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Enregistrement W6892623727 · doi:10.5281/zenodo.10927660

Data repository for the paper: Sharp front tracking with geometric interface reconstruction

2025· dataset· en· W6892623727 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésScripting languagePython (programming language)Interface (matter)Front and back endsTracking (education)Raw dataSkinningData fileUser interface

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data repository for the paper Sharp front tracking with geometric interface reconstruction This repository consists of the results data for the paper "Sharp front tracking with geometric interface reconstruction" by Christian Gorges, Fabien Evrard, Robert Chiodi, Berend van Wachem and Fabian Denner. The simulation results stored in this repository have the following data format: .txt files consisting the raw data used for the plots in the results chapter of the paper .pvtu and .vtu files containing the front mesh data for the rising bubble simulations (Paraview is an exemplary software to view the front mesh data) .py files containing python scripts serving as examples on how to use and plot the raw data of the .txt files The main folders of this repository are named as the sections in the results chapter of the paper. For instance, the folder translating_droplet contains the data of the "Translating droplet" section. Within the main folders, sub folders contain the raw data for the specific simulations. The naming style of the raw data files and the subfolders for each section is explained in the following. stationary_droplet: This main folder contains subfolders for all Laplace numbers simulated. "La_120" corresponds to a Laplace number of 120. The file names of the .txt files within the subfolders consist of the Laplace number, followed by the front tracking method and the d/dx ratio. If roughness smoothing is used it also consists of "WithRoughnessSmoothing". For example "La_120_ClassicFT_ddx_52.txt" consists of the data for a Laplace number of 120, the classic front tracking method and a d/dx ratio of 52. The content in the .txt files is the following: "%e,%e,%e,%e,%e,%e,%e\n" which corresponds to "Physical time, Physical time / \tau_{mu}, Kinetic energy, RMS velocity, Max velocity, Ca_{max}, U_sigma". translating_droplet: This main folder contains subfolders for all Laplace numbers simulated. "La_120" corresponds to a Laplace number of 120. The file names of the .txt files within the subfolders consist of the Laplace number, followed by the front tracking method and the d/dx ratio. If roughness smoothing is used it also consists of "WithRoughnessSmoothing". For example "La_120_ClassicFT_ddx_52.txt" consists of the data for a Laplace number of 120, the classic front tracking method and a d/dx ratio of 52. The content in the .txt files is the following: "%e,%e,%e,%e,%e,%e,%e\n" which corresponds to "Physical time, Physical time / \tau_{mu}, Kinetic energy, RMS velocity, Max velocity, Ca_{max}, U_sigma". oscillating_droplet: This main folder contains subfolders for all droplet viscosities simulated. "mu_d_05" corresponds to a droplet viscosity of 0.5. The file names of the .txt files within the subfolders consist of the droplet viscosity, followed by the front tracking method and the d/dx ratio. If roughness smoothing is used it also consists of "WithRoughnessSmoothing". For example "mu_d_05_ClassicFT_ddx_52.txt" consists of the data for a droplet viscosity of 0.5, the classic front tracking method and a d/dx ratio of 52. The content in the .txt files is the following: "%f,%f,%e\n" which corresponds to "Physical time, \tau, r". rising_bubbles: This main folder contains subfolders for all rising bubble cases simulated. "Case_1_Classic" corresponds to a case 1 simulated with the classic front tracking method. The .txt files within the subfolders consist of the physical time, followed by the non-dimensional time and the Reynolds number. The .zip files contain the .pvtu and .vtu files for the front meshes. The python scripts have been tested with Python 3.11.5. This project has received funding from the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation), grant number 420239128, and from the European Unions's Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement No 101026017. This work was supported by the US Department of Energy through the Los Alamos National Laboratory. Los Alamos National Laboratory is operated by Triad National Security, LLC, for the National Nuclear Security Administration of U.S. Department of Energy (Contract No. 89233218CNA000001).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,875

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0080,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3860,363

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,242 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2025
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