MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2951996199 · doi:10.48550/arxiv.1407.5962

Model Comparison and Assessment for Single Particle Tracking in Biological Fluids

2014· preprint· en· W2951996199 sur OpenAlexaff
Martin Lysy, Natesh S. Pillai, David B. Hill, M. Gregory Forest, John Mellnik, Paula A. Vásquez, Scott A. McKinley

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueFractional Differential Equations Solutions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrownian motionStatistical physicsInferenceParticle (ecology)Tracking (education)Bayesian inferenceLangevin equationFractional Brownian motionBayesian probabilityComputer scienceEconometricsPhysicsMathematicsStatisticsArtificial intelligenceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

State-of-the-art techniques in passive particle-tracking microscopy provide high-resolution path trajectories of diverse foreign particles in biological fluids. For particles on the order of 1 μm diameter, these paths are generally inconsistent with simple Brownian motion. Yet, despite an abundance of data confirming these findings and their wide-ranging scientific implications, stochastic modeling of the complex particle motion has received comparatively little attention. Even among posited models, there is virtually no literature on likelihood-based inference, model comparisons, and other quantitative assessments. In this article, we develop a rigorous and computationally efficient Bayesian methodology to address this gap. We analyze two of the most prevalent candidate models for 30-sec paths of 1 μm diameter tracer particles in human lung mucus: fractional Brownian motion (fBM) and a Generalized Langevin Equation (GLE) consistent with viscoelastic theory. Our model comparisons distinctly favor GLE over fBM, with the former describing the data remarkably well up to the timescales for which we have reliable information. Supplementary materials for this article are available online.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,709

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 Opus0,449
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,124 · 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'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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetFractional Differential Equations SolutionsTravaux en français237 207