Raffinement et validation d'un alésoir acétabulaire à diamètre variable
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, le nombre d’arthroplasties totales de la hanche s’élevait à 24 253 en 2006 (à l’exception du Québec). Ce nombre d’arthroplasties représente des coûts annuels estimés à 463 millions de dollars canadiens. Pour diminuer ces coûts, le temps d’opération et le risque d’infection, un tout nouveau concept d’alésoir acétabulaire à diamètre variable (ADV) a été proposé par Jean-Sébastien Mérette. Malgré l’ingéniosité de ce concept, cette proposition requiert des modifications et des raffinements. Ce projet vise à proposer un système de coupe adapté pour l’ADV qui minimise les efforts de coupe et maximise la qualité de coupe, de concevoir un prototype fonctionnel de l’ADV pour vérifier les performances du système de coupe, de comparer les performances de l’ADV à celles des alésoirs conventionnels et de raffiner la conception de l’ADV pour qu’il soit un outil complètement fonctionnel. Pour ce faire, certains critères et contraintes de conception sont déterminés. Pour le prototype fonctionnel, certains critères et contraintes sont adaptés. La validation et le raffinement sont effectués à l’aide d’analyses numériques par éléments finis. À l’aide du prototype fonctionnel, le comportement et la qualité de coupe des alésoirs conventionnels sont comparés à l’ADV. Les essais sont effectués sur une machine à contrôles numériques et les efforts de coupe sont collectés à l’aide d’une plaque dynamométrique. Les cavités sont numérisées à l’aide d’un numériseur tridimensionnel à haute définition et analysées à l’aide d’un logiciel de CAO. Les résultats démontrent que l’ADV a un comportement similaire aux alésoirs conventionnels et la qualité de la cavité alésée est fortement améliorée. L’ADV serait peut-être la solution pour prolonger la stabilité à long terme de la prothèse, diminuer les coûts, minimiser les risques d’infection et faciliter l’utilisation.
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 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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 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".