UNIVERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL BENEFITS OF THE APPLICATION OF WEB-MINING METHODS AND TECHNIQUES FOR THE FIELD OF ANALYTICAL CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT OF THE MARKETING FONCTION IN A KNOWLEDGE MANAGEMENT PERSPECTIVE THE SIS PRESENTED AS PARTIAL REQU
Bibliographic record
Abstract
Service des bibliothèques · A vertfssecrient La diffusion de ce mémoire se fait dans le ~ respect des droits de son auteur, qui a signé le formulaire Autorisation de repfOduire. et de diffuser un travail de recherche de cycles supérieurs (SDU-522- Rév.01-2006). Cette autorlsatlon.stlpule que <<conformément · à l'article 11 du Règlement no 8 des études de cycles supérieurs, [l'auteur] concède à l'Université du Québec à Montréal une llc~nce non exclusive d'utilisation et de. publication de la totalité ou d'une partie importante de [son] travail de recherche pour des fins pédagogiques et non commerciales. Plus précisément, [l'auteur) autorise l'Université du Québec à Montréal à reproduire, diffuser, prêter, distribuer ou vendre des.· copies de. [son] travail da recherche à des fins non commerciales sur quelque support que ce soit, y comprlsl'lntemet. Cette licence et cette autorisation n'entrainent pas une renonciation de [la} part [de l'auteur] à [ses} droits moraux ni à [ses] droits da propriété intellectuelle. Sauf ententè contraire, [l'auteur] conserve la liberté de diffuser et de commercialiser ou non ce travail dont [ill possède un exemplaire.. » UNNERSITÉ DU QUÉBEC À MONTRÉAL
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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 | 0.001 | 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 | 0.000 | 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".