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Enregistrement W2044356439 · doi:10.4169/193009709x460840

The Sixty-Ninth William Lowell Putnam Mathematical Competition

2009· article· en· W2044356439 sur OpenAlexaboutno aff
Leonard F. Klosinski, Gerald L. Alexanderson, Loren C. Larson

Notice bibliographique

RevueAmerican Mathematical Monthly · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNinthCompetition (biology)Mathematical economicsPhilosophyEnvironmental ethicsMathematicsBiologyPhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of the Sixty-Ninth William Lowell Putnam Mathematical Competition, held December 6, 2008, follow. They have been determined in accordance with the regulations governing the Competition. The contest is supported by the William Lowell Putnam Prize Fund for the Promotion of Scholarship, an endowment established by Mrs. Putnam in memory of her husband. The annual Competition is held under the auspices of the Mathematical Association of America. The first prize, $25,000, was awarded to the Department of Mathematics of Harvard University. The members of the winning team were Zachary R. Abel, Iurie Boreico, and Arnav Tripathy; each was awarded a prize of $1,000. The second prize, $20,000, was awarded to the Department of Mathematics of Princeton University. The members of the winning team were Peter Z. Diao, John V. Pardon, and Adrian I. Zahariuc; each was awarded a prize of $800. The third prize, $15,000, was awarded to the Department of Mathematics of the Massachusetts Institute of Technology. The members of the winning team were Qingchun Ren, Xuancheng Shao, and Yufei Zhao; each was awarded a prize of $600. The fourth prize, $10,000, was awarded to the Department of Mathematics of Stanford University. The members of the winning team were Young Hun Jung, Nathan K. Pflueger, and Jeffrey Wang; each was awarded a prize of $400. The fifth prize, $5,000, was awarded to the Department of Mathematics of the California Institute of Technology. The members of the winning team were Jason C. Bland, Zarathustra E. Brady, and Brian R. Lawrence; each was awarded a prize of $200. The five highest ranking individual contestants, the Putnam Fellows, in alphabetical order, were Brian R. Lawrence, California Institute of Technology; Seok Hyeong Lee, Stanford University; Arnav Tripathy, Harvard University; Bohua Zhan, Massachusetts Institute of Technology; and Yufei Zhao, Massachusetts Institute of Technology. Each received an award of $2,500. The next eleven highest ranking individual contestants, in alphabetical order, were Iurie Boreico, Harvard University; Adam C. Hesterberg, Princeton University; William A. Johnson, University of Washington; Cedric Lin, University of British Columbia; Anton S. Malyshev, Princeton University; John V. Pardon, Princeton University; Qingchun Ren, Massachusetts Institute of Technology; Oleg O. Rudenko, Florida Atlantic University; Colin P. Sandon, Massachusetts Institute of Technology; Jacob N. Steinhardt, Massachusetts Institute of Technology; and Alex Zhai, Harvard University. Each received an award of $1,000. The next nine highest ranking individual contestants, in alphabetical order, were Zachary R. Abel, Harvard University; Thomas D. Belulovich, Massachusetts Institute of Technology; Jason C. Bland, California Institute of Technology; Gabriel T. Bujokas, Massachusetts Institute of Technology; Konstantin Matveev, University of Toronto; Nathan K. Pflueger, Stanford University; Aaron H. Potechin, Princeton University; Dong Uk Rhee, University of Waterloo; and Adrian I. Zahariuc, Princeton University. Each received an award of $250.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2009
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