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Record W97513743

Etude des defauts apparaissant dans les amenagements interieurs des avions d'affaires

2013· article· fr· W97513743 on OpenAlexfundno aff
Émilie Charette

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicAssembly Line Balancing Optimization
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConsortium de Recherche et d’innovation en Aérospatiale au Québec
KeywordsHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

DÉDICACEÀ la mémoire de Ma tante Réjeanne (1939Réjeanne ( -2012) ) et de mon ami Antoine (1988Antoine ( -2012) ) Qui nous ont quittés pendant l'écriture de ce mémoire.«Pour ceux qui nous quittent et ceux qui restent, Gardez un œil sur nous pendant que l'on vous garde dans nos cœurs» REMERCIEMENTS Tout d'abord, je tiens à r emercier mon directeur de recherche, le Professeur Edu Ruiz, pour son encadrement, son soutien et sa disponibilité tout au long de cette maîtrise.Merci de m'avoir fait confiance pour ce projet extrêmement motivant.Je voudrais également remercier le Professeur François Trochu pour m'avoir accueillie au sein de l'équipe du CCHP pour réaliser ce projet.Je t iens à ex primer m a profonde gratitude à Edith R oland F otsing e t C atherine B illotte-Cabre pour l eurs pr écieux c onseils, l eur e xpérience i ncomparable et l e s outien a pporté a u cours du projet.J'ai beaucoup appris à vos côtés.Je voudr ais r emercier l es pa rtenaires i ndustriels qui ont pa rticipé à c e p rojet.Merci pour vot re professionnalisme, votre e xpertise, vot re ouv erture d' esprit, vot re di sponibilité i ncroyable et l a confiance que vous m'avez témoignée.Je voudrais spécialement remercier Daniel Grenier du CRIQ pour nous avoir gentiment fourni les équipements n écessaires au v ieillissement h ygrothermique et à l a c aractérisation m écanique.Votre expertise m'a été d'une grande aide.Je r emercie t ous m es c ollèges du C CHP a utant pour l es be lles di scussions que pour l 'aide apportée lorsque j 'en avais be soin.U n m erci p articulier à Farida Bensadoun pour s a c onfiance accordée lors de mon PI3 quelques années auparavant.Merci de m'avoir initiée aux composites.Je tiens aussi à remercier mes partenaires de cours Audrey Favre et Joffrey Renaud ainsi que mes collègues de b ureau A mir Fanaei et C édric P upin.Merci aussi à C hristian C harles M artel pour son soutien technique.Finalement, j e r emercie du f ond du cœur m a famille e t m es a mies pour l eur s outien constant depuis l e t out début de cette av enture.Je n e p ouvais p as p asser s ous l e silence Lise, C hristian,

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.113
Threshold uncertainty score0.225

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.014
GPT teacher head0.230
Teacher spread0.217 · 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 designObservational
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
Published2013
Admission routes1
Has abstractno

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