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Enregistrement W2397546986 · doi:10.1142/s0218195918500127

On Combinatorial Depth Measures

2018· article· en· W2397546986 sur OpenAlexaff
Stéphane Durocher, Robert Fraser, Alexandre Leblanc, Jason Morrison, Matthew Skala

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computational Geometry & Applications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Statistical Methods and Models
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsCombinatoricsMultisetPoint (geometry)Geometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given a set [Formula: see text] of points and a point [Formula: see text] in the plane, we define a function [Formula: see text] that provides a combinatorial characterization of the multiset of values [Formula: see text], where for each [Formula: see text], [Formula: see text] is the open half-plane determined by [Formula: see text] and [Formula: see text]. We introduce two new natural measures of depth, perihedral depth and eutomic depth, and we show how to express these and the well-known simplicial and Tukey depths concisely in terms of [Formula: see text]. The perihedral and eutomic depths of [Formula: see text] with respect to [Formula: see text] correspond respectively to the number of subsets of [Formula: see text] whose convex hull contains [Formula: see text], and the number of combinatorially distinct bisections of [Formula: see text] determined by a line through [Formula: see text]. We present algorithms to compute the depth of an arbitrary query point in [Formula: see text] time and medians (deepest points) with respect to these depth measures in [Formula: see text] and [Formula: see text] time respectively. For comparison, these results match or slightly improve on the corresponding best-known running times for simplicial depth, whose definition involves similar combinatorial complexity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0060,020
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,362 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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