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Enregistrement W2080845342 · doi:10.1017/s0004972709000616

COMBINATORIAL REES–SUSHKEVICH VARIETIES THAT ARE CROSS, FINITELY GENERATED, OR SMALL

2009· article· en· W2080845342 sur OpenAlexaff
Edmond W. H. Lee

Notice bibliographique

RevueBulletin of the Australian Mathematical Society · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubvarietyMathematicsVariety (cybernetics)CombinatoricsFinitely-generated abelian groupSet (abstract data type)Generating set of a groupLattice (music)Discrete mathematicsPure mathematicsComputer scienceGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A variety is said to be a Rees – Sushkevich variety if it is contained in a periodic variety generated by 0-simple semigroups. Recently, all combinatorial Rees–Sushkevich varieties have been shown to be finitely based. The present paper continues the investigation of these varieties by describing those that are Cross, finitely generated, or small. It is shown that within the lattice of combinatorial Rees–Sushkevich varieties, the set ℱ of finitely generated varieties constitutes an incomplete sublattice and the set 𝒮 of small varieties constitutes a strict incomplete sublattice of ℱ. Consequently, a combinatorial Rees–Sushkevich variety is small if and only if it is Cross. An algorithm is also presented that decides if an arbitrarily given finite set Σ of identities defines, within the largest combinatorial Rees–Sushkevich variety, a subvariety that is finitely generated or small. This algorithm has complexity 𝒪( nk ) where n is the number of identities in Σ and k is the length of the longest word in Σ.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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