Adhérence des réparations en béton: concepts, facteurs d'influence et évaluation
Notice bibliographique
Résumé
Qui ne doute pas acquiert peu Léonardo da VinciLes 15 ans de coopération entre des chercheurs du CRIB à l'Université Laval et du Département ArGEnCo à l'Université de Liège reposent sur un intérêt commun dans le domaine de l'entretien et la maintenance de nos infrastructures civiles et industrielles.C'est vraiment à partir de 2000 que les deux groupes de recherche, avec l'appui de leurs gouvernements respectifs et le support des Professeurs Michel PIGEON et Robert DEGEIMBRE, ont effectivement commencé à développer des projets de recherche en commun et à favoriser les échanges d'étudiants, de chercheurs et d'enseignants.Période féconde s'il en est, puisque plusieurs fois par an, nous nous sommes rencontrés pour travailler, rédiger, mesurer, etc., mais aussi créer un réseau amical et sympathique entre nos groupes de recherche, terreau indispensable à l'approfondissement de nos connaissances intellectuelles, mais aussi humaines.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,216 | 0,546 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,019 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».