Notice bibliographique
Résumé
Abstract This book examines the historical origin of the attempts to understand, control, and use noise in modern times. Today, the concept of noise is employed to characterize random fluctuations in general. Before the twentieth century, however, noise only meant disturbing sounds. In the 1900s–50s, noise underwent a conceptual transformation from unwanted sounds that needed to be domesticated into a synonym for errors and deviations in all kinds of signals and information. It is argued that this transformation proceeded in four stages. The rise of sound reproduction technologies—phonograph, telephone, and radio—in the 1900s–20s prompted engineers to tackle unwanted sounds as physical effects of media through quantitative representations and measurements. Around the same time, physicists developed a theory of Brownian motions for random fluctuations and applied it to electronic noise in thermionic tubes of telecommunication systems. These technological and scientific backgrounds led to three distinct theoretical treatments of noise in the 1920s–30s: statistical physicists’ studies of Brownian fluctuations’ temporal evolution, radio engineers’ spectral analysis of atmospheric disturbances, and mathematicians’ measure-theoretic formulation. Finally, during and after World War II, researchers working on the military projects of radar, gunfire control, and secret communications converted the interwar theoretical studies of noise into tools for statistical detection, estimation, prediction, and information transmission. In so doing, they turned noise into an informational concept. Since the grappling with noise involved multiple disciplines, its history sheds light on the interactions between physics, mathematics, mechanical technology, electrical engineering, and information and data sciences in the twentieth century.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,012 |
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 ».