Deviation inequalities and moderate deviations for the symmetric exclusion process
Bibliographic record
Abstract
Nous considérons des inégalités de déviation et des déviations modérées pour le processus d’exclusion symétrique sur Zd. Pour tout d≥1, nous établissons une inégalité de déviation de type gaussien avec une vitesse dépendant de la dimension d pour les fonctionnels additifs locaux par la méthode de la moyenne locale, et obtenons des principes de déviation modérée avec une vitesse dépendant de la dimension d et avec la fonction de taux dépendant de la variance de la distribution initiale pour les temps d’occupation via la méthode de la martingale. Dans le cas d=1, en utilisant la méthode de la moyenne locale, nous montrons que tout fonctionnel additif local est exponentiellement équivalent à une fonction linéaire du temps d’occupation, et établissons le principe de déviation modérée pour tout fonctionnel additif local.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".