Ãtude du rayonnement transitoire unidimensionnel en utilisant la méthode des ordonnées discrétes [i.e. discrètes]
Bibliographic record
Abstract
Les transferts de chaleur par rayonnement jouent un rôle essentiel dans de très nombreuses applications industrielles essentiellement celles qui font intervenir des hautes températures. Ces transferts interviennent également de manière déterminante à d'autres niveaux de température et dans divers domaines technologiques tels que la cryogénie, l'utilisation de l'énergie solaire, la mesure de température sans contact, etc. \n \nLe transfert radiatif considéré dans ce travail est relié principalement à la propagation d'un rayonnement collimaté et puisé à l'intérieur d'un milieu absorbant et diffusant. Lorsqu'une impulsion laser de l'ordre de la pico-seconde est alimentée à un milieu, la diffusion du rayonnement qui s'ensuit peut persister sur une période de temps beaucoup plus grande que la durée de l'impulsion, conduisant ainsi à un problème radiatif transitoire. Plusieurs applications de ce phénomène font présentement l'objet d'intenses recherches, e.g. tomographie optique biomédicale, évaluation in-situ de propriétés, détection de la concentration de poissons dans l'océan. \n \nDans ce mémoire, sera traité le cas d'un milieu hétérogène absorbant/diffusant mais non émettant irradié par une impulsion laser monochromatique. La résolution de l'équation de transfert radiatif instationnaire (ETR) sera effectuée en utilisant la méthode des ordonnées discrètes combinée à la méthode interpolée parabolique monotonique décentrée (Piecewise Parabolic Method), pour différents coefficients de diffusion, différents coefficients d'absorption, différentes fonctions de phases et différentes épaisseurs des couches constituant le milieu considéré. Une application à un système tissulaire donné et une anomalie donnée, dont les propriétés physiques et géométriques sont connues, nous permettra de configurer des courbes étalons. Ces dernières seront utilisées dans le but de déceler la présence de l'imperfection dans un système donné ainsi que de remonter à sa position dans la profondeur du système à partir d'un état de référence. \n
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".