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- PublicationRestriction temporairePirates, Travel, and Literature in Early Modern Spain(2025)Travel literature, and in particular transatlantic travel literature, was very popular in early modern Spain as Spaniards managed a vast nautical empire that extended throughout all known continents. Many of the figures of what we now call the Spanish Golden Age wrote about travel, in particular Miguel de Cervantes and Lope de Vega. The transatlantic travel was a major literary theme for Spanish writers in the Americas, and interest in seafaring spurred curiosity about nautical language, which in turn made writers such as Eugenio de Salazar develop a peculiar style called lexicographic poetry, a style rife with technical nautical terms and even glossaries explaining their meaning. Since pirates were part of the transatlantic experience, piratical literature became a favorite with authors, as the abundant corpus on Francis Drake’s incursions demonstrates. These texts adopted the characteristic lexicographic style that seems idiosyncratic to Colonial travel literature. Pirate books incorporated a series of erudite resources to better communicate their world’s lexicon and geography to readers in the metropolis. These resources included tables, textual glosses, marginalia, and even plates. Tables first appeared in La Araucana [The Araucaniad] before moving to texts with piratical content, such as Pedro de Oña’s Arauco domado [Arauco Tamed] and Lope de Vega’s La Dragontea (an epic poem dealing with the last expedition and death of Sir Francis Drake), and became a main feature of piratical literature. By the second half of the seventeenth century, this association of pirates and knowledge had turned piratical texts into vehicles for a virtual trip to the Americas, presenting information about all sorts of fields, including geography, ethnography, and natural history.
- PublicationAccès libreAction recognition of great ape behaviors and communicative gestures using deep learning(Neuchâtel : Université de Neuchâtel, 2025)L’étude des comportements et de la communication des grands singes est essentielle à la compréhension des fondements évolutionnaires du langage humain et de ses interactions sociales. Cependant, les méthodes traditionnelles, qui reposent sur l’annotation manuelle de données vidéo, sont laborieuses, chronophages et peu efficientes. À l’inverse, les récentes avancées en vision par ordinateur et en apprentissage profond offrent un potentiel nouveau pour automatiser la reconnaissance des comportements et des gestes des grands singes. Cela dit, leurs applications à ce domaine restent, pour l’heure, limitées.
Cette thèse propose des approches novatrices pour répondre à ces défis en tirant parti des techniques d’apprentissage profond et des jeux de données associés. Elle présente ASBAR (dont l’acronyme français serait RAABS, pour Reconnaissance d’Actions Animales Basée sur les Squelettes), un cadre qui combine l’estimation de pose à la reconnaissance d’actions à travers une approche unifiée, atteignant des résultats compétitifs dans la classification des comportements des grands singes en milieu naturel, tout en réduisant drastiquement les besoins computationnels et de stockage.
Elle introduit également ChimpBehave, un jeu de données vidéo annoté pour la reconnaissance des comportements de chimpanzés en captivité, qui permet l’étude de l’adaptation au domaine et de la généralisation entre jeux de données. L’évaluation de modèles basés soit sur la vidéo, soit sur les squelettes révèle la robustesse de ces derniers face à la variabilité visuelle entre jeux de données.
En outre, cette thèse propose FineChimp, un jeu de données d’actions fines conçu spécifiquement pour la reconnaissance des gestes des grands singes. Avec ses 38 classes de gestes annotées par des experts et ses enregistrements provenant de multiples points de vue, FineChimp permet l’étalonnage des modèles de reconnaissance de gestes et démontre l’efficacité des modèles d’apprentissage profond de pointe pour décoder les nuances de la communication des grands singes.
