Conception de la chaîne logistique des bioraffineries forestières intégrées et vertes
Bibliographic record
Abstract
DÉDICACE À mon père & À ma mère, Merci pour l'amour que vous me portez, À mes deux sœurs, Merci d'être toujours à mes côtés À mon mari, Merci pout ton encouragement et ton soutien ininterrompus À mon petit trésor Adam, Merci pour les purs moments de bonheur que tu me procures, Ce doctorat, je vous le dédie.REMERCIEMENTS J'aimerais remercier toutes les personnes qui m'ont aidée à l'élaboration de ce projet de doctorat.Je les invite à trouver ici l'expression de ma grande gratitude et considération.Je tiens à remercier le Professeur Michel Perrier pour la qualité de son encadrement ainsi que pour sa gentillesse.J'exprime également ma profonde gratitude à Madame Mariya Marinova pour son encadrement attentionné, sa précieuse aide ainsi que son écoute attentive.Merci à Monsieur Ludovic Montastruc pour son aimable collaboration et pour la bienveillance dont il a fait preuve à mon égard lors de mon stage en France.Merci à Monsieur Nicolas Mansuy d'avoir accepté de partager ses connaissances en matière de foresterie ainsi que de l'aide et le temps qu'il a bien voulu me consacrer.Merci au Professeur Jean Paris qui m'a donné la chance de rejoindre son groupe de recherche.Enfin, une sincère pensée à tous mes collègues et amis de la chaire E 2 D 2 BF pour leur gentillesse et leur soutien.v xiii 4.4.4Costs assessment and economics ...............
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) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.004 |
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".