Développement d’un outil de calcul (CEEB) pour l’étude préliminaire de la charge thermique selon la configuration architecturale des bâtiments incluant les ponts thermiques
Bibliographic record
Abstract
Je tiens à remercier toutes les personnes qui, de près ou de loin, m'ont soutenu à travers ce projet de recherche et qui m'ont aidé à le rendre possible.Mes premiers remerciements vont à mon directeur de recherche, Najib Bouaanani, pour la confiance qu'il m'a accordée dès le départ et pour son ouverture d'esprit afin d'aller au-delà de certaines balises de sujet de recherche.Grâce à notre curiosité partagée et à notre sensibilité face à notre environnement, nous avons su collaborer et outrepasser tous types d'obstacles en faisant preuve de résilience.Merci pour votre soutien inébranlable et de m'avoir guidé de votre expertise, tout en m'accordant la liberté nécessaire pour que je puisse m'épanouir et me dépasser.De plus, merci à Sylvain Renaud, pour ses conseils, sa disponibilité, bref son support pertinent en fin de projet, pour la touche finale.Merci également au personnel et aux étudiants aux cycles supérieurs du Groupe de Recherche en Structure (GRS) pour votre accueil chaleureux et votre bienveillance.Ensuite, je tiens à remercier Louise Millette pour son soutien moral.Seulement quelques mots échangés avec elle suffisent pour nous rappeler nos instincts, notre valeur profonde et refaire le plein de confiance, de détermination et de motivation.Merci d'être un exemple féminin d'ingénierie, de force et de valeurs que je partage.J'aimerais remercier les Fonds de Recherche du Québec -Nature et Technologies (FRQNT) pour le financement de mon travail de recherche.Sur un plan plus personnel, mon quotidien n'aurait pu être le même, aussi équilibré, joyeux et vivant sans l'amour de ma famille et amis.Mes précieuses relations d'amitié de longue date ont su m'aider à garder le cap, à me donner l'énergie requise, mais également à relativiser, merci mes amies!Merci à ma famille pour leur support, leur compréhension et leurs encouragements.Un merci particulier et profond à ma mère, sans qui, rien n'aurait été possible et qui me donne l'envie d'avancer toujours plus loin dans la vie grâce à ce qu'elle est et aux ressources auxquelles elle me donne accès.Merci infiniment pour ton soutien inconditionnel, ton écoute, tes conseils et finalement, le plus important, d'être là pour moi et de croire en moi.v
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
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".