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Record W7104453196 · doi:10.71781/16824

Évolution statistique des caractéristiques électriques des décharges Sparks dans les liquides diélectriques

2021· dissertation· fr· W7104453196 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldEngineering
TopicElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsVitis viniferaAgrégationContext (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce mémoire est la conclusion d'une maîtrise en double diplomation internationale entre l'université Toulouse 3 Paul Sabatier en France et l'université de Montréal au Canada. Le but de cette collaboration est la meilleure compréhension des décharges Sparks dans les liquides diélectriques, ainsi que des phénomènes qui y sont liés. La première partie du projet de recherche, effectuée à Toulouse au laboratoire LAPLACE, s'est concentrée sur l’influence du matériau des électrodes sur le comportement de la décharge, en particulier les caractéristiques courant-tension et la dynamique de la bulle de cavitation via imagerie rapide. Cette partie de travail est incluse dans ce mémoire sous forme d’une Annexe, et nous focalisons l’attention du lecteur uniquement sur les travaux réalisés dans la deuxième partie. En effet, en utilisant une source impulsionnelle de tension, nous avons étudié l’évolution statistique des caractéristiques électriques des décharges Sparks dans différents liquides diélectriques et sous différentes conditions expérimentales, qu'elles soient électriques, géométriques, ou bien liées aux matériaux utilisés. Après une préparation minutieuse des conditions d’une expérience donnée, les impulsions de haute tension ont été appliquées et les caractéristiques des décharges ont été enregistrées. Les enregistrements des caractéristiques électriques, dès la première dé- charge jusqu’à un moment où il n’est plus possible d’avoir des décharges, ont été analysés à l’aide d’un algorithme afin de remonter aux propriétés de chaque décharge, soient la probabilité que la décharge ait eu lieu, la tension de claquage, le courant de décharge, la charge injectée, l’énergie injectée, etc. L’évolution temporelle de ces paramètres ont révélé certaines informations extrê- mement utiles pour les considérer dans les procédés qui utilisent les décharges Sparks dans les liquides à haute répétition, en particulier dans la synthèse de nanomatériaux.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.181
Teacher spread0.176 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
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