Factorizations and characterizations of induced‐hereditary and compositive properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An Erratum has been published for this article in Journal of Graph Theory 50:261, 2005 . A graph property (i.e., a set of graphs) is hereditary (respectively, induced‐hereditary) if it is closed under taking subgraphs (resp., induced‐subgraphs), while the property is additive if it is closed under disjoint unions. If ${\cal P}$ and ${\cal Q}$ are properties, the product ${\cal P}\circ {\cal Q}$ consists of all graphs G for which there is a partition of the vertex set of G into (possibly empty) subsets A and B with G [ A ] $\in {\cal P}$ and G [ B ] $\in {\cal Q}$ . A property is reducible if it is the product of two other properties, and irreducible otherwise. We show that very few reducible induced‐hereditary properties have a unique factorization into irreducibles, and we describe them completely. On the other hand, we give a new and simpler proof that additive hereditary properties have a unique factorization into irreducible additive hereditary properties [ J. Graph Theory 33 (2000), 44–53]. We also introduce analogs of additive induced‐hereditary properties, and characterize them in the style of Scheinerman [ Discrete Math . 55 (1985), 185–193]. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. J Graph Theory 49: 11–27, 2005
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».