Notice bibliographique
Résumé
Unlike equilibrium systems, which are characterized by a time-independent distribution of particles and energy, non-equilibrium systems experience constant fluxes of matter or energy, often due to external driving forces. These systems can exhibit a wide range of dynamic behaviors some of which can appear as self-organizing. Building on the framework of non-equilibrium statistical mechanics, Jeremy England in his paper "Statistical Physics of Adaptation" derives an equation which relates the relative forwards probability of transitioning between two possible macrostates with their respective reverse probability, entropy, and average energy dissipation across all possible micro trajectories. He showed that structures which are better at absorbing and dissipating energy into their surroundings during their formation have a higher likelihood of occurring, which can possibly explain how life-like behaviors emerge in non-equilibrium systems. In this project, we test England's equation on a toy model of self replicating populations, as well as attempt to apply it to a biological dataset. In the toy model under certain constraints we do find that our intuition of the systems dynamics does track with England's equation, that is we observe that the population with the greatest replication rate tends to have the highest energy dissipation when it's population makes up the greater fraction of the total population of particles. In the biological dataset we analyze protein-protein interactions and how the relative bonding energy and binding rates compare for different mutations. We explore the limitations of his equation when trying to make predictions about highly complex biological systems.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».