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Enregistrement W6931833494 · doi:10.5281/zenodo.7544675

Supplementary Materials for "High-Performance and Scalable Agent-Based Simulation with BioDynaMo"

2023· other· en· W6931833494 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalabilityModular designArtifact (error)Series (stratigraphy)Data structureSuite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This repository contains all Supplementary Materials for the paper "High-Performance and Scalable Agent-Based Simulation with BioDynaMo" and received the Best Artifact Award at PPoPP '23. The paper is available at https://doi.org/10.1145/3572848.3577480 and https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.06984. We provide detailed instructions to reproduce all results of the paper in file: SF1-readme.pdf Citation: If you find this repository useful, please cite the following works: Lukas Breitwieser et al., High-Performance and Scalable Agent-Based Simulation with BioDynaMo. 2023, In Proceedings of the 28th ACM SIGPLAN Annual Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming (Montreal, QC, Canada) (PPoPP ’23). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 174–188. https://doi.org/10.1145/3572848.3577480 arXiv:2301.06984 [cs.DC] @inproceedings{breitwieser_biodynamo_2023, author = {Breitwieser, Lukas and Hesam, Ahmad and Rademakers, Fons and Luna, Juan G\'{o}mez and Mutlu, Onur}, title = {High-Performance and Scalable Agent-Based Simulation with BioDynaMo}, year = {2023}, isbn = {9798400700156}, publisher = {Association for Computing Machinery}, address = {New York, NY, USA}, url = {https://doi.org/10.1145/3572848.3577480}, doi = {10.1145/3572848.3577480}, booktitle = {Proceedings of the 28th ACM SIGPLAN Annual Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming}, pages = {174–188}, numpages = {15}, keywords = {NUMA, HPC, performance evaluation, parallel computing, space-filling curve, high-performance simulation, performance optimization, agent-based modeling, memory layout optimization, memory allocation, scalability}, location = {Montreal, QC, Canada}, series = {PPoPP '23}, archivePrefix = "arXiv", eprint = "2301.06984", primaryClass = "cs.DC" } Lukas Breitwieser et al., BioDynaMo: a modular platform for high-performance agent-based simulation, Bioinformatics, Volume 38, Issue 2, 15 January 2022, Pages 453–460, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab649 @article{breitwieser_biodynamo_2022, author = {Breitwieser, Lukas and Hesam, Ahmad and de Montigny, Jean and Vavourakis, Vasileios and Iosif, Alexandros and Jennings, Jack and Kaiser, Marcus and Manca, Marco and Di Meglio, Alberto and Al-Ars, Zaid and Rademakers, Fons and Mutlu, Onur and Bauer, Roman}, title = "{BioDynaMo: a modular platform for high-performance agent-based simulation}", journal = {Bioinformatics}, volume = {38}, number = {2}, pages = {453-460}, year = {2021}, month = {09}, issn = {1367-4803}, doi = {10.1093/bioinformatics/btab649}, url = {https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab649} } License License information for the code repositories in SF2-code.tar.gz can be found in the files: biodynamo/LICENSE bdm-paper-examples/LICENSE

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)0,011
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7970,456

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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