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Enregistrement W1972657290 · doi:10.1145/1824801.1864430

An Interoperable, Data-Structure-Neutral Component for Mesh Query and Manipulation

2010· article· en· W1972657290 sur OpenAlexaff
Carl Ollivier‐Gooch, Lori Freitag Diachin, Mark S. Shephard, Timothy J. Tautges, Jason A. Kraftcheck, Vitus J. Leung, Xiaojuan Luo, Mark Miller

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Mathematical Software · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComponent (thermodynamics)Interface (matter)Data structureInteroperabilityApplication programming interfaceImplementationSoftware frameworkDistributed computingCommon Component ArchitectureComponent-based software engineeringOverhead (engineering)SoftwareData model (GIS)Code (set theory)ReuseAdaptive mesh refinementProgramming languageParallel computingOperating systemSoftware developmentComputational science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of the effort required to create a new simulation code goes into developing infrastructure for mesh data manipulation, adaptive refinement, design optimization, and so forth. This infrastructure is an obvious target for code reuse, except that implementations of these functionalities are typically tied to specific data structures. In this article, we describe a software component---an abstract data model and programming interface---designed to provide low-level mesh query and manipulation support for meshing and solution algorithms. The component’s data model provides a data abstraction, completely hiding all details of how mesh data is stored, while its interface defines how applications can interact with that data. Because the component has been carefully designed to be general purpose and efficient, it provides a practical platform for implementing high-level mesh operations independently of the underlying mesh data structures. After describing the data model and interface, we provide several usage examples, each of which has been used successfully with multiple implementations of the interface functionality. The overhead due to accessing mesh data through the interface rather than directly accessing the underlying mesh data is shown to be acceptably small.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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