Recognition and Characterization of Chronological Interval Digraphs
Notice bibliographique
Résumé
Interval graphs admit elegant structural characterizations and linear time recognition algorithms; on the other hand, the usual interval digraphs lack a forbidden structure characterization as well as a low-degree polynomial time recognition algorithm. In this paper we identify another natural digraph analogue of interval graphs that we call ”chronological interval digraphs”. By contrast, the new class admits both a forbidden structure characterization and a linear time recognition algorithm. Chronological interval digraphs arise by interpreting the standard definition of an interval graph with a natural orientation of its edges. Specifically, $G$ is a chronological interval digraph if there exists a family of closed intervals $I_v$, $v \in V(G)$, such that $uv$ is an arc of $G$ if and only if $I_u$ intersects $I_v$ and the left endpoint of $I_u$ is not greater than the left endpoint of $I_v$. (Equivalently, if and only if $I_u$ contains the left endpoint of $I_v$.)We characterize chronological interval digraphs in terms of vertex orderings, in terms of forbidden substructures, and in terms of a novel structure of so-called $Q$-paths. The first two characterizations exhibit strong similarity with the corresponding characterizations of interval graphs. The last characterization leads to a linear time recognition algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».