PyNjoy2016: an Open Source System for Producing Cross Sections Libraries for DRAGON5 and SERPENT2
Notice bibliographique
Résumé
PyNjoy2016 was born from the fusion of PyNjoy2012 and NJOY2016. This new software is dedicated to the production of libraries for DRAGON5 and SERPENT2, in DRAGLIB and ACE formats, respectively, for deterministic and Monte-Carlo calculations, from a nuclear data evaluation in ENDF-6 format. Among the various improvements over its predecessor, PyNjoy2016 supports the advanced energy deposition model of SERPENT2. It also includes CPU-parallelized features to facilitate the propagation of uncertainties by Total Monte-Carlo method. For that, it relies either on SANDY code, called on-the-fly, or on presampled random TENDL files. Moreover, it allows consistent production of ACE and DRAGLIB files, deriving from the same NJOY computations. The exact deterministic bias of a specific DRAGON5 calculation scheme can therefore be calculated. In contrast, the usual comparisons between deterministic and Monte-Carlo methods are often not based on consistently produced libraries, leading to an error in the calculated deterministic bias. Finally, its fully open source nature (BSD license) ensures a wider accessibility than previous versions of PyNjoy.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,145 | 0,069 |
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 ».