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Enregistrement W2085206750 · doi:10.1088/1742-6596/119/7/072002

BaBar MC production on the Canadian grid using a web services approach

2008· article· en· W2085206750 sur OpenAlexafffundabout
Arun Agarwal, P. Armstrong, Ron Desmarais, Ian Gable, S. E. Popov, Simon Ramage, Sylvan J. Schaffer, Cameron Sobie, R. Sobie, T Sulivan, Daniel C. Vanderster, Gabriel Mateescu, W Podaima, André Charbonneau, Roger Impey, Mahesh Viswanathan, Darcy Quesnel

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensCanarieNational Research Council CanadaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaCanarie
Mots-clésGridComputer scienceGrid computingResource (disambiguation)DatabaseProcess (computing)Distributed computingWeb serviceOperating systemSemantic gridWorld Wide WebComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present paper highlights the approach used to design and implement a web services based BaBar Monte Carlo (MC) production grid using Globus Toolkit version 4. The grid integrates the resources of two clusters at the University of Victoria, using the ClassAd mechanism provided by the Condor-G metascheduler. Each cluster uses the Portable Batch System (PBS) as its local resource management system (LRMS). Resource brokering is provided by the Condor matchmaking process, whereby the job and resource attributes are expressed as ClassAds. The important features of the grid are automatic registering of resource ClassAds to the central registry, ClassAds extraction from the registry to the metascheduler for matchmaking, and the incorporation of input/output file staging. Web-based monitoring is employed to track the status of grid resources and the jobs for an efficient operation of the grid. The performance of this new grid for BaBar jobs, and the existing Canadian computational grid (GridX1) based on Globus Toolkit version 2 is found to be consistent.

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)0,008
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2590,096

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,170 · 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
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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