Advancements in Time Modeling: Relationalism, Divisional Structures, and Geometry
Notice bibliographique
Résumé
This article broadens terminology and approaches that continue to advance time modelling within a relationalist framework. Time is modeled as a single dimension, flowing continuously through independent privileged points. Introduced as absolute point-time, abstract continuous time is a backdrop for concrete relational-based time that is finite and discrete, bound to the limits of a real-world system. We discuss how discrete signals at a point are used to temporally anchor zero-temporal points [t = 0] in linear time. Object-oriented temporal line elements, flanked by temporal point elements, have a proportional geometric identity quantifiable by a standard unit system and can be mapped on a natural number line. Durations, line elements, are divisible into ordered unit ratio elements using ancient timekeeping formulas. The divisional structure provides temporal classes for rotational (Rt24t) and orbital (Rt18) sample periods, as well as a more general temporal class (Rt12) applicable to either sample or frame periods. We introduce notation for additive cyclic counts of sample periods, including divisional units, for calendar-like formatting. For system modeling, unit structures with dihedral symmetry, group order, and numerical order are shown to be applicable to Euclidean modelling. We introduce new functions for bijective and non-bijective mapping, modular arithmetic for cyclic-based time counts, and a novel formula relating to a subgroup of Pythagorean triples, preserving dihedral n-polygon symmetries. This article presents a new approach to model time in a relationalistic framework.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,006 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».