Formation et caractérisation physico-chimique des complexes ADN/chitosane pour la thérapie génique
Notice bibliographique
Résumé
DÉDICACEJ'aimerais dédier ce travail à tous les membres de ma famille, avec mes souhaits de bonheur. REMERCIEMENTSJe tiens tout d'abord à remercier mon directeur le professeur Michael Buschmann pour m'avoir donné la chance de rejoindre son groupe de recherche et de continuer mon doctorat suite à mon interruption d'études.Je le remercie également pour la confiance et les moyens qu'il a mis à ma disposition au cours des cinq dernières années dans la réalisation de mon projet de thèse.Je remercie sincèrement ma co-directrice la professeure Françoise Winnik pour son soutien, sa confiance et son aide durant ces dernières années de thèse.Je me rappellerai toujours avec émotion de la première journée où elle m'a accueillie chaleureusement au sein de son groupe de recherche.Je lui suis très reconnaissante de m'avoir recommandée à Mike afin que je puisse poursuivre mes études et réaliser ce projet.Je lui exprime également ma profonde gratitude pour ses conseils avisés et personnels durant les moments les plus difficiles qui nous ont beaucoup rapprochées.J'adresse mes sincères remerciements au professeur Basil Favis pour m'avoir initiée à la recherche et appris l'importance du savoir-faire et du savoir-être.Je lui suis très reconnaissante pour l'amitié et le soutien continuel qu'il m'a témoignés durant ces dernières années.Je tiens également à lui exprimer ma gratitude pour avoir accepté de présider ce jury de thèse.Je remercie également Dr. Strand et Prof. De Crescenzo d'avoir accepté d'évaluer mon travail.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».