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Enregistrement W2122941807 · doi:10.1139/s08-031

Latin hypercube sampling for uncertainty analysis in multiphase modelling

2008· article· en· W2122941807 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandGovernment of Newfoundland and Labrador
Organismes subventionnairesMemorial University of Newfoundland
Mots-clésLatin hypercube samplingReplicateMonte Carlo methodBTEXSampling (signal processing)StatisticsMathematicsEnvironmental scienceEthylbenzeneChemistryComputer scienceTolueneFilter (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To facilitate the uncertainty analysis of a finite element multiphase multi-component transport model MOFAT, this paper provides guidance on latin hypercube sampling Monte Carlo (LHS-MC) sample size selection. To evaluate the ability of LHS-MC to produce output cumulative distribution functions (cdfs) that replicate random sampling Monte Carlo (RS-MC) cdfs, output cdfs obtained with LHS-MC sample sizes of 100, 300, and 500, and a RS-MC sample size of 10 000 are compared using the two sample Kolmogorov–Smirnov test. The LHS-MC cdfs for the three different sample sizes are able to accurately replicate the corresponding RS-MC cdfs for benzene, toluene, ethylbenzene, and xylene (BTEX) concentrations in the water, gas, and solid phases. The stability of LHS-MC is also evaluated by comparing three replicates of a LHS-MC sample. The three replicates are all able to accurately replicate the corresponding RS-MC cdfs for all BTEX concentrations in all three phases.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,197 · 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