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Enregistrement W1990869665 · doi:10.1016/j.nima.2016.06.125

Recent developments in Geant4

2016· article· en· W1990869665 sur OpenAlexaff
John E. Allison, K. Amako, J. Apostolakis, P. Arce, M. Asai, Tsukasa Aso, E. Bagli, A. Bagulya, Sw. Banerjee, Guy Barrand, Belinda R. Beck, A. Bogdanov, D. Brandt, Jeremy M. C. Brown, H. Burkhardt, Philippe Canal, D. Cano‐Ott, Stéphane Chauvie, K. Cho, G.A.P. Cirrone, Gene Cooperman, M. A. Cortés‐Giraldo, G. Cosmo, G. Cuttone, G. Depaola, L. Desorgher, X. Dong, A. Dotti, V. D. Elvira, G. Folger, Z. Francis, A. Galoyan, Laurent Garnier, Marek Gayer, K. Genser, V. Grichine, Susanna Guatelli, P. Guèye, P. Gumplinger, A. Howard, I. Hřivnáčová, S. H. Hwang, S. Incerti, A. Ivanchenko, V. Ivanchenko, F.W. Jones, S. Y. Jun, P Kaitaniemi, Nicolas A. Karakatsanis, M. Karamitros, M.H. Kelsey, Akira Kimura, T. Koi, H. Kurashige, Anton Lechner, S.B. Lee, F. Longo, M. Maire, Davide Mancusi, A. Mantero, E. Mendoza, Benjamin J. Morgan, K. Murakami, T Nikitina, L. Pandola, P. Paprocki, Joseph Perl, Ivan Petrović, Maria Grazia Pia, Witold Pokorski, J. M. Quesada, M. Raine, M.A. Reis, A. Ribon, F. Romanò, G. Russo, G. Santin, T. Sasaki, D Sawkey, B. K. Shin, I. I. Strakovsky, A. Taborda, S. Tanaka, B. Tomé, T. Toshito, Hoang Ngoc Tran, P.R. Truscott, László Urbán, V. Uzhinsky, J.M. Verbeke, M. Verderi, B. Wendt, H. Wenzel, D. H. Wright, D. Wright, Tomohiro Yamashita, J. Yarba, H. Yoshida

Notice bibliographique

RevueNuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A Accelerators Spectrometers Detectors and Associated Equipment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExploitMultithreadingComputer scienceMonte Carlo methodAdaptation (eye)Variety (cybernetics)SoftwarePhysicsData scienceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geant4 is a software toolkit for the simulation of the passage of particles through matter. It is used by a large number of experiments and projects in a variety of application domains, including high energy physics, astrophysics and space science, medical physics and radiation protection. Over the past several years, major changes have been made to the toolkit in order to accommodate the needs of these user communities, and to efficiently exploit the growth of computing power made available by advances in technology. The adaptation of Geant4 to multithreading, advances in physics, detector modeling and visualization, extensions to the toolkit, including biasing and reverse Monte Carlo, and tools for physics and release validation are discussed here.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,011

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations4 043
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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