Bibliographic record
Abstract
Cette cinquième édition a été mise à jour avec une discussion des statistiques Baysiennes, de l’explication du corps noir par Planck et d’une façon d’obtenir la thermodynamique avec une connaissance minimale des ensembles statistiques. La modification la plus importante par rapport à la première édition et à toutes les précédantes est l’accent qui est mis sur le fait que la relation entre le logaritme du nombre d’états accessibles et l’énergie, soit lnΩ(E )∝lnE , n’est valable que dans la limite classique. Il est expliqué que le formalisme repose sur lnΩ(E )∝ f où f est le nombre de degrés de liberté du système. Cette modification a été apportée à toutes les sections pertinentes du texte. Ce manuel électronique fut utilisé dans le cadre du cours PHQ344 (Physique statistique) à l’Université de Sherbrooke, depuis 1995. Il fait partie d’une collection de manuels électroniques diffusés par des professeurs du département de physique de l’Université de Sherbrooke. Il est diffusé sous licence Creative Commons dans sa version BY-NC, sauf indications contraires.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.041 | 0.013 |
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".