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Enregistrement W1538789665 · doi:10.48550/arxiv.gr-qc/0606108

Quantum Gravity and Precision Tests

2006· preprint· en· W1538789665 sur OpenAlexfundno aff
C. P. Burgess

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2006
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam TrustsMcMaster University
Mots-clésQuantum gravityPhysicsGeneral relativityQuantization (signal processing)Theoretical physicsParallelsEffective field theoryQuantum field theoryQuantumClassical mechanicsQuantum mechanicsComputer scienceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides a cartoon of the quantization of General Relativity using the ideas of effective field theory. These ideas underpin the use of General Relativity as a theory from which precise predictions are possible, since they show why quantum corrections to standard classical calculations are small. Quantum corrections can be computed controllably provided they are made for the weakly-curved geometries associated with precision tests of General Relativity, such as within the solar system or for binary pulsars. They also bring gravity back into the mainstream of physics, by showing that its quantization (at low energies) exactly parallels the quantization of other, better understood, non-renormalizable field theories which arise elsewhere in physics. Of course effective field theory techniques do not solve the fundamental problems of quantum gravity discussed elsewhere in these pages, but they do helpfully show that these problems are specific to applications on very small distance scales. They also show why we may safely reject any proposals to modify gravity at long distances if these involve low-energy problems (like ghosts or instabilities), since such problems are unlikely to be removed by the details of the ultimate understanding of gravity at microscopic scales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,825

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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