MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401510449 · doi:10.1080/00295639.2024.2375908

A General Formulation of the Resonance Spectrum Expansion Self-Shielding Method

2024· article· en· W4401510449 sur OpenAlexafffundabout
Alain Hébert

Notice bibliographique

RevueNuclear Science and Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear reactor physics and engineering
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectromagnetic shieldingResonance (particle physics)Spectrum (functional analysis)PhysicsNuclear physicsMaterials scienceComputational physicsAtomic physicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The resonance spectrum expansion (RSE) self-shielding method was recently proposed by Nagoya and Osaka universities as a powerful alternative to existing approaches. First investigations of the RSE at Polytechnique Montreal show that it can effectively replace the actual subgroup method used for production calculations in DRAGON5. The Japanese implementation of the RSE method is limited to a solution of the Boltzmann transport equation (BTE) with the method of characteristics. We are proposing a new implementation of the RSE method compatible with various types of solutions for the BTE, including the collision probability and the interface current methods. We based our validation study on a subset made up of eight Rowlands pin cell benchmark cases. The absorption rates obtained after self-shielding are compared with exact values obtained using an elastic slowing-down calculation where each resonance is modeled individually in the resolved energy domain. Validation of Rowlands benchmark with effective multiplication factor calculations was also conducted with respect of the SERPENT2 Monte Carlo code. It is shown that the RSE method is compatible with both advanced and legacy energy meshes and performs slightly better than the production subgroup methods actually used.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNuclear Science and EngineeringMême sujetNuclear reactor physics and engineeringTravaux en français237 207