Notice bibliographique
Résumé
Word $W$ is said to encounter word $V$ provided there is a homomorphism $\phi$ mapping letters to nonempty words so that $\phi(V)$ is a substring of $W$. For example, taking $\phi$ such that $\phi(h)=c$ and $\phi(u)=ien$, we see that ``science'' encounters ``huh'' since $cienc=\phi(huh)$. The density of $V$ in $W$, $\delta(V,W)$, is the proportion of substrings of $W$ that are homomorphic images of $V$. So the density of ``huh'' in ``science'' is $2/{8 \choose 2}$. A word is doubled if every letter that appears in the word appears at least twice.The dichotomy: Let $V$ be a word over any alphabet, $\Sigma$ a finite alphabet with at least 2 letters, and $W_n \in \Sigma^n$ chosen uniformly at random. Word $V$ is doubled if and only if $\mathbb{E}(\delta(V,W_n)) \rightarrow 0$ as $n \rightarrow \infty$.We further explore convergence for nondoubled words and concentration of the limit distribution for doubled words around its mean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».