OpenCCM: An Open-Source Continuous CompartmentalModelling Package
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
OpenCCM is a compartmental modelling (Jourdan et al., 2019) software package based on recently developed fully automated flow alignment compartmentalization methods (Vasile et al., 2024).It is primarily intended for large-scale flow-based processes with weak coupling between composition changes, e.g., through (bio)chemical reactions, and convective mass transport in the system.Compartmental modelling is an important approach used to develop reduced-order models (Benner et al., 2020;Chinesta et al., 2017) using a priori knowledge of process hydrodynamics (Jourdan et al., 2019).Compartmental modelling methods, such as those implemented in OpenCCM, enable simulations of these processes with far less computational complexity while still capturing the key aspects of process dynamics.OpenCCM integrates with two multiphysics simulation software packages, OpenCMP (Monte et al., 2022) and OpenFOAM (Greenshields, 2024), allowing for ease of transferring simulation data for compartmentalization. Additionally, it provides users with built-in functionality for computing residence times and exporting for use in other simulation or visualization software, including ParaView (Ayachit, 2015).Post-processing methods are included for mapping simulation results from compartment domains to the original simulation domain, which are useful for visualization purposes and for further simulations in using other software (e.g., multi-scale modelling).
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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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