En intégrant des techniques innovantes de vision par ordinateur à des données comportementales détaillées, ce travail automatise et enrichit l’étude des comportements et de la communication des grands singes, en apportant des outils évolutifs à la recherche en primatologie. Ces contributions ont des implications pour la conservation animale, les sciences comportementales et, de manière générale, la compréhension des comportements et des systèmes de communication animaliers. - PublicationAccès libreKounabélisme, culture et coup d’État. Économies morales et technologies politiques de la musique au Gabon(2025)Au Gabon, la notion de kounabélisme désigne un mécanisme d’assujettissement des corps, des productions culturelles et des discours aux volontés des élites dirigeantes, en contrepartie de l’inclusion dans les sphères du pouvoir et de l’accès à ses circuits de redistribution clientéliste. Élaboré en référence au nom du groupe d’animation culturel de l’ancienne première dame du Gabon (Kounabéli), ce terme s’est largement répandu durant et après l’élection d’août 2023. Dans cet article, j’interroge les discussions développées autour du kounabélisme comme des poches de débat à propos de la citoyenneté, de la participation politique et des économies morales en temps de crise. Je réfléchis notamment aux économies morales du pillage et de la « fiscalité » imaginées par les artistes du genre musical ntcham, principaux accusés de kounabélisme durant l’élection d’août 2023.
- PublicationRestriction temporaireTowards a multi-dimensional assessment of plant diversity in an enriched oil palm plantation(Neuchâtel : Université de Neuchâtel, 2025)La biodiversité comprend de multiples dimensions qui reflètent des propriétés et des processus écologiques uniques à travers les espèces, les communautés et les écosystèmes. Au-delà de la diversité spécifique, la biodiversité s’exprime à travers des dimensions fonctionnelles, structurelles, phylogénétiques, phytochimiques et spectrales, chacune apportant un éclairage complémentaire sur la complexité, le fonctionnement et la résilience des écosystèmes. Capturer cette multidimensionnalité est essentiel pour comprendre la dynamique des écosystèmes et faire face à l’érosion mondiale de la biodiversité. Les forêts tropicales de plaine, qui abritent une biodiversité terrestre exceptionnelle, sont gravement menacées par l’expansion et l’intensification agricoles. En Asie du Sud-Est, la conversion des forêts en plantations industrielles de palmier à huile et d’hévéa a entraîné une perte considérable d’habitats, une diminution de la richesse spécifique et une perturbation de la stabilité des écosystèmes. Les initiatives de restauration, telles que l’enrichissement en biodiversité par des plantations multi-espèces, constituent une stratégie prometteuse pour atténuer ces impacts en augmentant l’hétérogénéité des habitats et la biodiversité. Cependant, l’évaluation du succès de ces initiatives nécessite des approches innovantes et multidimensionnelles intégrant des perspectives complémentaires sur la biodiversité. Cette thèse doctorale contribue à la recherche sur la biodiversité en explorant la diversité végétale selon des dimensions structurelles, phytochimiques et spectrales dans une plantation de palmier à huile enrichie en biodiversité à Sumatra, en Indonésie. En combinant des mesures au sol, des données et techniques de télédétection, ainsi que la métabolomique non ciblée, j’ai caractérisé la diversité végétale au sein de 52 îlots expérimentaux d’arbres intégrés dans une plantation de 140 hectares. Cette approche multidimensionnelle apporte un éclairage sur les mécanismes écologiques façonnant la biodiversité et fait progresser les cadres méthodologiques pour l’évaluation et le suivi exhaustifs de la biodiversité en contexte de restauration. Dans le Chapitre 2, j’ai évalué la diversité structurelle de la végétation en utilisant la télédétection laser terrestre et aéroportée ainsi que des inventaires au sol, mettant en évidence la