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Enregistrement W1928034317 · doi:10.1002/jcd.21324

Group Divisible Covering Designs with Block Size 4: A Type of Covering Array with Row Limit

2012· article· en· W1928034317 sur OpenAlexaff
Nevena Francetić, Peter Danziger, Eric Mendelsohn

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Designs · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquegraph theory and CDMA systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsCombinatoricsPartition (number theory)Upper and lower boundsGroup (periodic table)GeneralizationInteger (computer science)Type (biology)Block (permutation group theory)Combinatorial designBlock sizeLimit (mathematics)Discrete mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A k‐GDCD, group divisible covering design, of type is a triple , where V is a set of gu elements, is a partition of V into u sets of size g, called groups, and is a collection of k‐subsets of V, called blocks, such that every pair of elements in V is either contained in a unique group or there is at least one block containing it, but not both. This family of combinatorial objects is equivalent to a special case of the graph covering problem and a generalization of covering arrays, which we call CARLs. In this paper, we show that there exists an integer such that for any positive integers g and , there exists a 4‐GDCD of type which in the worst case exceeds the Schönheim lower bound by δ blocks, except maybe when (1) and , or (2) , , and or . To show this, we develop constructions of 4‐GDCDs, which depend on two types of ingredients: essential, which are used multiple times, and auxiliary, which are used only once in the construction. If the essential ingredients meet the lower bound, the products of the construction differ from the lower bound by as many blocks as the optimal size of the auxiliary ingredient differs from the lower bound.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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