Ablation par laser pulse de revetements antierosion pour le domaine aeronautique
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTSJ'aimerais d'abord remercier mes directeurs de recherche Jolanta Sapieha, Ludvik Martinu et Michel Meunier pour l'opportunit qu'ils m'ont offert de participer un projet industriel concret et stimulant.Je suis trs reconnaissant de l'encadrement dont j'ai pu bnficier tout au long de mes tudes de matrise et de la possibilit qu'ils m'ont donne de prsenter mes travaux dans divers confrences.Je voudrais galement remercier nos collaborateurs industriels, soit MDS Coatings, Turbomeca Canada et le CRIAQ pour leur ouverture et le soutien financier qu'ils m'ont octroy.Plus spcifiquement, j'aimerais souligner l'aide de Simon Durham, David Thibes, Jerme Presse et Manuel Mendez pour leur support technique durant le projet.J'ai bien apprci les changes que nous avons eus durant ces trois dernires annes.Je ne peux passer sous le silence l'importante contribution de Gabriel Taillon qui a pass deux stages d't travailler ce projet.Je le remercie grandement pour le temps et les efforts que qu'il a investis.J'ai bien aim t'encadrer et changer avec toi durant ces deux stages.Ces travaux n'auraient jamais vu le jour sans le support technique d'Yves Drolet qui a install avec patience et rigueur le montage exprimental du laser excimer.Merci beaucoup Yves pour ton aide.Je suis aussi trs
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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 teacher head, 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".