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Record W2808077534

Prédiction du comportement géochimique des rejets miniers porteurs de terres rares

2018· article· fr· W2808077534 on OpenAlexfundaboutno aff
Mohamed Edahbi

Bibliographic record

VenueDepositum (Université du Québec en Abitibi-Témiscamingue) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicMine drainage and remediation techniques
Canadian institutionsnot available
FundersArgonne National LaboratoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceCanadian Light SourceU.S. Department of Energy
KeywordsChemistryHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

DÉDICACE À mes chers parents, ma grande mère, mes frères et mes sœurs !! REMERCIEMENTS Je tiens avant tout à remercier mon directeur de thèse, le professeur Benoît Plante, et mon codirecteur, le professeur Mostafa Benzaazoua, pour leur soutien, leur motivation, leur encadrement, leurs conseils précieux, et leur implication durant toute la période de la thèse.Le travail sous vos directions m'a ouvert un champ de possibilité énorme et je leur en suis très reconnaissant.Merci de m'avoir donné cette opportunité pour grandir professionnellement et personnellement.Je tiens à remercier nos partenaires financiers industriels et gouvernementaux, en particulier le conseil de recherches en sciences naturelles et en génie (CRSNG) qui a financé une majeure partie du projet dans le cadre d'une subvention de recherche et développement coopératif (RDC) et d'une subvention d'engagement partenarial (SEP).Mes vifs remerciements vont aux compagnies GéoMega Ressources Inc. et Matamec Inc., représentées respectivement par madame Mia Plettier, géochimiste de l'environnement et Monsieur Sylvain Doire, directeur de l'environnement pour leur contribution pertinente tout le long de cette thèse; en particulier durant la phase d'échantillonnage.Je remercie aussi Raphaël Mermillod-Blondin, métallurgiste sénior travaillant pour la compagnie minière Agnico-Eagle, de m'accueillir dans son laboratoire pour réaliser mon stage Mitacs.Un immense merci est dédié à mes parents, ma source d'inspiration et ma passion de vivre, sans eux mes rêves seront irréalisables.A mes sœurs, Fatima, Latifa, Samira, Souhaila, et à mes deux frères Mostafa et Abdelatif, je dis merci pour le soutien et les encouragements constants durant mes études.Je remercie chaleureusement toutes les personnes qui ont collaboré de près ou de loin à la réalisation de ce projet, plus particulièrement la famille Benzaazoua, Hassan Bouzahzah et Yassine Taha.Merci pour les encouragements et les bons moments passés ensemble.Je tiens à addresser mes remerciements à toute l'équipe de l'URSTM de l'UQAT pour leur bonne humeur et leur aide judicieuse dans la réalisation des essais de laboratoire

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.961
Threshold uncertainty score0.077

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.189
Teacher spread0.185 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes2
Has abstractyes

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