Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Modelling and simulation have arisen as a third branch of science alongside theory and experiment, enabling and supporting discovery, insight, prediction and action. The Information Age gave rise to an upsurge in the use of models to represent, rationalize and reason about measured and predicted appearances of the real world. This chapter describes different kinds of model—physical, mathematical, computational—and their use in different domains and for different purposes. Solutions of mathematical model equations that defied analytical method and required huge amounts of mental and manual effort for the calculations made, before the computer, became considerably more straightforward to deal with using computational methods and tools developed and refined in the Information Age. In the examples described, the focus is on pioneers I have been taught by, got to know or collaborated with: John Houghton (1931–2020) on weather and climate modelling, to give a perspective from a non-medical domain; Arthur Guyton (1919–2003) and John Dickinson (1927–2015) on modelling of body systems and clinical physiology; Louis Sheppard on model-based control systems for intensive care, and mathematical models applied to track and predict the course of epidemics and analyze clinical decisions. Other examples are from teams I have been privileged to see firsthand, as a reviewer and advisory board chair of largescale research projects across the European Union. With colleagues in the UK and Canada, I previously published the Mac Series models of clinical physiology with Oxford University Press. I have established a Cloud-based emulation environment to provide access to these working models—created in the first half of my career and thus now archaic in terms of software interface—to accompany their description in one of the chapter’s examples.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle