Notice bibliographique
Résumé
The fundamental construction underlying descent theory, the lax descent category, comes with a functor that forgets the descent data.We prove that, in any 2category A with lax descent objects, the forgetful morphisms create all Kan extensions that are preserved by certain morphisms.As a consequence, in the case A = Cat, we get a monadicity theorem which says that a right adjoint functor is monadic if it is, up to the composition with an equivalence, (naturally isomorphic to) a functor that forgets descent data.In particular, within the classical context of descent theory, we show that, in a fibred category, the forgetful functor between the category of internal actions of a precategory a and the category of internal actions of the underlying discrete precategory is monadic if and only if it has a left adjoint.More particularly, this shows that one of the implications of the celebrated Bénabou-Roubaud theorem does not depend on the so called Beck-Chevalley condition.Namely, we prove that, in indexed categories, whenever an effective descent morphism induces a right adjoint functor, the induced functor is monadic. ContentsIntroduction 530 1 The lax descent category 535 2 Forgetful morphisms and Kan extensions 540 3 Descent theory 551 4 Effective descent morphisms and monadicity 555
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».