Jack RitchieA Search for Time Dependence in Astrophysical Neutrino Sources with the Sudbury Neutrino Observatory
Notice bibliographique
Résumé
December 2008ably would have had a much harder time trudging through ROOT tutorials and PMT testing without their collective knowledge and senses of humor to help steer me away from insanity. Within SNO, I am indebted to many of my collaborators, and the entire list of people who have helped me throughout grad school is far too long to detail here. Noël Gagnon, Fraser Duncan, Jaret Heise, and Mike Schwendener each helped to further my education in the context of the detector. Back in the QRC days, I would have been absolutely lost in the inner workings of SNOMAN if it weren’t for Monica Dunford and Neil McCauley, and I always enjoyed getting the chance to interact with the whole Penn gang- Gene Beier, Bill Heintzelman, Huaizhang Deng, Chris Kyba and the Reverend Jeff Secrest. I am also lucky to have collaborated with Scott Oser, who has been the source of so many ‘Aha! ’ moments in my work; my research would have certainly ended up in a much different state without his insight. Similarly, Kai Zuber and Gersende Prior played central roles in keeping the ‘exotics ’ group moving,
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».