Gestion du stockage thermique résidentiel dans le contexte de la gestion de la demande : chauffe-eau
Bibliographic record
Abstract
Je tiens à remerCIer mon directeur de maîtrise, le professeur Kodjo Agbossou, pour m'avoir donné l'opportunité de travailler avec lui dans l'Institut de Recherche sur l'Hydrogène de l'UQTR.Je remercie également mon codirecteur de recherche, le professeur Loïc Boulon, pour son soutien et encouragement dans l'avancement de ma recherche.J'adresse mes plus sincères remerciements au Dr. Alben Cardenas pour son encadrement, son encouragement et ses précieux conseils pour l'avancement de ce travail de recherche.Je voudrais remercier également les professeurs Sousso Kélouwani, Yves Dubé et Adam Skorek, pour leurs encouragements et précieuses contributions durant toute la période du travail.Je remercie également Michael Fournier et François Laurencelle du laboratoire des technologies de l'énergie (LTE) d'Hydro-Québec, pour la collaboration et leur implication dans mon projet de recherche.Je remercie également les organismes subventionnaires que sont le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) et Hydro-Québec de m'avoir fourni un appui financier qui a facilité la poursuite de mes études.Je remercie et dédie ce travail à tous les membres de ma famille et amis Sebastian, Carmen, Abner et Andrés, qui malgré la distance, m'ont encouragée et toujours soutenue dans ce que je voulais faire.Un merci tout spécial à mes collègues de l'IRH et amis Marc, Chemsi, David, Saeed, Abdoul et Cristina qui m'ont soutenus et encouragés continuellement.Finalement, je voudrais remercier toute personne qui m'a aidé de près ou de loin tout le long de mon cheminement.Je dédie ce travail de recherche à mafamille: À ma chère mère «Toi qui m'as donnée la vie, ton amour et le courage pour réussir» À mon cher père «Pour tes précieux conseils et ton amour» À ma chère sœur Karen et mon cher frère Juan «Pour votre amour, votre soutien et votre bonheur » Je vous aime 1, Alejandra 4.6 Résumé . .
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".