Notice bibliographique
Résumé
This appendix gives some definitions of fundamental mathematical concepts that are used in AI, but are traditionally taught in other courses. It also introduces some notation and data structures that are used in various parts of the book. Discrete Mathematics The mathematical concepts we build on include: sets A set has elements (members). We write s ∈ S if s is an element of set S . The elements in a set define the set, so that two sets are equal if they have the same elements. tuples An n -tuple is an ordered grouping of n elements, written 〈 x 1 , …, x n 〉. A 2-tuple is a pair , and a 3-tuple is a triple . Two n -tuples are equal if they have the same members in the corresponding positions. If S is a set, S n is the set of n -tuples 〈 x 1 , …, x n 〉 where x i is a member of S . S 1 × S 2 × ··· × S n is the set of n -tuples 〈 x 1 , …, x n 〉 where each x i is in S i . relations A relation is a set of n-tuples. The tuples in the relation are said to be true of the relation. functions A function , or mapping , f from set D , the domain of f , into set R , the range of f , written f : D → R , is a subset of D × R such that for every d ∈ D there is a unique r ∈ R such that 〈 d, r 〉 ∈ f .
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,074 | 0,056 |
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 ».