Notice bibliographique
Résumé
The prehistory of our subject can be backdated to 1202, with the appearance of Leonardo Pisano's Liber Abaci (Fibonacci 1202), containing the famous problem about breeding rabbits that leads to the linear recursion f n +1 = f n + f n −1 for n ≥ 2, f 1 = f 2 = 1, which yields the Fibonacci sequence. Additional background can be attributed to Euler, Gauss, Kummer, and especially Edouard Lucas (Lucas 1876). For the history proper, the earliest milestones are papers by O. Ore (Ore 1934), R.E.A.C. Paley (Paley 1933), and J. Singer (Singer 1938). Ore started the systematic study of linear recursions over finite fields (including GF (2)), Paley inaugurated the search for constructions yielding Hadamard matrices, and Singer discovered the Singer difference sets that are mathematically equivalent to binary maximum length linear shift register sequences (also known as pseudorandom sequences, pseudonoise (PN) sequences, or m -sequences). It appears that by the early 1950s devices that performed the modulo 2 sum of two positions on a binary delay line were being considered as key generators for stream ciphers in cryptographical applications. The question of what the periodicity of the resulting output sequence would be seemed initially mysterious. This question was explored outside the cryptographic community by researchers at a number of locations in the 1953–1956 time period, resulting in company reports by E. N. Gilbert at Bell Laboratories, by N. Zierler at Lincoln Laboratories, by L. R. Welch at the Jet Propulsion Laboratory, by S.W. Golomb at the Glenn L. Martin Company (now part of Lockheed-Martin), and probably by others as well.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,217 | 0,108 |
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 ».