Traitement des discontinuités pour la simulation des réseaux électriques et des circuits d'électronique de puissance
Bibliographic record
Abstract
DDICACE ma fille Sabrina iv REMERCIEMENTS Mes premiers remerciements sont adresss aux partenaires industriels de la chaire de recherche qui ont soutenu financirement mes travaux, ainsi qu'au gouvernement du Canada qui a facilit mon installation Montral avec ma petite famille.Je voudrais marquer ma gratitude certaines personnes pour le rle qu'elles ont jou dans l'dification de ma personnalit et le soutien mon parcours doctoral.Je commencerais par mon directeur de recherche Jean Mahseredjian qui m'a marqu par sa passion trs visible pour son domaine d'activit, son esprit pouss de rigueur, son enthousiasme, sa polyvalence, sa disponibilit et l'nergie positive qu'il dgage.J'exprime galement ma profonde reconnaissance mon codirecteur Ilhan Koar dont la simplicit, la flexibilit et l'expertise m'ont marqu depuis le jour de notre toute premire rencontre.Je remercie Tarek Ould Bachir, Aboutaleb Haddadi et Haoyan Xue qui ont contribu l'orientation de mon travail, qui m'ont permis de comprendre les exigences d'un parcours doctoral et qui ont mis leur expertise ma disposition lorsque j'en avais besoin.Je remercie galement Tshibain Tshibungu pour ses comptences en modlisation et simulation des rseaux.Un merci spcial Srigne Seye, ancien tudiant la maitrise qui a grandement contribu ma comprhension du domaine de recherche dans lequel je me suis engag travers les rsultats des travaux qu'il a mens avant moi.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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 teacher head, 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".