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Thèses de doctorat soutenues

Nous présentons ici les thèses réalisées dans le contexte HES-SO ayant été soutenues au cours des dernières années.

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Thèses de doctorat soutenues dans les différents domaines

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Travail social

La non-demande aux droits et services de l’Etat social : une ethnographie de pratiques contestataires subalternes.

Frédérique Leresche

HETS-FR

Santé

Sociologie interactionniste des soins infirmiers de fin de vie. Une analyse du monde social de l’aide à mourir en Suisse romande

Murielle Pott

HESAV

Ingénierie et Architecture

Modélisations physique et numérique de la zone endommagée autour de galeries creusées dans l'argile de Boom

Florence Peguiron

HEIA-FR

Economie et Services

Vine Line Detection in Diverse Environments Aerial Images using Machine Learning

Jérôme Treboux

HES⁠-⁠SO Valais-Wallis - HEG

Economie et Services

The role of natural gas and its infrastructure in the energy transition in Switzerland

Emilie Simon

HES⁠-⁠SO Valais-Wallis - HEG

Economie et Services

Design and Evaluation of Floating Content Services for Vehicular Applications

Gaetano Manzo

HES⁠-⁠SO Valais-Wallis - HEG

Santé

Symptom perception among persons with heart failure and their informal caregivers: Development and feasibility of a complex nursing intervention (SYMPERHEART)

Gabrielle Santos

HEdS-FR

Design et Arts visuels

Attraits de la durée et Dyslinéarité. Esthétiques de montages contemporaines

Olivier Zuchuat

HEAD – Genève

Santé

Regards croisés sur l’application des mesures de protection de la grossesse au travail : entre dispositifs légaux et expériences des différentes parties prenantes

Alessia Abderhalden-Zellweger

HESAV

Travail social

Participation in everyday occupations and situations outside home for older adults living with and without dementia: Places, familiarity, and risks

Isabel Margot Cattin

HETSL

Travail social

Action Éducative en Milieu Ouvert (AEMO)

Laure Infante

HETSL

Ingénierie et Architecture

How to support the driver of conditionally automated vehicle in takeover situations using machine learning

Emmanuel De Salis

HE-Arc Ingénierie
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