dans le cadre de l’École Doctorale: Organisation industrielle et systèmes de production Par
Bibliographic record
Abstract
(PROSED) et le l’axe de recherche Conduite des Systèmes Sûrs CS 2. Je tiens à remercier Monsieur Luc DUGARD, Directeur du LAG, pour m’avoir accueilli dans son laboratoire et de m’avoir ainsi permis d’effectuer ces travaux de recherche. Je remercie Monsieur Hassane ALLA, responsable de l’axe CS 2, pour son accueil, sa disponibilité et ses conseils. Je tiens tout particulièrement à exprimer ma profonde reconnaissance à mon Directeur de thèse, Monsieur Pierre LADET, pour sa sympathie, sa disponibilité tout au long de ces trois ans et pour ses critiques qui m’ont permis de mener à bien ces travaux. Je ne saurais jamais assez le remercier de son soutien et de ses encouragements. J’exprime toute ma gratitude à Monsieur Bernard DESCOTES-GENON pour m’avoir accueilli dans l’équipe CSP et avoir accepté de présider le jury de soutenance. Toute ma reconnaissance va à Madame Sophie D’AMOURS, Messieurs Daniel NOYES et François VERNADAT pour avoir assumé la charge de rapporteurs et d’avoir ainsi contribué à l’amélioration de ce mémoire. J’exprime un remerciement tout particulier à Madame Sophie D’AMOURS qui a effectué le voyage depuis le Canada pour venir participer au jury.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".