Simulations de séries temporelles dans les réseaux électriques: applications au stockage thermique pour l'équilibrage de la production éolienne
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTSJ'aimerais remercier mon directeur de recherche, le professeur Sirois, pour son appui tout au long de ce travail et pour le temps qu'il a consacré à relire et commenter mon travail.Je remercie aussi mon co-directeur, le professeur Joós pour ses commentaires et pour m'avoir permis de travailler dans les locaux de McGill.Merci aussi à Alain Moreau pour m'avoir donner son modèle, pour avoir contribuer à la rédaction de mon article et pour avoir fait parti du jury.Un remerciement particulier pour David Beauvais pour son soutien tout au long de mes deux années de travail ainsi que pour ses idées qui ont rendu possible la réalisation de ce mémoire.Merci aussi à Lisa Dignard et aux gens de Canmet pour m'avoir accueilli un été.Merci aussi à Maurice Brisson pour sa générosité.Finalement, j'aimerais remercier, sans ordre particulier,
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".