Étude diachronique et évolution du concept de résonance en physique
Bibliographic record
Abstract
Dans la présente étude diachronique, nous examinons d’un côté l’origine et les significations du verbe résonner et de ses dérivés, notamment le terme résonance, et de l’autre, l’évolution, d’après les manuels de physique à différentes dates, du concept scientifique de résonance en physique des ondes. Nous nous demandons si la terminologie exprime et désigne toujours le phénomène physique dont la signification s’est élargie, généralisée, modifiée et complexifiée au fil du temps. Pour cela, nous utilisons essentiellement des dictionnaires et des manuels de physique anciens. Le terme résonance, exprimant à l’origine un phénomène naturel ressenti surtout par l’ouïe, s’est d’abord limité au domaine de l’acoustique, dont il garde l’estampille jusqu’à maintenant. Il s’est par la suite élargi à divers types d’ondes et à diverses dimensions de la nature, des particules élémentaires de la matière jusqu’aux planètes. De plus, il véhicule les idées d’accord et de transfert d’énergie inexistantes initialement. Ces nouvelles réalités scientifiques rendent sa traduction ambiguë et sa compréhension difficile. Tenant compte de ce principal résultat, nous proposons une dénomination qui évite la confusion tout en étant plus adaptée à sa signification scientifique actuelle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".