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Enregistrement W2603348183

Outils de visualisation de données de cartes à puce pour une société de transport collectif

2016· article· fr· W2603348183 sur OpenAlexaboutno aff
Antoine Giraud

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueData Management and Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DÉDICACEÀ ma famille et mes amis qui m'ont soutenu au cours de mes années d'études. REMERCIEMENTSJe tiens à remercier Martin Trépanier, directeur de recherche du département de mathématiques et de génie industriel, ainsi que Catherine Morency, co-directrice de recherche du département de génie civil, pour m'avoir conseillé, assisté et subventionné au cours de cette maîtrise recherche à l'École Polytechnique de Montréal.Leur soutien et leur expertise m'ont permis de découvrir encore plus le monde des transports, des systèmes d'information et de confirmer leur pertinence pour l'aide à la décision dans le cœur de métier des entreprises.Je remercie aussi les représentants du Réseau de Transport de Longueuil pour l'accès à leurs données nécessaires à ce projet de recherche, ainsi que pour leur enthousiasme et leur vif intérêt dans les travaux menés.Je souhaite que les visualisations réalisées puissent être utiles dans leurs activités de gestion et de planification de leur offre de services de transport public.Je remercie aussi l'équipe du CeNTAI de Thales Communications and Security du site de Paris -Gennevilliers ainsi que celle de Thales TRT à Québec pour leur accueil et leur disponibilité ainsi que pour leur présentation et l'accès à leur interface de visualisation de données.Cela m'a mis le pied à l'étrier pour parfaire ma connaissance des outils de visualisation de données notamment grâce à des outils libres utilisés dans ce domaine.J'espère que les travaux ici menés leur permettront de mieux percevoir les exigences d'une société de transport en commun ainsi que les types de visualisations pouvant les assister dans leur prise de décisions.Mes remerciements vont aussi au Conseil de Recherches en Sciences Naturelles et en Génie du Canada (CRSNG) et le programme PROMPT qui ont financé cette maîtrise recherche.Je tiens enfin à remercier d'autres professeurs de Polytechnique notamment ceux du département du génie civil en transportplus particulièrement les professeurs Robert Chapleau et Nicolas Saunier -pour m'avoir fait découvrir, grâce à leurs cours et à leur savoir, ce monde des transports non plus côté industriel comme vu dans mon école d'origine, l'Institut Catholique d'Arts et Métiers de Lille en France, mais vu également du côté du client et de l'exploitant d'un réseau de transport en commun.v

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,008

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
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