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Enregistrement W2053868262 · doi:10.1080/00223131.2000.10874925

Overview of Recent Research Activities of Monte Carlo Simulation in Japan

2000· article· en· W2053868262 sur OpenAlexaff
Kiyoshi Sakurap, Toshihiro Yamamoto, Kohtaro Ueki, Yasushi Nomura, Yoshitaka Naito

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Science and Technology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensMinistry of Transportation of Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMonte Carlo methodMonte Carlo molecular modelingDynamic Monte Carlo methodQuantum Monte CarloStatistical physicsComputer sciencePhysicsMarkov chain Monte CarloMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes recent progresses of the Monte Carlo simulation technology in nuclear energy field in Japan. Radiation shielding solution method using the Monte Carlo had been validated as a reliable tool through the discussion of “Radiation Shielding Safety Demonstration Analysis Group” of Japan Atomic Energy Research Institute. Since 1996, “Monte Carlo Simulation Working Group” has been accumulating use experiences of Monte Carlo codes in the wide range of nuclear energy field. This working group is planing to publish “Guideline of Monte Carlo Simulations” during FY-99. This “Guideline” is expected to be a first Japanese practical textbook of Monte Carlo calculation. In 1998, the first full-scale topical conference on Monte Carlo simulation was held in Tokyo. “Research Committee on Particle Simulation with the Monte Carlo Method” was established in Atomic Energy Society of Japan in 1998. This committee is composed of more than seventy members from many fields of nuclear energy research in Japan. This committee is expected to be a core that will drive the research and development activity of Monte Carlo calculation in Japan.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,264 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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