Notice bibliographique
Résumé
Sequences (Ln| n ≥ k), called streams, of regular languages Lnare considered, where k is some small positive integer, n is the state complexity of Ln, and the languages in a stream differ only in the parameter n, but otherwise, have the same properties. The following measures of complexity are proposed for any stream: (1) the state complexity n of Ln, that is, the number of left quotients of Ln(used as a reference); (2) the state complexities of the left quotients of Ln; (3) the number of atoms of Ln; (4) the state complexities of the atoms of Ln; (5) the size of the syntactic semigroup of Ln; and the state complexities of the following operations: (6) the reverse of Ln; (7) the star of Ln; (8) union, intersection, difference and symmetric difference of Lmand Ln; and (9) the concatenation of Lmand Ln. A stream that has the highest possible complexity with respect to these measures is then viewed as a most complex stream. The language stream (Un(a, b, c) | n ≥ 3) is defined by the deterministic finite automaton with state set {0, 1, … , n−1}, initial state 0, set {n−1} of final states, and input alphabet {a, b, c}, where a performs a cyclic permutation of the n states, b transposes states 0 and 1, and c maps state n − 1 to state 0. This stream achieves the highest possible complexities with the exception of boolean operations where m = n. In the latter case, one can use Un(a, b, c) and Un(b, a, c), where the roles of a and b are interchanged in the second language. In this sense, Un(a, b, c) is a universal witness. This witness and its extensions also apply to a large number of combined regular operations.
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 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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».