Étude de dispositifs électroniques moléculaires à l’aide de la méthode du potentiel source-puits
Bibliographic record
Abstract
Les travaux de la présente thèse porteront sur le raffinement du modèle du potentiel source-puits (SSP) proposé par Ernzerhof en 2006. Cette méthode permet de calculer la conductance qualitative de dispositifs électroniques moléculaires (MEDs). Dans la première partie de ce travail, le modèle SSP sera amélioré en y intégrant la description de l’interaction d’un champ électromagnétique fort avec le MED. Des expériences récentes ont démontré que des molécules pouvaient interagir fortement avec des plasmons de polaritons de surface (SPP). Ces interactions créent des états liés électron-SPP qui seront exploités pour contrôler la conductance de MEDs. Des formules analytiques expliqueront l’impact des paramètres physiques de ces circuits optoélectroniques sur la conductance de ceux-ci. Dans le même esprit, la seconde partie de cette thèse inclura les interactions électron-noyau au modèle SSP afin de décrire entre autres le courant décohérent d’un MED. Dans ce modèle les interactions noyau-électron seront décrites à partir de l’approximation harmonique et intégrées à l’hamiltonien de façon non-pertubative. Des formules analytiques seront dérivées afin de décrire la conductance de tels MEDs. Finalement, les conséquences du bris de la symétrie de la parité et du temps de la matrice hamiltonienne de la méthode SSP seront découvertes dans la densité spectrale et les fonctions d’ondes des MEDs.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".