Notice bibliographique
Résumé
The object of this chapter is to describe the structure of maximal bifix codes. This family of codes has quite remarkable properties and can be described in a rather satisfactory manner. As in the rest of this book, we will work here within the family of thin codes. As we will see, this family contains all the usual examples, and most of the fundamental properties extend to this family when they hold in the simple (that is, finite or recognizable) case. To each thin maximal bifix code, two basic parameters will be associated: its degree and its kernel . The degree is a positive integer which is, as we will see in Chapter 9, the degree of a permutation group associated with the code. The kernel is the set of codewords which are proper factors of some codeword. We shall prove that these two parameters characterize a thin maximal bifix code. In the first section, we introduce the notion of a parse of a word with respect to a bifix code. It allows us to define an integer-valued function called the indicator of a bifix code. This function will be quite useful in this and later chapters. In the second section, we give a series of equivalent conditions for a thin code to be maximal bifix. The fact that thin maximal bifix codes are extremal objects is reflected in the observation that a subset of their properties suffices to characterize them completely. We also give a transformation (called internal transformation ) which preserves the family of maximal bifix codes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».