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Record W7014140286

Optimisation dynamique de la sélection de vols partagés d'un transporteur aérien

2010· other· fr· W7014140286 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2010
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
KeywordsGeneral interestAgrégationGalactokinase
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Whether you think you can or you can't, you're right.-Henry Ford iv REMERCIEMENTS En tout premier lieu, je tiens à remercier Michel Gamache qui, avant d'être mon directeur de recherche, a été le professeur qui, par la qualité de son enseignement, m'a transmis son intérêt pour la recherche opérationnelle.Merci Michel pour ta grande disponibilité, tes conseils toujours à propos et ta bonne humeur contagieuse.Il va sans dire que l'industrie aérienne peut sembler très complexe pour un nouveau venu comme moi.Je tiens à remercier Jérôme-Olivier Ouellet, mon superviseur chez Air Canada, pour m'avoir encadré et orienté dans ce domaine.Merci Jérôme pour les multiples heures que tu as investies dans mon projet, pour tes idées et ton support constant.Si ma maîtrise se démarque aujourd'hui de par son aspect concret, je dois remercier Jean-François Pagé, chef de section en recherche opérationnelle à Air Canada, qui a travaillé fort pour que mon projet puisse être effectué en partenariat avec Air Canada.Merci Jean-François pour ton appui dès le jour un et pour les efforts supplémentaires que tu as investis pour rendre mon environnement d'études des plus stimulants.Je suis d'ailleurs très reconnaissant envers tout le groupe de recherche opérationnelle d'Air Canada de m'avoir considéré comme l'un des leurs durant deux ans.Merci Karine, Julie, Jacques, Jérôme et Jean-François.Vous avez à la fois contribué à mon développement professionnel, académique et personnel.Avant de pouvoir modéliser quoi que ce soit, encore faut-il posséder des données.À ce niveau, je tiens à remercier Stéphanie Deneault pour le temps considérable qu'elle a consacré à la construction d'une grande quantité de données.Merci Stéphanie de l'apport crucial que tu as fourni à mon projet.Un remerciement spécial aussi à François Soumis qui a su me donner des conseils judicieux juste au bon moment dans mon projet.Sur une autre note, je tiens à remercier le FQRNT, le CRSNG et le groupe international d'Air Canada pour leur soutien financier à travers la bourse BMP-Innovation.Cette aide m'a été essentielle pour que je puisse concentrer toutes mes énergies à mon projet d'études.v Malgré que la composante académique ait été au centre de ma formation, ma maîtrise aura également été une opportunité incroyable de me développer socialement.Ce développement, je le dois principalement à l'AÉCSP qui m'a permis de vivre une multitude d'expériences enrichissantes.Et puisque l'AÉCSP, c'est d'abord et avant tout des gens, je tiens à remercier

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.032
Threshold uncertainty score0.063

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.002

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.235
Teacher spread0.228 · 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 designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

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
Published2010
Admission routes2
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