complémentarité de ces méthodes pour capturer la complexité tridimensionnelle des écosystèmes en régénération. Dans le Chapitre 3, j’ai analysé la diversité spectrale à l’aide de la spectroscopie d’imagerie et souligné son potentiel et ses limites pour la caractérisation de la biodiversité du sous-bois dans des écosystèmes verticalement stratifiés dominés par les canopées de palmier à huile. Enfin, dans le Chapitre 4, j’ai exploré la diversité phytochimique grâce à une analyse métabolomique non ciblée, révélant une forte variabilité chimique parmi les espèces ligneuses naturellement régénérées. Les résultats de cette thèse doctorale soulignent l’importance d’adopter des approches multidimensionnelles pour évaluer la biodiversité en contexte de restauration. En intégrant les dimensions structurelle, phytochimique et spectrale, cette recherche améliore la compréhension des mécanismes écologiques à l’oeuvre lors du rétablissement de la biodiversité et fournit des éléments essentiels pour améliorer les méthodologies d’évaluation et de suivi de la biodiversité. ABSTRACT Biodiversity encompasses multiple dimensions that reflect unique ecological properties and processes across species, communities, and ecosystems. Beyond species-level diversity, biodiversity is expressed through functional, structural, phylogenetic, phytochemical, and spectral dimensions, each offering complementary insights into ecosystem complexity, functioning, and resilience. Capturing this multidimensionality is essential for understanding the dynamics of ecosystems and addressing global biodiversity loss. Tropical lowland forests, which harbour high terrestrial biodiversity, face severe threats from agricultural expansion and intensification. In Southeast Asia, forest conversion to large-scale oil palm and rubber plantations has led to significant habitat loss, reduced species richness, and disrupted ecosystem stability. Restoration initiatives, such as biodiversity enrichment through mixed-species plantations, offer a promising strategy to mitigate these impacts by enhancing habitat heterogeneity and biodiversity. However, evaluating the success of these initiatives requires innovative, multidimensional approaches that integrate complementary perspectives on biodiversity. This doctoral dissertation contributes to biodiversity research by exploring plant diversity across structural, phytochemical, and spectral dimensions in a biodiversityenriched oil palm plantation in Sumatra, Indonesia. Using ground-based measurements, remote sensing data and techniques, and untargeted metabolomics, I characterised plant diversity within 52 experimental tree islands embedded in a 140-oil palm plantation. This multidimensional approach provides insights into the ecological mechanisms shaping biodiversity and advances methodological frameworks for comprehensive biodiversity assessment and monitoring in restoration contexts. In Chapter 2, I evaluated vegetation structural diversity using terrestrial and airborne laser scanning and ground-based inventories, demonstrating the complementary strength of these methods in capturing the three-dimensional complexity of multilayer recovering ecosystems. In Chapter 3, I assessed spectral diversity using imaging spectroscopy and highlighted its potential and limitations in capturing understorey biodiversity within vertically stratified ecosystems dominated by oil palm canopies. Finally, in Chapter 4, I explored phytochemical diversity through untargeted metabolomic analysis, uncovering high chemical variability among naturally regenerated woody species. The findings of my doctoral dissertation underscore the importance of adopting multidimensional approaches for assessing biodiversity in restoration contexts. By integrating structural, phytochemical, and spectral dimensions, this research advances the understanding of ecological mechanisms during biodiversity recovery and offers critical insights for improving methodologies for biodiversity assessment and monitoring.
