The architecture of scientific software : IFIP TC2/WG2.5 Working Conference on the Architecuture of Scientific Software, October 2-4, 2000, Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Preface. Contributing Authors. Part I: Large-Scale Systems Integration. Network-Based Scientific Computing E.N. Houstis, et al. Future Generations of Problem-Solving Environments J.C. Cunha. Developing an Architecture to Support the Implementation and Development of Scientific Computing Applications D.C. Arnold, J.J. Dongarra. PETSc and Overture: Lessons Learned Developing an Interface between Components K.R. Buschelman, et al. Component Technology for High-Performance Scientific Simulation Software T. Epperly, et al. A New Approach to Software Integration Frameworks for Multi-physics Simulation Codes E. de Sturler, et al. Code Coupling using Parallel CORBA Objects C. Rene, et al. A Collaborative Code Development Environment for Computational Electro-magnetics M. Shields, et al. Part II: The Architecture of Components. On the Role of Mathematical Abstractions for Scientific Computing K. Ahlander, et al. Object-oriented Modeling of Parallel PDE Solvers M. Thune, et al. Broadway: A Software Architecture for Scientific Computing S.Z. Guyer, C. Lin. Formal Methods for High-Performance Linear Algebra Libraries J.A. Gunnels, et al. New Generalized Matrix Data Structures Lead to a Variety of High-Performance Algorithms F.G. Gustavson. A Comprehensive DFT API for Scientific Computing P.T.P. Tang. Using a Fortran Interface to POSIX Threads R.J. Hanson, et al. Data Management Systems for Scientific Applications R.W. Moore. Software Components for Application Development A. Desitter, et al. Hierarchichal Representation and Computation of Approximate Solutions in Scientific Simulations W.H. Enright. Software Architecture for the Investigation of Controllable Models with Complex Data Sets D. Belyshev, V. Gurman. A Mixed-Language Programming Methodology for High Performance Java Computing V.S. Getov. Part III: Conference Information. The Architecture of Scientific Software: the Conference. Index.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».