Caractérisation de l'effet du vieillissement en milieu aqueux sur les propriétés mécaniques de composites à matrice élastomère.
Bibliographic record
Abstract
DÉDICACE À ma famille, «Dans les sciences, le chemin est plus important que le but.Les sciences n'ont pas de fin.» Erwin Chargaff iv REMERCIEMENTS Dans un premier temps, je souhaite remercier les professeurs Edu Ruiz et Martin Lévesque pour la confiance qu'ils m'ont témoignée, leurs encouragements et qui, par leur regard critique sur mon travail, ont grandement contribué à ma constante amélioration.Je remercie également Édith Roland Fotsing pour sa patience et son implication qui ont facilité l'avancement de mon projet.Des remerciements à Isabelle Nowlan pour son soutien et ses recommandations données au cours des essais mécaniques.Merci au professeur François Trochu de m'avoir encouragée à réaliser ma maîtrise recherche au sein de la Chaire de Recherche sur les Composites à Haute Performance (CCHP).Un grand merci à Philippe Causse, pour ses conseils qui m'ont permis de débuter ce projet.Je souhaite également souligner le soutien des partenaires industriels Alstom et Hydro-Québec qui ont soumis le présent projet impliquant, de ce fait, ma maîtrise.Je remercie tout particulièrement
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".