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Enregistrement W7039548198

Matérn's hard core models of types I and II with arbitrary compact grains

2013· report· en· W7039548198 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesVillum Fonden
Mots-clésRegular polygonBounded functionBall (mathematics)Poisson point processConvex bodyPoint processIsotropyPoisson distributionBranching processMoment (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matérn's classical hard core models can be interpreted as models obtained from a stationary marked Poisson process by dependent thinning. The marks are balls of fixed radius, and a point is retained when its associated ball does not hit any other balls (type I) or when its random birth time is strictly smaller than the birth times of all balls hitting it (type II). Extending ideas of [M. Månsson and M. Rudemo. Random patterns of nonoverlapping convex grains. Adv. in Appl. Probab., 34:718--738, 2002.], who considered grains that are isotropic rotations or random scalings of a fixed convex set, we discuss these two models in d-dimensional space when the marks are arbitrary random compact grains. We determine the intensity and the mark distribution after thinning, and find the second order factorial moment density of the ground process for model II under weak additional assumptions. By Brunn-Minkowski's inequality, the volume density associated to model II turns out to be bounded by 2−d. This bound is sharp. It is attained asymptotically (when the proposal intensity tends to infinity) only when all grains coincide with one deterministic origin-symmetric convex set. We also discuss how known connections of this model with the process of intact grains of the dead leaves model and the Stienen model leads to analogous results for the latter.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,152 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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