Validation d'un modèle de simulation d'imagerie par microscopie électronique à balayage par l'étude d'hétérostructures semi-conductrices de très haute résolution
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire de maîtrise, a pour thème la validation d'un modèle de simulation de l'interaction électrons-matière en rapport avec la microscopie électronique à balayage. Un logiciel de simulation, CASINO, basé sur la méthode de Monte Carlo, a été développé à Sherbrooke, par le Dr Dominique Drouin [Drouin, 2001]. On peut comparer les résultats théoriques aux données expérimentales. Si on connaît les conditions expérimentales, et que les résultats théoriques concordent, on peut alors considérer que le modèle de calcul est adéquat pour ces conditions de travail. Tout ce travail est basé sur cette démarche de comparaisons. Plusieurs échantillons ont été fabriqués par épitaxie par jets moléculaires de matériaux III-V; Cette technique permet un excellent contrôle de la composition chimique et de l'épaisseur des couches déposées. Des structures équivalentes vont être décrites dans CASINO. Les micrographies obtenues en microscopie électronique à balayage vont servir de données expérimentales; les simulations seront alors comparées aux mesures expérimentales".--Résumé abrégé par UMI.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".