Construction d’arbres de discrimination pour expliquer les niveaux de contamination radioactive des végétaux

par Bénédicte Briand

Thèse de doctorat en Biostatistiques

Sous la direction de Gilles Ducharme.

Soutenue en 2008

à Montpellier 2 .


  • Résumé

    L'objectif de cette thèse est le développement d'une méthode permettant l'identification de facteurs conduisant à différents niveaux de contamination radioactive des végétaux. La méthodologie proposée est basée sur l'utilisation d'un modèle radioécologique de transfert des radionucléides dans l'environnement (code de calcul ASTRAL) et une méthode de discrimination par arbre. En particulier, pour parer les problèmes d'instabilité des arbres de discrimination et conserver leur structure, une méthode de stabilisation par rééchantillonnage bootstrap dans les nœuds est utilisée. Des comparaisons empiriques sont effectuées entre les arbres de discrimination construits par cette méthode (appelée méthode REN) et ceux obtenus par la méthode CART. Une mesure de similarité, permettant la comparaison de la structure de deux arbres de discrimination, est définie. Cette mesure est utilisée pour étudier les performances de stabilisation de la méthode REN. La méthodologie proposée est appliquée à un scénario simplifié de contamination. Les résultats obtenus permettent d'identifier les principales variables responsables des différents niveaux de contamination radioactive de quatre légumes-feuilles (laitue, chou, épinard et poireau). Certaines règles extraites de ces arbres de discrimination peuvent être utilisables dans un contexte post-accidentel

  • Titre traduit

    Building classification trees to explain the radioactive contamination levels of the plants


  • Résumé

    The objective of this thesis is the development of a method allowing the identification of factors leading to various radioactive contamination levels of the plants. The methodology suggested is based on the use of a radioecological transfer model of the radionuclides through the environment (ASTRAL computer code) and a classification-tree method. Particularly, to avoid the instability problems of classification trees and to preserve the tree structure, a node level stabilizing technique is used. Empirical comparisons are carried out between classification trees built by this method (called REN method) and those obtained by the CART method. A similarity measure is defined to compare the structure of two classification trees. This measure is used to study the stabilizing performance of the REN method. The methodology suggested is applied to a simplified contamination scenario. By the results obtained, we can identify the main variables responsible of the various radioactive contamination levels of four leafy-vegetables (lettuce, cabbage, spinach and leek). Some extracted rules from these classification trees can be usable in a post-accidental context

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Informations

  • Détails : 1 vol. (189 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 133-143. Annexes

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  • Bibliothèque : Bibliothèque interuniversitaire. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : TS 2008.MON-9
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