Notice bibliographique
Résumé
Fulfilled people are rare in this world. Rather, people spend their lives dealing with stress, anxiety, sickness, and so on. From my pool of more than 350 subjects, I found people who had an SI near one were rare. In short, those who have the willingness to do something, or are highly motivated, and are active during their EKGs, generally have an SI close to one (1/f rhythm). The rate was less than half (Table 5-1, Figure 5-5). So many people exhibited a lower SI. I have recorded the heartbeats of people from Iran, Indonesia, Japan, America, Canada, Australia, Germany, Russia, and so forth. And SI more or less indicates a person's state of health. Specifically, unhappy states were detectable through a combination of interviews and mDFA. When interviewing people, I observe and make notes, then interpret the mDFA results later. But this is a hard task. I hope someone invents an mDFA device that would make it easier to manage daily life. The SI is a numerically expressed quantitative measure, the scaling exponent, which is the outcome of mDFA computation, which was first innovated by people such as Peng, Stanley, Goldberger, Ivanov, Glass, and others.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,249 | 0,062 |
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 ».