Notice bibliographique
Résumé
Nous considérons le problème du test des paramètres des modèles d’Ising ferromagnétique. Tout en testant la présence d’aimantations externes éventuellement éparses, nous fournissons une limite inférieure générale des taux de séparation minimax qui donne des résultats précis dans des régimes à haute température. Nos limites supérieures correspondantes sont adaptatives à la fois sur le graphique de dépendance sous-jacent et sur le paramètre de température. De plus, nos résultats incluent le modèle du plus proche voisin sur les réseaux, les graphes aléatoires creux d’Erdős–Rényi et les arbres enracinés réguliers – jusqu’à la température critique dans le régime à haute température. Nous fournissons également résultats parallèles pour l’ensemble du régime de basse température dans le modèle du plus proche voisin sur les réseaux – cependant dans la phase pure de la frontière plus. Nos résultats pour le modèle du plus proche voisin dépendent de manière cruciale des analogues de volume fini de la propriété de décroissance de la corrélation pour les régimes de température élevée et basse – dont la dérivation emprunte plusieurs idées à la théorie de la percolation FK et pourrait présenter un intérêt indépendant. Enfin, nous obtenons également des limites inférieures pour les taux d’estimation et de test dans les modèles d’Ising à deux paramètres – qui s’avèrent être optimaux selon plusieurs résultats récents dans cette zone.
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 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 | 0,030 | 0,298 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».