Évaluation de la ségrégation dans deux parcs à résidus inactifs situés en Abitibi
Notice bibliographique
Résumé
Tout d'abord, je remercie les partenaires du projet de recherche pour leur financement à travers la subvention RDC de mes directeurs: CRSNG (conseil de recherches en sciences naturelles et en génie), mine Westwood (Corporation IAMGOLD), Mine Canadian Malartic, Mines Agnico Eagle Ltée.Ces partenaires miniers ont aussi donné l'accès aux sites d'étude.J'adresse ma gratitude envers mon directeur de recherche, le professeur Mamert Mbonimpa.Sa disponibilité, son expertise et sa patience ont enrichi mes travaux de recherche et mon séjour au sein de l'UQAT.Je remercie aussi mes co-directeurs Isabelle Demers et Abdelkabir Maqsoud pour la supervision du projet.Je remercie aussi les membres du jury pour la lecture et les remarques portées sur ce mémoire.Ensuite, je remercie l'équipe pédagogique de l'UQAT pour leur amabilité, leur disponibilité et la fourniture des ateliers et outils accompagnant la recherche.Je remercie particulièrement les professeurs pour la clarté dans la dispensation des enseignements donnés lors des sessions d'hiver et automne 2019.Puis, je suis reconnaissante à l'ensemble de l'équipe URSTM, spécialement Sylvette Akué Awoh, Yvan Poirier, Patrick Bernèche, Pierre-Alain Jacques, Joël Beauregard pour leur investissement physique, logistique et technique durant les phases de terrain et de laboratoire.Par la suite, je remercie l'étudiant en doctorat, Faneva Rarison, de m'avoir aidé à analyser statistiquement plusieurs de mes résultats.Enfin, je remercie les étudiants Zahra Driouky, Jules Darankoum, Achraf Janah pour leur aide incommensurable au laboratoire.v
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».