MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3036437669 · doi:10.4006/0836-1398-33.2.149

Testable hypotheses by Isaac Newton on particle physics

2020· article· en· W3036437669 sur OpenAlexvenueno aff
P. C. M. Yock

Notice bibliographique

RevuePhysics Essays · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Physics and Python Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsSimplicityLarge Hadron ColliderTheoretical physicsFundamental interactionGeneral relativityElementary particleTheory of relativityStandard Model (mathematical formulation)Particle physicsQuantum gravityQuantumQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three hundred years ago, Isaac Newton published a number of hypotheses on the structure of matter, which were ahead of their time by some two centuries. Speculations were made by Newton that may now be interpreted as precursors to fundamental elements of quantum mechanics and quantum field theory. General features of the layered structure of matter that is now known to exist in the form of nucleons, nuclei, atoms, molecules, and macromolecules were successfully predicted, and hypotheses on self-similarity, simplicity, and purpose were made. In this essay, Newton’s hypotheses are examined in the light of current understanding of matter at the subnucleonic scale. It is found that his hypotheses of self-similarity, simplicity, and purpose raise questions for the quarks and gluons of the current Standard Model (SM), but that various precursors to the SM are more compliant. Experimental tests of the precursors using the Large Hadron Collider and the proposed Large Hadron Electron Collider at CERN are described that could resolve the situation. In addition, it is suggested that Newton’s hypotheses could serve as the basis for the formulation of one or more “postulates of particle physics” comparable to the postulates on which Einstein based his theories of relativity a century ago.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,017
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysics EssaysMême sujetComputational Physics and Python ApplicationsTravaux en français237 207