Modélisation des écoulements de gaz raréfiés au travers de filtres fibreux par la méthode de Boltzmann sur réseau
Bibliographic record
Abstract
REMERCIEMENTSJe veux commencer par remercier mon directeur de recherche, Franois Bertrand, pour la confiance qu'il m'a octroye pendant le droulement de cette thse.J'ai t chanceux de trouver un professeur qui reconnat autant la valeur de la recherche fondamentale en ingnierie.Il s'est parfois pass des mois complets o dans nos runions, je ne pouvais expliquer que des tentatives infructueuses de rsolution de problme.Mais grce la libert qu'il m'a donne, j'ai limin les obstacles pice par pice, et j'ai pu produire une thse vraiment originale.Malgr les commentaires initialement ngatifs des rviseurs, j'ai pu bnficier de sa confiance inbranlable.Je veux aussi remercier mon codirecteur David Vidal pour sa patience au cours de ces longues annes.J'ai pu profiter de ses conseils sur le dbogage de la MBR, que j'ai pu suivre lors du dveloppement de la MBR propose dans cette thse.Ses efforts pour m'enseigner comment mieux communiquer l'oral et l'crit ont port fruit.Avec son support au quotidien, j'ai t capable de me concentrer sur les tches importantes de ma thse.Je pouvais toujours compter sur sa disponibilit tt le matin et tard le soir.Par ma faute j'en ai presque seulement profit le soir.Mais grce ses encouragements, maintenant je me lve presque tt.Je veux galement remercier mon codirecteur Sbastien Leclaire pour son empathie et son coute.Il a vraiment eu le tour de me valoriser pendant ses runions seul seul.Sa curiosit et sa bonne humeur sont trs contagieuses.J'ai aussi eu la chance de bnficier de ses comptences en programmation GPU avec la librairie ArrayFire, et il m'a enfin convaincu d'utiliser le logiciel de gestion de versions Git.Je regrette seulement de ne pas avoir collabor plus tt avec lui.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".