Lien entre les pathologies rachidiennes et l’intensité de signal IRM dans le disque intervertébral
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTS« Je tiens tout d'abord à remercier ma directrice de recherche Delphine Périé-Curnier pour son encadrement, sa disponibilité, son soutien et ses conseils ainsi que pour la confiance qu'elle m'a témoignée tout au long de ce projet.Je remercie également mon codirecteur de recherche Carl-Éric Aubin pour ses conseils, son aide et pour ses nombreuses questions qui m'ont permis de garder les pieds sur terre durant cette maîtrise en m'amenant aux limites de mon raisonnement.Je remercie la fondation Sainte-Justine, la fondation des étoiles et le GRSTB pour les financements qui m'ont été attribués.Ces financements ont permis la soumission de trois articles scientifiques m'apportant de l'expérience et permettant de communiquer mes résultats.Je remercie ma famille et mes proches pour leur soutien et leur contact qui m'ont beaucoup apporté durant ces années d'étude.Je remercie les étudiants avec qui j'ai eu la chance de travailler et qui m'ont permis à de nombreuses reprises de débloquer des situations qui me semblaient des impasses et de me changer les idées lors des difficultés et des tâches trop répétitives à mon goût.Je pense notamment à
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".