Context, Composition, Automation, and Communication: The C <sup>2</sup> AC Roadmap for Modeling and Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Simulation has become, in many application areas, a sine qua non . Most recently, COVID-19 has underlined the importance of simulation studies and limitations in current practices and methods. We identify four goals of methodological work for addressing these limitations. The first is to provide better support for capturing, representing, and evaluating the context of simulation studies, including research questions, assumptions, requirements, and activities contributing to a simulation study. In addition, the composition of simulation models and other simulation studies’ products must be supported beyond syntactical coherence, including aspects of semantics and purpose, enabling their effective reuse. A higher degree of automating simulation studies will contribute to more systematic, standardized simulation studies and their efficiency. Finally, it is essential to invest increased effort into effectively communicating results and the processes involved in simulation studies to enable their use in research and decision making. These goals are not pursued independently of each other, but they will benefit from and sometimes even rely on advances in other sub-fields. In this article, we explore the basis and interdependencies evident in current research and practice and delineate future research directions based on these considerations.
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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 | 0,013 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,003 |
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 ».