997 resultados para Méthode Kangourou
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Fil: Daule, Gabriela. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Humanidades y Ciencias de la Educación; Argentina.
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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.
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La morphologie des couches actives des cellules solaires organiques joue un rôle important sur l’efficacité de conversion de l’énergie solaire en énergie électrique de ces dispositifs. Les hétérojonctions planaires et les hétérojonctions en volume sont les plus communément utilisées. Cependant, la morphologie idéale pour l’efficacité se situerait à mis chemin entre celles-ci. Il s’agit de l’hétérojonction nanostructurée qui augmenterait la surface entre les couches actives de matériaux tout en favorisant le transport des porteurs de charge. L’objectif de ce projet de maîtrise est d’étudier l’impact de l’implantation de nanostructures dans les cellules solaires organiques sur leurs performances photovoltaïques. Pour ce faire, on utilise la méthode de nanoimpression thermique sur le matériau donneur, le P3HT, afin que celui-ci forme une interface nanostructurée avec le matériau accepteur, le PCBM. Pour effectuer les nanoimpressions, des moules en alumine nanoporeuse ont été fabriqués à l’aide du procédé d’anodisation en deux temps développé par Masuda et al. Ces moules ont subi un traitement afin de faciliter leur séparation du P3HT. Les agents antiadhésifs PDMS et FTDS ont été utilisés à cette fin. Les résultats obtenus témoignent de la complexité d’exécution du procédé de nanoimpression. Il a été démontré que la pression appliquée durant le procédé, la tension superficielle des éléments en contact et les dimensions des nanopores des moules sont des paramètres critiques pour le succès des nanoimpressions. Ceux-ci ont donc dû être optimisés de manière à réussir cette opération. Ainsi, des cellules à interface nanostructurée à 25% avec des nanobâtonnets de 35 nm de hauteur ont pu être fabriquées. Les cellules nanostructurées ont démontré une efficacité 2,3 ± 0,6 fois supérieure aux cellules sans nanostructures, dites planaires. D’autre part, un solvant a été proposé pour diminuer l’interdiffusion entre les couches de P3HT et de PCBM pouvant altérer les nanostructures. Ce phénomène bien connu survient lors du dépot de la couche de PCBM avec le dichlorométhane, un solvant orthogonal avec ces matériaux. Des mesures au TOF-SIMS ont démontré que le limonène permet de diminuer l’interdiffusion entre les couches de P3HT et de PCBM, ce qui en fait un meilleur solvant orthogonal que le dichlorométhane.
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Les modèles incrémentaux sont des modèles statistiques qui ont été développés initialement dans le domaine du marketing. Ils sont composés de deux groupes, un groupe contrôle et un groupe traitement, tous deux comparés par rapport à une variable réponse binaire (le choix de réponses est « oui » ou « non »). Ces modèles ont pour but de détecter l’effet du traitement sur les individus à l’étude. Ces individus n’étant pas tous des clients, nous les appellerons : « prospects ». Cet effet peut être négatif, nul ou positif selon les caractéristiques des individus composants les différents groupes. Ce mémoire a pour objectif de comparer des modèles incrémentaux d’un point de vue bayésien et d’un point de vue fréquentiste. Les modèles incrémentaux utilisés en pratique sont ceux de Lo (2002) et de Lai (2004). Ils sont initialement réalisés d’un point de vue fréquentiste. Ainsi, dans ce mémoire, l’approche bayésienne est utilisée et comparée à l’approche fréquentiste. Les simulations sont e ectuées sur des données générées avec des régressions logistiques. Puis, les paramètres de ces régressions sont estimés avec des simulations Monte-Carlo dans l’approche bayésienne et comparés à ceux obtenus dans l’approche fréquentiste. L’estimation des paramètres a une influence directe sur la capacité du modèle à bien prédire l’effet du traitement sur les individus. Nous considérons l’utilisation de trois lois a priori pour l’estimation des paramètres de façon bayésienne. Elles sont choisies de manière à ce que les lois a priori soient non informatives. Les trois lois utilisées sont les suivantes : la loi bêta transformée, la loi Cauchy et la loi normale. Au cours de l’étude, nous remarquerons que les méthodes bayésiennes ont un réel impact positif sur le ciblage des individus composant les échantillons de petite taille.
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Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.