Bringing together graduate students and companies to solve industry-related problems in optics and photonics
Notice bibliographique
Résumé
For the last fifteen years, Universite Laval’s SPIE Student Chapter has been building strong links between academia and industry to better prepare its student members to face their future career and to guide them towards industry. With now over fifty companies working in the field of optics and photonics in the Quebec City area alone, this makes it one of the best places in the world for students to visit companies and learn about companies’ expertise, equipment and work environments. In 2017 and for the first time at Universite Laval, the Student Chapter organized a day-long workshop where students had to solve real-world industry-related problems presented by high-end optics-related companies, i.e. an industrial seminar. Now at its fourth edition, a retrospective picture investigating the success of this event can be drawn. Over the years, more than 20 companies from Quebec City’s rich optics and photonics area were invited to present their domain of expertise to students through conferences, product demonstrations and original problem scenarios encountered in the past. As a result, no fewer than 100 students were familiarized with the work of these technology companies. They also exchanged and shared ideas with expert engineers, physicists, chemists, etc., and were given real-world problems to solve. From this process, direct links were created between the employers and the future employees, and a clearer picture was drawn for graduates envisioning an industrial career. Consequently, this event has shown to be beneficial for both students and companies.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,029 |
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 ».