Impacts des politiques énergétiques sur la sélection des stratégies durables de bioraffinage forestier
Bibliographic record
Abstract
DÉDICACEÀ mon père, à ma mère, à ma sœur et à mes frères iv REMERCIEMENTS « La gratitude est le secret de la vie.L'essentiel est de savoir dire merci pour tout.Celui qui a appris à le faire, sait ce que vivre signifie.Une telle personne a pénétré, et a découvert le profond mystère de la vie.» -Albert Schweitzer, Prix Nobel de Paix 1952Paix (1875Paix -1965) ) Il n'y a aucune vie humaine exempte d'épreuves, mais il faut apprendre à voir le bon côté des choses.Je reconnais que la complétion de cette thèse a été comparable à la traversée d'un désert aride.Toutefois, quelles qu'aient été les conditions et difficultés auxquelles j'ai été exposées, je n'aurai pas été capable d'achever cette traversée sans le conseil, l'orientation, le soutien, l'amour et l'affection de ceux qui m'ont côtoyé ces dernières années.À tous ceux-là, à tous ceux qui comptent, veuillez trouver ici l'expression de ma profonde gratitude.Fondation universitaire Pierre Arbour.Je tiens à vous exprimer ma profonde gratitude, et vous dire à quel point je vous suis reconnaissant, chers membres de la Fondation Universitaire Pierre Arbour.Mes plus grands remerciements vont au conseil d'administration et à Monsieur Pierre Arbour pour avoir créé la Bourse O'Bomsawim, et pour m'en avoir fait l'honneur d'être compté parmi les récipiendaires.J'ai été très touché par votre générosité.Cette bourse m'a apporté une aide financière nécessaire à la réalisation de mes travaux.Merci!Value Chain Optimization Network Je tiens aussi à remercier le Réseau stratégique de recherche du CRSNG sur l'optimisation des chaînes de valeur (NSERC Strategic Research Network on Value Chain Optimization) pour le soutien financier qui m'a permis de réaliser mon dernier stage aux États unis.Paul Stuart et l'Unité de recherche CRSNG Premièrement, merci de m'avoir offert l'occasion de travailler sur ce sujet passionnant, et surtout merci pour le soutien financier qui a été essentiel à la réalisation de cette thèse.Deuxièmement, merci pour les conseils, les directives et les encadrements inestimables qui m'ont permis de compléter cette thèse, et ce, tout au long de ce périple.Travailler avec vous m'a non seulement v permis de développer mes compétences professionnelles, mais m'a aussi permis de développer l'endurance émotionnelle et la résilience en milieu de recherche : Simplement, merci pour tout!Réjean Samson Merci pour votre disponibilité et votre soutien et vos conseils, mais surtout pour m'avoir fait profiter de votre expertise en mettant à ma disposition les personnes et ressources essentielles tout au long de ce parcours doctoral.Marilyn A Brown and CPEL team at Georgia Tech Dr. Brown, thank you for all your support and guidance during the course of the project.You have been really helpful, especially during my internships at Georgia Tech.Thank so much for the warm welcoming, the constructive discussions and weekly meeting with CEPL team (Climate and Energy Policy Laboratory).The research environment was a convenient and convivial research environment to stimulate creativity and sincere commitment in completing my research objectives: Simply thank you to you and CEPL team!Elizabeth R Hyman Special thanks: I would like to thank you for all your help
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.001 |
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".