Caractérisation garantie d'un dispositif de mesure de grandeurs thermiques
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
RESUME.Pour etalonner un dispositif de mesure thermique developpe recemment, il est propose de realiser l’identification des parametres thermo-physiques d’un echantillon de materiau a partir des donnees experimentales recueillies sur ce dispo sitif. La prise en compte des erreurs de mesure et de modele aboutit a une description de l’erreur d e sortie par une grandeur incertaine bornee. L’estimee recherchee est alors l’ensemble des valeurs du vecteur des parametres compatibles avec les donnees experimentales. D’abord noussupposons le dispositif de mesure modelise a l’aide de grandeurs parfaitement connues. L’ide ntification est alors un probleme d’inversion ensembliste. Nous montrons ensuite que la pris e en compte des incertitudes liees au dispositif de mesure est un probleme de projection d’ense mbles. Dans ces deux cas, nous disposons d’algorithmes garantis pour caracteriser ces en sembles. Les resultats sont detailles et compares a ceux d’une estimation statistique plus classi que. Des ameliorations du dispositif fondees sur ces resultats sont egalement proposees.
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.
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 | 0.005 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it