Notice bibliographique
Résumé
In the history of physics trigonometric functions played several times a very critical role at crossroads. This time we are at a crossroads with the interpretation of correlation events of entangled particles. In this approach we propose to describe the experimental data of Alice and Bob using not so known trigonometric functions. Claudius Theorem (based on the trigonometric family of Sagitta and Cosagitta) evalutes the probabilistic occurrence of correlated and anticorrelated events. David Theorem (based on the trigonometric family of Hacoversine) describes the probability of the following identical events and gaps between the following identical events. In this trigonometric concept the Team of Alice, Bob, Claudius and David formulated a camouflage legend for Eve – “spooky action at a distance”. Merlin (with unbounded computational ability) should verify the truth of this statement. Trent (a trusted arbitrator, who acts as a neutral third party) should analyze these data and this trigonometric concept. Victor (a verifier) should make his decision which way we should continue in our future research: either through the Niels Bohr avenue or through the Albert Einstein sidewalk.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».