Étude expérimentale de micro-plasmas froids à la pression atmosphérique générés par des hautes tensions de formes différentes
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse porte sur l'étude de micro-plasmas froids à la pression atmosphérique générés à partir de différents réacteurs des configurations basées sur le principe des Décharges à Barrière Diélectrique (DBD) et alimentés par des générateurs de tension impulsionnelle et sinusoïdale. Les plasmas sont formés dans des gaz nobles tels que l'hélium et l'argon (gaz vecteurs), et également dans des mélanges réalisés avec des gaz moléculaires tels que l'azote et l'oxygène afin de produire des Espèces Réactives de l’Azote et de l’Oxygène (ERA, ERO). La (ré)activité chimique du plasma est ainsi supposée être accrue, permettant le traitement de matériaux inertes ou vivants pour diverses applications (fonctionnalisation de surfaces, inactivation de cellules, régénération de tissus vivants, etc.). La caractérisation des plasmas étudiés est réalisée en enregistrant les aspects électriques et optiques en fonction des paramètres élémentaires, comme l’amplitude et la fréquence de la tension, le débit du gaz, la configuration des électrodes, et le rapport cyclique dans le cas du régime pulsé. Ainsi, la (ré)activité chimique des plasmas est évaluée tandis que au même temps les mécanismes de la génération des plasmas et les façons de l’optimisation de la chimie sont dévoilées. Finalement, nous examinons l'efficacité du plasma dans le domaine biomédical en traitant divers systèmes biologiques (bactéries, liposomes, cellules) sans effets thermiques.
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 | 0.000 | 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) | 0.002 | 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 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".