Développement d’un système de mesure et d’un modèle théorique préliminaire d’estimation du coefficient de diffusion de l’oxygène dans les matériaux poreux inertes gelés
Bibliographic record
Abstract
J'aimerais remercier sincèrement mon directeur de recherche Mamert Mbonimpa pour sa disponibilité, son soutien et son aide précieuse en tant qu'expert dans ce domaine et sur ce projet de maîtrise.À mon codirecteur, Bruno Bussière pour sa disponibilité, son importante contribution et sa confiance en m'intégrant par ce projet de recherche dans sa Chaire industrielle CRSNG-UQAT sur la restauration des sites miniers, j'adresse toute ma gratitude.Je tiens également à remercier toute l'équipe de professeurs de l'Institut de Recherche en Mines et Environnement (IRME) pour les connaissances qu'ils m'ont transmises et leur disponibilité.Je suis très reconnaissante à la Chaire industrielle CRSNG-UQAT sur la restauration des sites miniers ainsi qu'à ses partenaires financiers pour le financement de ce projet.Je remercie toute l'équipe de l'URSTM en particulier Akué Sylvette Awoh pour ses conseils, son aide inestimable, sa présence et surtout son amitié.Je remercie aussi Patrick Bernèche, Alain Perreault et Joel Beauregard pour leur aide.Je tiens à saluer tous mes collègues pour leur soutien moral et intellectuel ainsi que pour leur aide en particulier
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".