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Record W2909444354

Développement de stratégies de bio-détoxification de pré-hydrolysats lignocellulosiques pour fermentation ABE en butanol

2018· article· fr· W2909444354 on OpenAlexfundno aff
Mariem Theiri

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicBiofuel production and bioconversion
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFPInnovations
KeywordsFermentationChemistryFood science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

DÉDICACE À mes parents, Abderrahmen & Aicha À mes sœurs & mon petit frère iv REMERCIEMENTS Je tiens tout d'abord à exprimer toute ma reconnaissance à mon directeur de thèse Professeur Mario Jolicoeur pour m'avoir encadré, orienté, aidé et conseillé tout au long de ma thèse.Je le remercie infiniment pour son entière disponibilité ainsi que pour ses encouragements considérables qui m'ont grandissement motivé pour progresser dans ma thèse.Ses commentaires aux différentes étapes du projet étaient assez pertinents et précieux et m'ont aidé à la construction de mon esprit scientifique et à la meilleure gestion d'un sujet de recherche.Je tiens à témoigner toute ma gratitude à Dr. Hassan Chadjaa, mon codirecteur de recherche et responsable scientifique du Centre National en Électrochimie et Technologies Environnementales (CNETE).Il a un rôle majeur dans le bon déroulement de ma thèse grâce à ses commentaires pertinents, ses conseils précieux, et son suivi continu de la réalisation de mon projet.Je le remercie infiniment pour sa patience, ses encouragements et ses recommandations pour devenir un excellent chercheur scientifique qui ont amélioré non pas seulement mon esprit scientifique mais également les aspects de ma vie personnelle.J'adresse également mes sincères remerciements à Dr. Mariya Marinova, ma co-directrice de recherche, pour le temps qu'elle a consacré tout au long de ma thèse, pour m'avoir fourni son aide précieuse sachant répondre à toutes mes interrogations.Elle m'a bien guidé et conseillé au cours des différentes étapes de mon projet et elle n'a pas hésité de me communiquer son expertise et ses connaissances qui m'ont énormément aidé dans la progression de ma thèse.Je voudrai remercier aussi Nancy Deziel, directrice du CNETE, et Nicholas Berrouard, responsable de recherche et développement au CNETE, pour m'avoir accueillie au sein de leur secteur de recherche où la partie expérimentale de la thèse était conduite.Je remercie aussi Jean-François Lemay, Patrick Quessy et l'ensemble de l'équipe de CNETE pour leur accueil et leur sympathie.Leurs conseils et expertises m'ont énormément aidé à bien conduire mon projet de recherche.Un grand merci s'adresse à mes parents, mes sœurs Mouna, Asma et Chaima et mon petit frère Mohamed Amine pour m'avoir soutenu, encouragé incessamment et motivé malgré la distance qui nous sépare.Vous avez partagé avec moi les bons et les mauvais moments durant mes études.v Vous avez beaucoup sacrifié pour moi.Je vous remercie infiniment mes chers et j'espère vous rendre égayés par ma réussite dans la thèse.

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)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.004
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.013
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.229 · 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 designBench or experimental
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 routes1
Has abstractno

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