Notice bibliographique
Résumé
April 1996, to Michiel van Lambalgen, “Thesis” About myself (in case you are wondering) I am a physicist. My research specialty is “quantum information theory,” a field that concerns a hodgepodge of things including quantum cryptography, quantum computing, and statistical inference problems having to do with quantum mechanical systems. You may have heard of some of these things through Paul Vitanyi or André Berthiaume (Vitanyi's postdoc). I am presently a postdoc working for Gilles Brassard and Claude Crépeau in Montréal; starting October, I will have a three year position at Caltech. I was once interested in the mathematics of randomness because, though I am Bayesian through and through for all other uses of probability, I believed that probabilities for quantum mechanical measurement outcomes were something different…in fact something more akin to the frequentist conception. Thus I put a lot of effort into studying von Mises, Church, Kolmogorov, Martin-Löf, Chaitin, etc. (I didn't find your papers until I had pretty much abandoned this belief, though I'm not sure that I am completely over it!) I had hoped that there might be some mathematical connection between the structures found in quantum theory (vector spaces, positive-operator valued measures, etc.) and the structures required to formalize the notion of random sequences…at least that was my motivation.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,752 | 0,626 |
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 ».