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Enregistrement W4236727800 · doi:10.1093/oso/9780198865094.003.0008

Probabilities in Statistical Mechanics

2021· book-chapter· en· W4236727800 sur OpenAlexafffund
Wayne C. Myrvold

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2021
Typebook-chapter
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and History of Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIgnoranceStatistical mechanicsBasis (linear algebra)EpistemologyState (computer science)Mathematical economicsMathematicsStatistical physicsCalculus (dental)Computer sciencePhilosophyPhysicsAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter deals with the question of how we should think of the probabilities introduced in statistical mechanics. It is usually said that these probabilities are introduced on the basis of our ignorance of the precise state of the system, or our incapacity to treat analytically the equations of motion in order to deliver a detailed account of the evolution of the system, or both. This suggests an epistemic reading. However, we make predictions on the basis of them, that are verified by experiment. This suggests that they be thought of as objective chances. It looks as if we have to employ both the epistemic and the objective concept, in an inconsistent way. Moreover, the standard equilibrium probabilities, applied to a system that has relaxed to equilibrium while isolated from its environment, cannot be either credences or chances. It is argued that the hybrid concept, epistemic chance, resolves these puzzles and is suited to play the role required of probability in statistical mechanics.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,135 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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