Circulation de saumures à la discordance socle / couverture sédimentaire et formation des concentrations uranifères protérozoïques (Bassin de l'Athabasca, Canada)
Bibliographic record
Abstract
Au terme de ce travail, je tiens à remercier Michel Cathelineau et Marie-Christine Boiron pour m'avoir proposé ce sujet de thèse.Leur implication et leur soutien ont été une aide précieuse à la réalisation de ce travail.La confiance et la liberté de travail qu'ils m'ont accordé, ont été une grande source de motivation, et je les en remercie.J'associe à ces remerciements Michel Cuney, qui sans être un encadrant officiel, s'est beaucoup investi dans ce projet, et m'a permis de faire mes premiers pas au G2R en 2005.Je remercie vivement Claude Caillat (AREVA) pour avoir accepté de co-financer ce projet avec le CNRS, et le CNRS pour m'avoir attribué une bourse de docteur ingénieur (BDI).Je remercie particulièrement Pierre Schuhmacher (CREGU) pour la gestion du financement de la thèse et la grande liberté qu'il m'a accordée pour l'utilisation des fonds.Je suis particulièrement reconnaissant à Bruce Yardley et à Philippe Muchez, pour avoir accepté de juger ce travail en tant que rapporteurs.Merci également à Anthony Fallick, Philippe Boulvais et Jean-Pierre Milési, pour avoir accepté d'être les examinateurs de cette thèse.Dans le désordre, je remercie chaleureusement toutes les personnes qui ont collaboré de près, ou de moins près, à ce travail :A Rennes : Merci à Philippe Boulvais (pour ton accueil, tes encouragements, ton enthousiasme à l'épreuve des fuites de BrF 5 , les pizzas, les bières etc…), Martin Gaboriau (merci pour ton accueil chez toi et pour les bons moments passés à pomper l'hydrogène et regarder le foot…bonne chance pour la suite), David Vilbert pour les analyses isotopiques, et tous les habitués du RU pour m'avoir passé le sel.A Leeds : Merci à David Banks pour son accueil, sa philosophie du judo, et son hyperactivité contagieuse, et merci à Bruce Yardley pour son intérêt porté à ce travail et à son goût pour les réceptions « at home »… Au CRPG : Merci à Christian France-Lanord pour m'avoir accordé un peu de son temps et ouvert les portes de son labo.Un grand merci à Caroline Guilmette pour son aide de tous les jours, et à Maarten Lupker pour les nombreux coups de mains.A Zürich : Merci à Thomas Pettke pour ses corrections et pour avoir grandement contribué à dépoussiérer des données en perdition !A AREVA : Merci à Claude Caillat et Jean-Pierre Milési encore une fois, Marc Brouand, Jean-Luc Lescuyer, Jean-Louis Feybesse, Joseph Roux pour leur intérêt porté à ce projet.Enfin au G2R : Merci d'abord à Marie-Camille et à Stéphane pour la cohabitation joyeuse dans quelques mètres carrés pendant trois ans (ça rapproche), à Julien pour tout le boulot à deux (tu me dois toujours une bière au quinoa, et je t'en dois bien une au stollen), à Jérémy (le quatrième homme du bureau), aux « anciens » (Lucho et Gringo), et à tous les habitués du RU et de la cafét' (comme ça je n'oublie personne mais c'est sincère) qui ont rendus ces trois années plus intenses, plus marrantes, plus délirantes…Merci beaucoup à Cédric,
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".