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Enregistrement W7106548520 · doi:10.5281/zenodo.17693072

The Entropy Parabola: A Foundational Construct of the Cascade Efficiency Continuum

2025· preprint· en· W7106548520 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Thermodynamics and Statistical Mechanics
Établissements canadiensCascades (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCascadeEntropy (arrow of time)AttractorCurvatureJoint quantum entropyMultiplicative functionNonlinear systemComplex system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This whitepaper introduces The Entropy Parabola, the geometric efficiency invariant anchoring the Cascade Efficiency Continuum (CEC). The construct models efficiency as a concave curvature over entropy gradients, enabling a unified mathematical and engineering framework across: • thermodynamics of computation• information-theoretic control• nonlinear dynamical systems• multiplicative and additive number theory• GPU-based thermal scheduling• symbolic AI acceleration• aerospace turbulence-control architectures• resonance-based neural networks (RTNN) The paper derives formal expressions for the efficiency potential EpE_pEp, establishes curvature coefficients, and introduces a rigorous number-theoretic interpretation tied to divisor sums, Dirichlet convolution, and digit-entropy statistics. Experimental evidence demonstrates that diverse engineered systems converge toward a parabolic attractor manifold, confirming the role of the Entropy Parabola as a unifying efficiency principle across computational, physical, and economic domains. The work extends the foundational sequence of Cascade Space Systems whitepapers and prepares the ground for additional modules such as Recursive Resemblance, Polyparallelism, QECF, CEHE, and the LAEA symbolic engine.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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