D3.6: Quantum Dynamics E-CAM modules V
Notice bibliographique
Résumé
In this report for Deliverable 3.6 of E-CAM, 6 software modules in quantum dynamics are presented. All modules stem from the activities initiated during the SAW held at Lyon (France) in June 2019 and the workshop ESDW: Quantum Dynamics, held at Durham University (UK) in July 2019. The modules originate from the input of E-CAM’s academic user base. They have been developed by members of the project (S. Bonella EPF-L), established collaborators (G. Worth University College London, S. Gomez University of Vienna, C. Sanz University of Madrid, D. Lauvergnat Paris-Saclay University, F. Agostini Paris-Saclay University), E-CAM post-doc (A. Chen CEA-Saclay) and new contributors to the E-CAM repository (M. Heindl University of Vienna, K. Parsons Dalhousie University, T. Tran University College London). The presence of new contributors indicates the interest of the community in our efforts. Furthermore, the contributors to modules in WP3 continue to be at different stages of their careers (in particular, K. Parsons, T. Tran, and M. Heindl are PhD students) highlighting the training value of our activities. Following the order of presentation, the 6 modules are named: G-CTMQC, FBTS-MPI, Quantics DD-vMCG MPI/OMP, SHARC-gym, ElVibRot-TID-MPI, and ElVibRot-TD-MPI. In this report, a short description is written for each module, followed by a link to the respective Merge-Request document on the GitLab service of E-CAM. These merge requests contain detailed information about the code development, testing and documentation of the modules. As this deliverable is the last one of its series, a section on the overall impact of the results achieved within the Workpackage Quantum Dynamics was also included, with an overview of the results achieved so far, how these have been disseminated in scientific publications, the industrial impact of the software developed, the training given in the WP which has led to many of the software outputs, and the societal impact of the WP.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,242 | 0,235 |
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 ».