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Enregistrement W2760719516 · doi:10.1016/j.topol.2017.09.019

Extension of functions and metrics with variable domains

2017· article· en· W2760719516 sur OpenAlexafffund
Тарас Банах, I. Stasyuk, E. D. Tymchatyn, Mykhailo Zarichnyi

Notice bibliographique

RevueTopology and its Applications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Topology and Set Theory
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanNipissing University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMathematicsExtension (predicate logic)Variable (mathematics)Pure mathematicsDiscrete mathematicsMathematical analysisComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let ( X , d ) be a complete, bounded, metric space. For a nonempty, closed subset A of X denote by C ⁎ ( A × A ) the set of all continuous, bounded, real-valued functions on A × A . Denote by C † = ⋃ { C ⁎ ( A × A ) | A is a nonempty closed subset of X } the set of all partial, continuous and bounded functions. We prove that there exists a linear, regular extension operator from C † endowed with the topology of convergence in the Hausdorff distance of graphs of partial functions to the space C ⁎ ( X × X ) with the topology of uniform convergence on compact sets. The constructed extension operator preserves constant functions, pseudometrics, metrics and admissible metrics. For a fixed, nonempty, closed subset A of X the restricted extension operator from C ⁎ ( A × A ) to C ⁎ ( X × X ) is continuous with respect to the topologies of pointwise convergence, uniform convergence on compact sets and uniform convergence considered on both C ⁎ ( A × A ) and C ⁎ ( X × X ) .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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