Développement d'un système de tomographie par cohérence optique pour la mesure de la compliance vasculaire cérébrale in-vivo
Bibliographic record
Abstract
Ce travail de maitrise n'aurait put tre ralis sans l'aide de certaines personnes et organismes qui m'ont soutenu tout au long de mes deux annes de recherche.J'aimerais d'abord remercier mon directeur de recherche, Prof. Frdric Lesage, qui m'a toujours mis au dfi.Il a rgulirement t disponible pour m'aider dans les diffrentes tapes de mon projet.J'ai apprci ses conseils et surtout sa patience envers moi.Il m'a permis de faire un stage Boston dans un laboratoire de calibre international.Il m'a galement fait confiance avec un projet d'envergure et un budget afin d'apporter pour la premire fois l'OCT dans son laboratoire.Je le remercie galement pour tout le temps qu'il a pass corriger mes divers documents ainsi que pour son support financier.Un grand merci ma co-directrice de recherche Prof. Caroline Boudoux qui m'a accord son expertise ainsi que celle des tudiants du LODI.J'ai apprci ses mthodes d'explication claires qui m'ont permis de mieux comprendre les bases de l'OCT.Je la remercie galement d'avoir mis ma disposition les ressources de son laboratoire pour les moments o j'en avais besoin.Je voudrais galement souligner l'aide exceptionnelle de Vivek J. Srinivasan que j'ai rencontr lors de mon sjour dans le laboratoire de David Boas Boston.Son travail a t la base de mon projet de recherche.Il m'a apport une grande aide par ses conseils malgr la distance
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 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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".