Notice bibliographique
Résumé
Composite objects represented as directed graphs are an important data structure that require efficient support Web and document databases (Abiteboul, Cluet, Christophides, Milo, Moerkotte, & Simon, 1997; Chen & Aberer, 1998, 1999; Mendelzon, Mihaila, & Milo, 1997; Zhang, Naughton, Dewitt, Luo, & Lohman, 2001), CAD/ CAM, CASE, office systems, and software management. It is cumbersome to handle such objects in relational database systems when they involve ancestor-descendant relations (or say, reachability relations). In this article, we present a new graph encoding based on a tree labeling method and the concept of branchings that are used in the graph theory for finding the shortest connection networks. A branching is a subgraph of a given digraph that is in fact a forest, but covers all the nodes of the graph. Concretely, for a DAG G (directed acyclic graph) of n nodes, the space needed for storing its transitive closure can be reduced to O(b·n), where b is the number of the leaf nodes of G’s branching. Such a compression is, however, at the expense of querying time. Theoretically, it takes O(logb) time to check whether a node is reachable from another. The method can also be extended to digraphs containing cycles.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».