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Enregistrement W2885334067 · doi:10.4236/ijaa.2018.83016

Static and Dynamic Components of the Redshift

2018· article· en· W2885334067 sur OpenAlexaff
Rajendra P. Gupta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Astronomy and Astrophysics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueCosmology and Gravitation Theories
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsRedshiftHubble's lawCosmological constantDe Sitter universeAstrophysicsMetric expansion of spaceDeceleration parameterDark energyCosmologyUniverseTheoretical physicsGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyse the possibility that the observed cosmological redshift may be cumulatively due to the expansion of the universe and the tired light phenomenon. Since the source of both the redshifts is the same, they both independently relate to the same proper distance of the light source. Using this approach we have developed a hybrid model combining the Einstein de Sitter model and the tired light model that yields a slightly better fit to Supernovae Ia redshift data using one parameter than the standard ΛCDM model with two parameters. We have shown that the ratio of tired light component to the Einstein de Sitter component of redshift has evolved from 2.5 in the past, corresponding to redshift 1000, to its present value of 1.5. The hybrid model yields Hubble constant H0 =69.11(±0.53)km·s-1 ·Mpc-1 and the deceleration parameter q0 =-0.4. The component of Hubble constant responsible for expansion of the universe is 40% of H0 and for the tired light is 60% of H0. Consequently, the critical density is only 16% of its currently accepted value; a lot less dark matter is needed to make up the critical density. In addition, the best data fit yields the cosmological constant density parameter =0. The tired light effect may thus be considered equivalent to the cosmological constant in the hybrid model.

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)0,003
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,240 · 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
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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