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Enregistrement W1476004981 · doi:10.1017/cbo9781139031998.015

Epilogue: statistics and our Universe

2012· book-chapter· en· W1476004981 sur OpenAlexaff
J. V. Wall, Charles Jenkins

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUniverseData scienceComputer scienceAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extraordinary claims demand extraordinary evidence. ( Anon ) In the past it may have been true that Stephen Senn's (2003) analogy was right. Paraphrasing his words for the sake of moderate language: scientists regarded statistics as the one-night stand: the quick fix, avoiding long-term entanglement . This analogy is no longer apt. Statistical procedures now drive many if not most areas of current astrophysics and cosmology. In particular the currently understood nature of our Universe is a product of statistical analysis of large and combined data sets. Here we briefly describe the scene in three areas dominating definition of the current model of the Universe and its history. The three areas inextricably tie together the shape and content of the Universe and the formation of structure and galaxies, leading to life as we know it. While these sketches are not reviews, we show by cross-referencing how frequently our preceding discussions play in to current research in cosmology. The galaxy universe The story of galaxy formation since 1990 is based on two premises. Firstly, it was widely accepted that the matter content in the Universe is primarily cold and dark – CDM prevails. The recognition of dark matter was slow, despite Zwicky (1937) demonstrating its existence via the cosmic virial theorem. The measurements of rotation curves of spiral galaxies (e.g. Rubin et al. , 1980) convinced us.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0740,023

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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