OpenCCM: An Open-Source Continuous CompartmentalModelling Package
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,012 |
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 ».