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Enregistrement W109224328

Circulation de saumures à la discordance socle / couverture sédimentaire et formation des concentrations uranifères protérozoïques (Bassin de l'Athabasca, Canada)

2009· dissertation· fr· W109224328 sur OpenAlexaboutno aff
Antonin Richard

Notice bibliographique

RevuePublications Et Travaux Academiques de Lorraine (Universite de Lorraine) · 2009
Typedissertation
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGeologyGeochemistryArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au terme de ce travail, je tiens à remercier Michel Cathelineau et Marie-Christine Boiron pour m'avoir proposé ce sujet de thèse.Leur implication et leur soutien ont été une aide précieuse à la réalisation de ce travail.La confiance et la liberté de travail qu'ils m'ont accordé, ont été une grande source de motivation, et je les en remercie.J'associe à ces remerciements Michel Cuney, qui sans être un encadrant officiel, s'est beaucoup investi dans ce projet, et m'a permis de faire mes premiers pas au G2R en 2005.Je remercie vivement Claude Caillat (AREVA) pour avoir accepté de co-financer ce projet avec le CNRS, et le CNRS pour m'avoir attribué une bourse de docteur ingénieur (BDI).Je remercie particulièrement Pierre Schuhmacher (CREGU) pour la gestion du financement de la thèse et la grande liberté qu'il m'a accordée pour l'utilisation des fonds.Je suis particulièrement reconnaissant à Bruce Yardley et à Philippe Muchez, pour avoir accepté de juger ce travail en tant que rapporteurs.Merci également à Anthony Fallick, Philippe Boulvais et Jean-Pierre Milési, pour avoir accepté d'être les examinateurs de cette thèse.Dans le désordre, je remercie chaleureusement toutes les personnes qui ont collaboré de près, ou de moins près, à ce travail :A Rennes : Merci à Philippe Boulvais (pour ton accueil, tes encouragements, ton enthousiasme à l'épreuve des fuites de BrF 5 , les pizzas, les bières etc…), Martin Gaboriau (merci pour ton accueil chez toi et pour les bons moments passés à pomper l'hydrogène et regarder le foot…bonne chance pour la suite), David Vilbert pour les analyses isotopiques, et tous les habitués du RU pour m'avoir passé le sel.A Leeds : Merci à David Banks pour son accueil, sa philosophie du judo, et son hyperactivité contagieuse, et merci à Bruce Yardley pour son intérêt porté à ce travail et à son goût pour les réceptions « at home »… Au CRPG : Merci à Christian France-Lanord pour m'avoir accordé un peu de son temps et ouvert les portes de son labo.Un grand merci à Caroline Guilmette pour son aide de tous les jours, et à Maarten Lupker pour les nombreux coups de mains.A Zürich : Merci à Thomas Pettke pour ses corrections et pour avoir grandement contribué à dépoussiérer des données en perdition !A AREVA : Merci à Claude Caillat et Jean-Pierre Milési encore une fois, Marc Brouand, Jean-Luc Lescuyer, Jean-Louis Feybesse, Joseph Roux pour leur intérêt porté à ce projet.Enfin au G2R : Merci d'abord à Marie-Camille et à Stéphane pour la cohabitation joyeuse dans quelques mètres carrés pendant trois ans (ça rapproche), à Julien pour tout le boulot à deux (tu me dois toujours une bière au quinoa, et je t'en dois bien une au stollen), à Jérémy (le quatrième homme du bureau), aux « anciens » (Lucho et Gringo), et à tous les habitués du RU et de la cafét' (comme ça je n'oublie personne mais c'est sincère) qui ont rendus ces trois années plus intenses, plus marrantes, plus délirantes…Merci beaucoup à Cédric,

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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