Développement de facteurs de caractérisation pour les mélanges complexes d’hydrocarbures pour l’évaluation de l’impact écotoxicité aquatique en analyse du cycle de vie
Bibliographic record
Abstract
DÉDICACE A mes parents et toute ma famille, Qui sont ma force et mon inspiration REMERCIEMENTS Je souhaite remercier le CIRAIG pour m'avoir permis de réaliser ce projet de recherche durant ces deux années.Je remercie plus particulièrement Louise Deschênes et Cécile Bulle pour leur soutien, leur disponibilité et leurs conseils tout au long des travaux.Je tiens à remercier Sandra Estrela pour ses corrections et sa disponibilité quelque soit le moment et le temps imparti.Je tiens à remercier toutes les personnes, amis proches ou éloignés, pour leur soutien, leurs conseils ou encore leur vision des choses qui m'ont permis de prendre du recul et de regarder certaine situation différemment.Je tiens tout particulièrement à remercier mes parents, qui m'ont appris qu'il fallait toujours se battre sans jamais laisser tomber et sans qui je n'aurais très certainement pas pu réaliser tout ce parcours; ma famille (chacun d'entre eux) pour la force qu'elle me procure et Greg pour son soutien continuel même dans les pires moments où personne ne garderait patience.Enfin, merci aux partenaires de la Chaire internationale en analyse du cycle de vie pour leur soutien financier : Arcelor-Mittal, Bell Canada, Cascades, Eco Entreprises Québec/Recyc-Québec, Groupe EDF/
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".