Notice bibliographique
Résumé
When we say that a problem in science is “multiscale,” we broadly mean that it involves phenomena at disparate length and/or time scales spanning several orders of magnitude. More importantly, these phenomena all play key roles in the problem, so that we cannot correctly model the interesting behavior without explicitly accounting for these different scales. In Chapter 1, we looked at a wide range of length and time scales relevant to materials modeling, motivating the case that materials science is filled with multiscale problems. Indeed, the message we have tried to carry throughout this book is that there is a need to model materials at many scales, and to make connections between them. However, when we speak of multiscale modeling , we tend to be referring to something more specific, meaning that the problem is tackled with a conscious effort to span multiple scales simultaneously. In many cases, multiscale methods involve just two scales, a “coarse scale” and “fine scale”, each of which plays a role in the problem. Depending on the perspective, multiscale models offer different advantages. For the fine-scale modeler, a multiscale approach allows one to study much larger systems (or longer times) than could be studied using the finescale alone. On the other hand, the coarse-scale expert views the multiscale model as a way to establish the constitutive laws of the problem from first principles, or at least from a more fundamental scientific basis than could be realized from the coarse-scale alone.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».