Analyse transcriptomique de deux souches fongiques québécoises Inonotus obliquus et Armillaria sinapina
Bibliographic record
Abstract
Je tiens tout d'abord à remercier les membres de mon jury pour leur présence.Je voudrais exprimer toute ma reconnaissance envers ma directrice de thèse, la professeure Isabel Desgagné-Penix ainsi qu'à mon codirecteur, le professeur Hugo Germain et le directeur du Centre d'études des procédés chimiques du Québec (CÉPROCQ), M. Yacine Boumghar, qui m'ont accueill i dans leurs équipes et laboratoires et desquels j'ai beaucoup appris.Grâce à vous, j'ai pu réaliser mon plus grand rêve, qui est de réaliser mon projet au sein de deux excellents laboratoires et d'un centre de transfert technologique.Je vous remercie aussi pour le partage de votre savoir, votre dynamisme ainsi que votre esprit d'équipe et votre amour pour la recherche qui font de vous d'excellents directeurs scientifiques.Je vous remercie aussi de m'avoir donné la chance de réaliser un projet audacieux dans un domaine qui ne m'était pas très familier et dans lequel j'ai beaucoup appris.Sans votre confiance et vos encouragements, ce projet n'aurait jamais pu aboutir.De plus, je souhaiterais adresser un immense merci au professeur Marzouk Benali pour tous ses conseils précieux.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".