- PublicationAccès libreApplicants' storytelling in behavioral interviews: examining the roles of technology, culture and response framing in interview processes, outcomes, and criterion validity(Neuchâtel : Université de Neuchâtel, 2025)Les entretiens d’embauche permettent aux recruteur-euse-s d’évaluer les caractéristiques des candidat-e-s dans le cadre d’une situation sociale où tou-te-s se rencontrent et échangent des informations les un-e-s sur les autres. Cependant, l’émergence de formats d’entretien digitaux comme les entretiens vidéo asynchrones (asynchronous video interview, AVIs) et de l’intelligence artificielle (IA) a transformé les entretiens, posant de nouveaux défis et de nouvelles opportunités. De plus, les comportements sociaux sont influencés par les normes culturelles, déterminant ainsi les comportements de chacun-e lors d’entretiens d’embauche. Cette thèse se concentre sur les processus d’entretien comme les réponses des candidat-e-s et les résultats comme les perceptions et évaluations des recruteur-euse-s en examinant le rôle du cadrage des réponses, des innovations technologiques et des dynamiques culturelles ; elle examine également la capacité des AVIs à prédire la performance au travail et le potentiel de l’IA pour aider les candidats dans ce processus. Quatre études ont été menées pour répondre à ces questions. L’étude 1 a exploré l’impact du cadrage émotionnel des réponses sur les évaluations des recruteur-euse-s. L’étude 2 a examiné la manière dont le média d’entretien et la culture de chacun-e affectent les réponses des candidat-e-s et la manière dont ils vont être évalués par les recruteureuse-s. L’étude 3 a investigué les effets des AVIs par rapport aux entretiens face à face sur les réponses et la performance des candidat-e-s ainsi que leur capacité à prédire la performance au travail. Finalement, l’étude 4 a développé des modèles utilisant l’IA pour identifier le contenu des réponses directement depuis des enregistrements audios de réponses dans le but d’ouvrir la voie à des plateformes de coaching automatisées pour les candidat-e-s. Les résultats ont montré que le cadrage émotionnel des réponses joue un rôle dans la manière dont les recruteur-euse-s les perçoivent et les évaluent. De plus, le médium d’entretien ainsi que les normes culturelles des candidat-e-s influencent le contenu des réponses et les perceptions des recruteurs. Néanmoins, les réponses des candidat-e-s et les évaluations des compétences sont comparables d’un médium à l’autre. De plus, les résultats montrent que les AVIs prédisent la performance au travail aussi bien que les entretiens face à face. Finalement, nos modèles utilisant l’IA démontrent qu’il est possible d’automatiser l’analyse du contenu des réponses à partir d’enregistrements audios de réponses. Cette thèse permet de mieux comprendre de ce qui influencent les réponses des candidat-e-s ainsi que les résultats des entretiens d’embauche et encourage à investiguer le potentiel de l’IA pour la préparation personalisée des entretiens. Elle apporte des implications pratiques pour la recherche et la pratique tout en discutant de ses limites. ABSTRACT Job interviews are a way for recruiters to assess applicants’ characteristics in a social encounter where recruiters and applicants meet and exchange information about each other. Yet, the emergence of technology-mediated interview formats such as asynchronous video interviews (AVIs) and artificial intelligence (AI) have transformed job interviews and pose new challenges and opportunities. Moreover, social behaviors are influenced by culture, thus governing one’s behavior in job interviews. This thesis focuses on interview processes such as applicants’ responses and outcomes, like recruiters’ perceptions and evaluations, examining the role of response framing, technological innovations and cultural dynamics; it also investigates the ability of AVIs to predict job performance and the potential of AI in helping applicants in this process. This thesis presents four studies that address these questions. Study 1 explored the impact of emotional framing in responses on recruiters’ evaluations. Study 2 examined how interview media and individuals’ culture affect applicants’ responses and recruiters’ perceptions of applicants. Building on this, Study 3 further examined the effects of AVIs versus face-to-face interviews on applicants’ responses and performance and established how well AVI helps predict job performance. Finally, Study 4 developed AI models to analyze the content of applicants’ responses, paving the way for automated coaching platforms for applicants. Findings indicate that the emotional framing of responses plays a role in how recruiters perceive them. Also, both the interview medium and applicants’ cultural background influence the content of responses and recruiters’ evaluations. However, the response content and interview performance were mostly comparable across interview media. Results also indicate that AVIs can predict applicants’ job performance as effectively as face-to-face interviews. Finally, our AI model demonstrates that it is possible to automate the analysis of response content from audio recordings. This thesis helps to understand what affects applicants’ responses and affects interview outcomes and encourages to further investigate the potential of AI to provide personalized interview training. It offers implications for interview research and practice and discuss its limits.