Bibliographic record
Abstract
Depuis une vingtaine d'années, le GRAMS et le CIMS travaillent en collaboration dans le domaine de l'imagerie médicale, plus précisément sur la tomographie d'émission par positrons destinée à la recherche préclinique sur petits animaux. Après le scanner TEP Sherbrooke en 1994 et le LabPET I commercialisé par Advanced Molecular Imaging (AMI) Inc., Gamma Medica Ideas et GE Healthcare au cours des années 2000, l'aspiration vers de meilleures performances est le moteur de la réalisation d'une nouvelle version : le LabPET II. L'augmentation importante du nombre de détecteurs, nécessaire pour atteindre une meilleure résolution spatiale, amène de nouveaux défis autant sur le plan matériel que logiciel. Un des défis est de compenser les disparités en gain des détecteurs à base de photodiodes à avalanche (PDA) qui engendrent des différences intercanaux. Le but de ce projet de maîtrise est de développer et d'implémenter un algorithme capable de corriger ces différences de façon automatisée.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".