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Enregistrement W4224441935 · doi:10.1098/rsta.2021.0056

Editorial: Mathematical problems in physical fluid dynamics: part I

2022· editorial· en· W4224441935 sur OpenAlexaff
David Goluskin, Bartosz Protas, Jean‐Luc Thiffeault

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheme (computing)Computer scienceMathematical modelFluid dynamicsManagement scienceDynamical systems theoryStability (learning theory)Physical scienceCalculus (dental)MathematicsPhysicsMechanicsMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluid dynamics is a research area lying at the crossroads of physics and applied mathematics with an ever-expanding range of applications in natural sciences and engineering. However, despite decades of concerted research efforts, this area abounds with many fundamental questions that still remain unanswered. At the heart of these problems often lie mathematical models, usually in the form of partial differential equations, and many of the open questions concern the validity of these models and what can be learned from them about the physical problem. In recent years, significant progress has been made on a number of open problems in this area, often using approaches that transcend traditional discipline boundaries by combining modern methods of modelling, computation and mathematical analysis. The two-part theme issue aims to represent the breadth of these approaches, focusing on problems that are mathematical in nature but help to understand aspects of real physical importance such as fluid dynamical stability, transport, mixing, dissipation and vortex dynamics. This article is part of the theme issue 'Mathematical problems in physical fluid dynamics (part 1)'.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0120,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,018

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 GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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