Simulation des mécanismes de dissipation mécanique interne du silicium amorphe
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire présente nos travaux sur les simulations numériques des mécanismes de dissipation mécanique interne (DMI) dans le a-Si. Ce travail s’inscrit dans le contexte des détecteurs d’ondes gravitationnelles, où les excitations à basses énergies dans les matériaux des miroirs constituent la principale source de bruit. On introduit le cadre théorique dans lequel le mémoire s’inscrit, soit le théorème de fluctuation-dissipation et les théories de l’état de transition et systèmes à deux niveaux, et on fait un court résumé de l’état des connaissances expérimentales sur le sujet. On présente ensuite les méthodes numériques : les méthodes d’exploration de l’énergie potentielle, les potentiels interatomiques et les méthodes de préparation des configurations atomiques, de même qu’une revue des travaux théoriques sur la DMI. Les résultats principaux du projet de maîtrise, incluant l’analyse des systèmes à deux niveaux dans le a-Si et le calcul de la DMI, sont présentés au troisième chapitre, sous la forme d’un article de revue. On termine par détailler nos travaux sur la DMI en employant la spectroscopie mécanique.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| 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".