Incorporation of a combinatorial geometry package and improved scoring capabilities in the <scp>EGS</scp>nrc Monte Carlo Code system
Notice bibliographique
Résumé
A description is given of a generic EGSnrc Monte Carlo user code, GenUC, which was developed as an attempt to simplify and optimize the geometry and scoring coding of EGSnrc user codes. GenUC was developed using the methodology of combinatorial geometry that allows a straightforward implementation of complicated geometric setups with intersecting boundaries, where subsequent modifications to the geometry are easily performed. Presently, GenUC has five elemental volumes that can be defined in any position in space: spheres, ellipsoids, parallelepipeds, and circular cylinders and cones. The mortran macro-based implementation of the combinatorial geometry package allows an easy definition/extension of any other elemental volume, e.g., elliptical cylinders and cones. The scoring of the relevant parameters and the output of the results in GenUC are performed with two CERN data analysis packages, which permit the generation of nonplanar phase space distribution files and can also be used for geometry verification, among many other capabilities. GenUC has been successfully applied to complex geometric setups, e.g., intracavitary brachytherapy applicators and was also benchmarked against the EGSnrc user code, DOSRZnrc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».