Bibliographic record
Abstract
Ce manuel électronique fut utilisé dans le cadre du cours PHQ310/PHQ414 (Mécanique II) à l'Université de Sherbrooke, depuis 2010.Il fait partie d'une collection de manuels électroniques diffusés par des professeurs du département de physique de l'Université de Sherbrooke.Il a été revisité pour une diffusion sous licence libre en collaboration avec la fabri-queREL en mars 2020.Il est diffusé sous licence Creative Commons dans sa version BY-NC, sauf indications contraires.L'auteur, David Sénéchal, est professeur titulaire à l'Université de Sherbrooke.Son domaine de recherche est la modélisation numérique des matériaux quantiques.C'est dans un esprit de partage et de collaboration qu'il a décidé de partager cette ressource éducative libre.La liste de ses publications est disponible sur Google Scholar.Sauf indications contraires, le contenu de ce manuel électronique est disponible en vertu des termes de la Licence Creative Commons Attribution -Pas dutilisation commerciale 4.0 Inter- national.Vous êtes encouragé à : Partager -copier, distribuer et communiquer le matériel par tous moyens et sous tous formats.Adapter -remixer, transformer et créer à partir du matériel.Selon les conditions suivantes : Paternité -Vous devez citer le nom de l'auteur original.Pas d'utilisation commerciale -Vous n'avez pas le droit d'utiliser le matériel à des fins commerciales.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.192 | 0.087 |
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".