Notice bibliographique
Résumé
A bipartite graph is called bipancyclic if it contains cycles of every even length from four up to the number of vertices in the graph. A theorem of Schmeichel and Mitchem states that for $n \geqslant 4$, every balanced bipartite graph on $2n$ vertices in which each vertex in one color class has degree greater than $\frac{n}{2}$ and each vertex in the other color class has degree at least $\frac{n}{2}$ is bipancyclic. We prove a generalization of this theorem in the setting of graph transversals. Namely, we show that given a family $\mathcal{G}$ of $2n$ bipartite graphs on a common set $X$ of $2n$ vertices with a common balanced bipartition, if each graph of $\mathcal G$ has minimum degree greater than $\frac{n}{2}$ in one color class and minimum degree at least $\frac{n}{2}$ in the other color class, then there exists a cycle on $X$ of each even length $4 \leqslant \ell \leqslant 2n$ that uses at most one edge from each graph of $\mathcal G$. We also show that given a family $\mathcal G$ of $n$ bipartite graphs on a common set $X$ of $2n$ vertices meeting the same degree conditions, there exists a perfect matching on $X$ that uses exactly one edge from each graph of $\mathcal G$.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».