Estimation optimisée de l'utilisation de l'énergie sur un véhicule électrique
Bibliographic record
Abstract
AvertissementL'auteur de ce mémoire ou de cette thèse a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire ou de sa thèse.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire ou cette thèse.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire ou de cette thèse requiert son autorisation.IV Dédicaces Je dédie ce mémoire : Ji ma très chère femme Francia Ravalison et mon fils Ethan Andriaminahy pour leur soutien, leur amour.Merci de toujours croire en moi, vous êtes ma source de motivation.Ji mes chers parents Laurent et Noro Andriaminahy pour tous leurs sacrifices et leur soutien tout au long de mes études.Ji mes chères sœurs et leurs maris ainsi que leurs enfants pour leurs encouragements permanents et leur soutien moral.Ji ma belle-famille pour son encouragement et son appui.C'est avec un grand plaisir que je résume en quelques lignes en guise de reconnaissance et de gratitude envers les personnes qui m'ont aidé à la réalisation de ce mémoire car tout n'aura pas été possible sans leurs contributions et leurs aides.Je tiens à adresser en particulier ma gratitude envers mon directeur de recherche Sousso Kelouwani, Professeur à l'Université du Québec à Trois-Rivières, ainsi que mon codirecteur Hicham Chaoui, Professeur à l'Université de Carleton, pour avoir accepté de m'encadrer dans ce travail et de leurs recommandations qui m'ont été très utiles.Je souhaite leur rendre hommage pour leur amabilité, leurs disponibilités et leurs conseils dans la réalisation de ce travail.Je tiens à remercier aussi mes collègues pour leurs conseils et leurs contributions dans ce travail.Je tiens également à remercie toute l'équipe de l'Institut de Recherche sur l'Hydrogène pour leur accueil, cela m'a enrichi de conseils et de discussion me permettant de connaitre d'autres cultures.Enfin, je tiens à remercier les membres du jury qui ont pris la peine d'évaluer de travail.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 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".