Perméabilisation de membranes cellulaires à l'aide d'un laser nanoseconde amplifié par nanoparticules plasmoniques
Notice bibliographique
Résumé
REMERCIEMENTSJ'aimerais en premier lieu remercier mon directeur de recherche, Michel Meunier, grâce à qui ce projet fut réalisable.Ses précieux conseils dans toutes les sphères de la recherche, son appui moral et financier ainsi que son excellente équipe de recherche m'ont permis de mener à bien cette maîtrise.Un gros merci à Judith Baumgart qui m'a transmis plusieurs de ses connaissances dans le domaine de la biologie, m'a patiemment guidé au début de mon projet de recherche et m'a apporté une aide continuelle.Je remercie Paul Boyer et David Rioux pour leur aide dans l'élaboration de mes montages et sur le fonctionnement des lasers, Yves Drolet qui m'a apporté un soutient technique constant et qui m'a enjoué au travers de multiples blagues, Étienne Boulais pour l'excellente ambiance dans le bureau et pour ses précisions sur les phenomènes d'interractions laser-NPs.J'ai aussi beaucoup apprécié les conseils et la participation de nos collaborateurs de l'Université McGill, Laure Humbert et Jean-Jacques Lebrun.Je remercie aussi Mathieu Maisonneuve, André-Pierre Blanchard-Dionne, Vincent Latendresse et Nancy Tawil (les plasmons) pour les bons moments passés en leur compagnie.Je tiens ensuite à remercier spécialement mes parents, Denis et Dominique, qui m'ont fièrement supporté tout au long de mes études et qui ont toujours été présents pour moi.Merci à Veronique, ma compagne, d'avoir partagé mes plaintes ou mes excitations par rapport à mes résultats et qui m'a agréablement tenu compagnie durant ces deux années.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».