Méthodes primales pour résoudre le problème de plus court chemin avec contraintes de ressources
Bibliographic record
Abstract
Celui qui abandonne son foyer pour se mettre en quête du savoir suit la voie de Dieu ... L'encre du savant est plus sacrée que le sang du martyr.» LE PROPHÈTE MUHAMMAD iv DÉDICACE À ma mère Fatima, ma fierté, mon amour inné, maman qui a dédié sa vie, et qui a sacrifié ses désirs rien que pour le bien-être de ses enfants. . . .À mon père Ali, l'arbre solide et droit qui m'inspire, c'est pour toi papa que je dessine mes passions, car sans toi, je n'aurais pas été moi, je t'aime. . . .À ma reine Hind, c'est grâce à toi que ma vie a un sens, j'ai de la chance d'être avec toi, je t'aime mon amour. . . .À mon futur ange Sami que j'attends avec impatience, j'ai hâte de te voir mon chéri, je t'aime. . . .À mes deux frères Marouane et Safouane, je suis fier de vous, vous faites partie de moi. . . .v REMERCIEMENTS Après avoir rendu grâce à Allah le tout-puissant, le tout Miséricordieux, Il m'est agréable de m'acquitter d'une dette de reconnaissance auprès de toutes les personnes, dont l'intervention au cours de cette thèse, a favorisé son aboutissement.Ainsi, j'exprime ma profonde gratitude à Issmaïl El Hallaoui, qui m'a ouvert les portes du GERAD pour pouvoir accomplir cette thèse.Je le remercie tout d'abord pour l'honneur qu'il m'a fait en me confiant la réalisation de ce projet.Je le remercie également pour ces encouragements tout au long de cette thèse.Il était prêt à tout moment à conseiller, soulager et semer de l'espoir même pendant les périodes les plus ardues que nous avons vécues ensemble.Sa disponibilité, ses qualités humaines, son sens humaniste, ses conseils éclairés et son judicieux encadrement se sont tous réunis pour me permettre d'accomplir le présent travail.Mes remerciements les plus sincères vont également à François Soumis, mon codirecteur de recherche, d'abord pour la confiance qu'il m'a accordée en m'offrant cette opportunité d'être codirigé par un expert de son rang.Je le remercie ensuite pour le soutien financier qu'il m'a garanti pendant tout mon parcours au doctorat.Enfin, je le remercie pour ses remarques pertinentes, sa grande rigueur et ses précieux conseils qui étaient incontestablement d'une utilité importante et dont j'ai assez bénéficié.Je remercie également Hatem Ben Amor pour avoir accepté de codiriger ce travail.Je le remercie pour sa collaboration pendant les deux premières années et pour les leçons précieuses de vie qu'il m'a apprises.Je tiens à exprimer ma gratitude à Mohamed Ouzineb, mon professeur à l'Institut National de Statistique et d'Économie Appliquée au Maroc.Je lui suis particulièrement reconnaissant pour m'avoir bâti le premier pont qui m'a permis de faire un doctorat au Canada.J'adresse des sincères remerciements à Abdelouahab Zaghrouti pour son assistance informatique et pour les conseils techniques qu'il m'a prodigués.Des remerciements spéciaux vont à Adil Tahir, mon premier colocataire avec qui j'ai passé de merveilleux moments.Je remercie chaleureusement Omar Foutlane qui a partagé avec moi le même parcours, et qui m'a fait bénéficier généreusement de son expérience en vie.Aussi, je n'oublierai jamais les autres collègues de travail avec qui j'ai réussi à créer un environnement de fraternité et de collaboration.Ainsi, je remercie
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How this classification was reachedexpand
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | no category Domain: not available · Genre: Methods About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Simulation or modeling | low |
| gpt | no category Domain: not available · Genre: Methods About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Theoretical or conceptual | low |
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 | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.005 |
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".