Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A subset S of a poset (partially ordered set) is convex if and only if S contains every poset element which is between any two elements in S. Poset convex subsets arise in applications that involve precedence constraints, such as in project scheduling, production planning, and assembly line balancing. We give a strongly polynomial time algorithm which, given a poset and element weights (of arbitrary sign), finds a convex subset with maximum total weight. This algorithm relies on a reduction to a maximum weight filter (or closure) problem in a poset about twice the size of the given poset; the latter problem is wellsolved as a minimum s-t cut problem. We also use this reduction to construct a compact, ideal extended formulation for the convex hull Cp of the characteristic vectors of all convex subsets in poset P. We define a class of alternating inequalities that are valid for Cp and admit a linear time separation algorithm based on Dynamic Programming (DP). Furthermore, whenever the point to separate is actually in Cp the associated DP value functions induce a feasible solution to the extended formulation. This implies that the alternating inequalities and nonnegative inequalities suffice to describe Cp. We conclude by showing that this polyhedral description is minimal, and thus also admits a linear time separation algorithm.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle