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Enregistrement W3189933411 · doi:10.1016/0967-0653(96)83839-7

10.1016/0967-0653(96)83839-7

2000· article· en· W3189933411 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofluid Flow and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBilinear interpolationInterpolation (computer graphics)Convection–diffusion equationConvectionDiffusionMathematicsLinear interpolationConstant (computer programming)Mathematical analysisPolynomialQuadratic equationTime derivativeFlux (metallurgy)MechanicsPhysicsGeometryThermodynamicsClassical mechanicsMaterials scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The flux-integral method is a procedure for constructing an explicit, single-step, forward-in-time, conservative, control volume update of the unsteady, multidimensional convection-diffusion equation. The convective plus diffusive flux at each face of a control-volume cell is estimated by integrating the transported variable and its face-normal derivative over the volume swept out by the convecting velocity field. This yields a unique description of the fluxes, whereas other conservative methods rely on nonunique, arbitrary pseudoflux-difference splitting procedures. The accuracy of the resulting scheme depends on the form of the subcell interpolation assumed, given cell-average data. Cellwise constant behavior results in a (very artificially diffusive) first-order convection scheme. Second-order convection-diffusion schemes correspond to cellwise linear (or bilinear) subcell interpolation. Cellwise quadratic subcell interpolants generate a highly accurate convection-diffusion scheme with excellent phase accuracy. Under constant-coefficient conditions, this is a uniformly third-order polynomial interpolation algorithm (UTOPIA).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0050,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9870,988

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,151
Écart entre enseignants0,146 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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