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Enregistrement W2779367312 · doi:10.1007/s41781-018-0018-8

A Roadmap for HEP Software and Computing R&D for the 2020s

2019· article· en· W2779367312 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueComputing and Software for Big Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle physics theoretical and experimental studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoCarleton UniversityUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHigh Energy PhysicsDeutsches Elektronen-SynchrotronInstituto de Física de CantabriaUniversitat Autònoma de BarcelonaUniversità di PisaUniversità di BolognaLudwig-Maximilians-Universität MünchenLawrence Berkeley National LaboratoryÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneUniversité de StrasbourgInstitute of High Energy PhysicsInstitut "Jožef Stefan"Institució Catalana de Recerca i Estudis AvançatsUniversité Paris-SudU.S. Department of EnergyClermont UniversitéInstitut de Física d'Altes EnergiesEidgenössische Technische Hochschule ZürichInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesScience and Technology Facilities CouncilUniversité Paris-SaclayConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaKyungpook National UniversityUniversidad de CantabriaAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanislawa StaszicaUniversität HamburgEuropean CommissionFermilabNational Science FoundationUniversità degli Studi di Napoli Federico IIImperial College LondonCentre National de la Recherche ScientifiqueFundação para a Ciência e a TecnologiaChinese Academy of SciencesScuola Normale SuperioreSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésUpgradeSoftwareWhite paperKey (lock)Complement (music)Investment (military)Software developmentSoftware deployment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particle physics has an ambitious and broad experimental programme for the coming decades. This programme requires large investments in detector hardware, either to build new facilities and experiments, or to upgrade existing ones. Similarly, it requires commensurate investment in the R&D of software to acquire, manage, process, and analyse the shear amounts of data to be recorded. In planning for the HL-LHC in particular, it is critical that all of the collaborating stakeholders agree on the software goals and priorities, and that the efforts complement each other. In this spirit, this white paper describes the R&D activities required to prepare for this software upgrade.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,180

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0120,020
Science ouverte0,0070,010
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,037

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,275 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
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

Citations162
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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