed by the creation of a cumulative exposure index. In this part, data mining techniques are used to synthesize information and provide composite indicators amenable for direct usage by stakeholders or in the framework of epidemiological studies. The second part is about Bayesian models. It explains the "BYM" model. This model allows to take into account the spatial dimension of the data when estimating mortality risks. In both cases, the methods are exposed and several results of their usage in the above-mentioned context are presented. We also show the value of the socio-economic index procedure, as well as the existence of social inequalities of infant mortality in the studied metropolitan areas.
Cette thèse a pour but d'améliorer les connaissances concernant les techniques d'analyse de données et certains modèles bayésiens dans le domaine de l'étude des inégalités sociales et environnementales de santé. À l'échelle géographique de l'IRIS sur les agglomérations de Paris, Marseille, Lyon et Lille, l'événement sanitaire étudié est la mortalité infantile dont on cherchera à expliquer le risque avec des données socio-économiques issues du recensement et des expositions environnementales comme la pollution de l'air, les niveaux de bruit et la proximité aux industries polluantes, au trafic automobile ou aux espaces verts. Deux volets principaux composent cette thèse. Le volet analyse de données détaille la mise au point d'une procédure de création d'indices socio-économiques multidimensionnels et la conception d'un package R l'implémentant, puis la création d'un indice de multi-expositions environnementales. Pour cela, on utilise des techniques d'analyse de données pour synthétiser l'information et fournir des indicateurs composites utilisables directement par les décideurs publics ou dans le cadre d'études épidémiologiques. Le second volet concerne les modèles bayésiens et explique le modèle " BYM ". Celui-ci permet de prendre en compte les aspects spatiaux des données et est mis en œuvre pour estimer le risque de mortalité infantile. Dans les deux cas, les méthodes sont présentées et différents résultats de leur utilisation dans le contexte ci-dessus exposés. On montre notamment l'intérêt de la procédure de création d'indices socio-économiques et de multi-expositions, ainsi que l'existence d'inégalités sociales de mortalité infantile dans les agglomérations étudiées.
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