ATLAS data quality operations and performance for 2015–2018 data-taking
Notice bibliographique
Résumé
We thank CERN for the very successful operation of the LHC, as well as the support staff from our\n\t\t\t\t institutions without whom ATLAS could not be operated efficiently.\n\t\t\t\t We acknowledge the support of ANPCyT, Argentina; YerPhI, Armenia; ARC, Australia;\n\t\t\t\t BMWFW and FWF, Austria; ANAS, Azerbaijan; SSTC, Belarus; CNPq and FAPESP, Brazil;\n\t\t\t\t NSERC, NRC and CFI, Canada; CERN; CONICYT, Chile; CAS, MOST and NSFC, China;\n\t\t\t\t COLCIENCIAS, Colombia; MSMT CR, MPO CR and VSC CR, Czech Republic; DNRF and\n\t\t\t\t DNSRC, Denmark; IN2P3-CNRS and CEA-DRF/IRFU, France; SRNSFG, Georgia; BMBF, HGF\n\t\t\t\t and MPG, Germany; GSRT, Greece; RGC and Hong Kong SAR, China; ISF and Benoziyo Center,\n\t\t\t\t Israel; INFN, Italy; MEXT and JSPS, Japan; CNRST, Morocco; NWO, Netherlands; RCN, Norway;\n\t\t\t\t MNiSW and NCN, Poland; FCT, Portugal; MNE/IFA, Romania; MES of Russia and NRC KI, Russia\n\t\t\t\t Federation; JINR; MESTD, Serbia; MSSR, Slovakia; ARRS and MIZŠ, Slovenia; DST/NRF,\n\t\t\t\t South Africa; MINECO, Spain; SRC and Wallenberg Foundation, Sweden; SERI, SNSF and\n\t\t\t\t Cantons of Bern and Geneva, Switzerland; MOST, Taiwan; TAEK, Turkey; STFC, United Kingdom;\n\t\t\t\t DOE and NSF, United States of America. In addition, individual groups and members have\n\t\t\t\t received support from BCKDF, CANARIE, Compute Canada and CRC, Canada; ERC, ERDF,\n\t\t\t\t Horizon 2020, Marie Skłodowska-Curie Actions and COST, European Union; Investissements\n\t\t\t\t d’Avenir Labex, Investissements d’Avenir Idex and ANR, France; DFG and AvH Foundation,\n\t\t\t\t Germany; Herakleitos, Thales and Aristeia programmes co-financed by EU-ESF and the Greek\n\t\t\t\t NSRF, Greece; BSF-NSF and GIF, Israel; CERCA Programme Generalitat de Catalunya and\n\t\t\t\t PROMETEO Programme Generalitat Valenciana, Spain; Göran Gustafssons Stiftelse, Sweden;\n\t\t\t\t The Royal Society and Leverhulme Trust, United Kingdom.\n\t\t\t\t The crucial computing support from all WLCG partners is acknowledged gratefully, in particular from CERN, the ATLAS Tier-1 facilities at TRIUMF (Canada), NDGF (Denmark, Norway, Sweden), CC-IN2P3 (France), KIT/GridKA (Germany), INFN-CNAF (Italy), NL-T1 (Netherlands), PIC\n\t\t\t\t (Spain), ASGC (Taiwan), RAL (U.K.) and BNL (U.S.A.), the Tier-2 facilities worldwide and large\n\t\t\t\t non-WLCG resource providers. Major contributors of computing resources are listed in ref. [40].
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 | 0,022 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,020 |
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 ».