Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces collection space theory and proposes five collection space distances: scaled city block, angle, minimum, nearest first, and farthest first distances. A collection of set S is a discrete histogram of a finite subset of S. A collection space is set C of collections of a set S with a distance on C which satisfies certain axioms. The scaled city block distance is the proportion of c-points that two scaled collections do not share. The angle distance between two collections is proportional to the angle between them. The other three distances are applicable to collections of points of a metric space. A correspondence between two n-collections defines a one-to-one mapping between the n c-points of the two collections. The deformation of a correspondence is the average displacement in the metric space for transforming one collection into the other according to the correspondence between them. The minimum distance is the minimum deformation of any correspondence between two collections. The nearest first distance and the farthest first distance are heuristic approximation of the minimum distance which are less expensive to compute. In applications where patterns can be represented by differentiated collections, pattern dissymmetry is quantified by their collection space distance. An example is given where fabric samples are classified based on their image color collections using different collection space minimum distance classifiers. A collection space method for measuring texture difference and bilateral symmetry in images is also presented.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».