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Enregistrement W2128881154 · doi:10.1109/tns.2006.869826

Geant4 developments and applications

2006· article· en· W2128881154 sur OpenAlexaff
John E. Allison, K. Amako, J. Apostolakis, H. M. Araújo, M. Asai, Guy Barrand, R. Capra, Stéphane Chauvie, R Chytracek, G.A.P. Cirrone, Gene Cooperman, G. Cosmo, G. Cuttone, G.G. Daquino, M. Dönszelmann, M. Dressel, G. Folger, F. Foppiano, J. Generowicz, V. Grichine, Susanna Guatelli, P. Gumplinger, A. Heikkinen, I. Hřivnáčová, A. Howard, S. Incerti, V. Ivanchenko, T. Johnson, F.W. Jones, T. Koi, Р. П. Кокоулин, M. Kossov, H. Kurashige, V. Lara, S. Larsson, F. Lei, Óscar Link, F. Longo, M. Maire, A. Mantero, B. Mascialino, Ian P. L. McLaren, Patricia M. Di Lorenzo, K. Minamimoto, K. Murakami, P. Nieminen, L. Pandola, S. Parlati, L. Peralta, Joseph Perl, A. Pfeiffer, Maria Grazia Pia, A. Ribon, Pedro Henrique Rodrigues, G. Russo, S.S Sadilov, G. Santin, T. Sasaki, D. Smith, N. Starkov, S. Tanaka, E. Tcherniaev, B. Tomé, A. Trindade, P.R. Truscott, László Urbán, M. Verderi, Andrew Walkden, J.P. Wellisch, D. C. Williams, D. Wright, Hajime Yoshida

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Nuclear Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensTRIUMF
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaEuropean Space Agency
Mots-clésVariety (cybernetics)SoftwareSystems engineeringEvent (particle physics)Computer sciencePhysicsAerospace engineeringEngineeringAstrophysicsOperating system

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. Its functionality and modeling capabilities continue to be extended, while its performance is enhanced. An overview of recent developments in diverse areas of the toolkit is presented. These include performance optimization for complex setups; improvements for the propagation in fields; new options for event biasing; and additions and improvements in geometry, physics processes and interactive capabilities

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,021

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6 900
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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