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Enregistrement W2601794338 · doi:10.1017/jsl.2016.43

DEGREES OF CATEGORICITY ON A CONE VIA<i>η</i>-SYSTEMS

2017· article· en· W2601794338 sur OpenAlexaff
Barbara F. Csima, Matthew Harrison‐Trainor

Notice bibliographique

RevueJournal of Symbolic Logic · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputability, Logic, AI Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCone (formal languages)Degree (music)MathematicsIsomorphism (crystallography)Limit (mathematics)TuringDiscrete mathematicsCombinatoricsTuring machinePure mathematicsComputer scienceAlgorithmMathematical analysisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We investigate the complexity of isomorphisms of computable structures on cones in the Turing degrees. We show that, on a cone, every structure has a strong degree of categoricity, and that degree of categoricity is ${\rm{\Delta }}_\alpha ^0 $ -complete for someα. To prove this, we extend Montalbán’sη-system framework to deal with limit ordinals in a more general way. We also show that, for any fixed computable structure, there is an ordinalαand a cone in the Turing degrees such that the exact complexity of computing an isomorphism between the given structure and another copy ${\cal B}$ in the cone is a c.e. degree in ${\rm{\Delta }}_\alpha ^0\left( {\cal B} \right)$ . In each of our theorems the cone in question is clearly described in the beginning of the proof, so it is easy to see how the theorems can be viewed as general theorems with certain effectiveness conditions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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