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Enregistrement W2909444354

Développement de stratégies de bio-détoxification de pré-hydrolysats lignocellulosiques pour fermentation ABE en butanol

2018· article· fr· W2909444354 sur OpenAlexfundno aff
Mariem Theiri

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFPInnovations
Mots-clésFermentationChemistryFood science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DÉDICACE À mes parents, Abderrahmen & Aicha À mes sœurs & mon petit frère iv REMERCIEMENTS Je tiens tout d'abord à exprimer toute ma reconnaissance à mon directeur de thèse Professeur Mario Jolicoeur pour m'avoir encadré, orienté, aidé et conseillé tout au long de ma thèse.Je le remercie infiniment pour son entière disponibilité ainsi que pour ses encouragements considérables qui m'ont grandissement motivé pour progresser dans ma thèse.Ses commentaires aux différentes étapes du projet étaient assez pertinents et précieux et m'ont aidé à la construction de mon esprit scientifique et à la meilleure gestion d'un sujet de recherche.Je tiens à témoigner toute ma gratitude à Dr. Hassan Chadjaa, mon codirecteur de recherche et responsable scientifique du Centre National en Électrochimie et Technologies Environnementales (CNETE).Il a un rôle majeur dans le bon déroulement de ma thèse grâce à ses commentaires pertinents, ses conseils précieux, et son suivi continu de la réalisation de mon projet.Je le remercie infiniment pour sa patience, ses encouragements et ses recommandations pour devenir un excellent chercheur scientifique qui ont amélioré non pas seulement mon esprit scientifique mais également les aspects de ma vie personnelle.J'adresse également mes sincères remerciements à Dr. Mariya Marinova, ma co-directrice de recherche, pour le temps qu'elle a consacré tout au long de ma thèse, pour m'avoir fourni son aide précieuse sachant répondre à toutes mes interrogations.Elle m'a bien guidé et conseillé au cours des différentes étapes de mon projet et elle n'a pas hésité de me communiquer son expertise et ses connaissances qui m'ont énormément aidé dans la progression de ma thèse.Je voudrai remercier aussi Nancy Deziel, directrice du CNETE, et Nicholas Berrouard, responsable de recherche et développement au CNETE, pour m'avoir accueillie au sein de leur secteur de recherche où la partie expérimentale de la thèse était conduite.Je remercie aussi Jean-François Lemay, Patrick Quessy et l'ensemble de l'équipe de CNETE pour leur accueil et leur sympathie.Leurs conseils et expertises m'ont énormément aidé à bien conduire mon projet de recherche.Un grand merci s'adresse à mes parents, mes sœurs Mouna, Asma et Chaima et mon petit frère Mohamed Amine pour m'avoir soutenu, encouragé incessamment et motivé malgré la distance qui nous sépare.Vous avez partagé avec moi les bons et les mauvais moments durant mes études.v Vous avez beaucoup sacrifié pour moi.Je vous remercie infiniment mes chers et j'espère vous rendre égayés par ma réussite dans la thèse.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2018
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Résumé présentnon

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