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Enregistrement W3083136452 · doi:10.26493/2590-9770.1384.0c9

Special issue of ADAM devoted to the International Workshop on Symmetries of Graph and Networks 2018

2020· article· en· W3083136452 sur OpenAlexaboutno aff
Marston Conder, Yan‐Quan Feng

Notice bibliographique

RevueThe Art of Discrete and Applied Mathematics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGraphHomogeneous spaceTheoretical computer scienceCognitive scienceMathematicsPsychologyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are delighted to present this special issue of the Art of Discrete and Applied Mathematics (ADAM), on topics presented or related to topics covered at the TSIMF workshop on 'Symmetries of Graphs and Networks', held at Sanya, on the beautiful semi-tropical island province of Hainan (China), in January 2018.This workshop added to the series of conferences and workshops on symmetries of graphs and networks initiated at BIRS (Canada) in 2008 and progressed in Slovenia every two years from 2010 to 2016.It was attended by 50 mathematicians from China and other parts of the world (including Australia, Canada, New Zealand, Slovakia, Slovenia, South Korea and the USA), many of whom gave lectures on a range of topics involving the symmetries of graphs and maps, including Cayley graphs, arc-transitive graphs and digraphs, covering graphs, regular maps on surfaces, and regular Cayley maps, plus related topics such as graph embeddings and skew morphisms of groups.Participants very much enjoyed the venue, which is similar in style to the BIRS facilities in Banff and Oaxaca and the institute at Oberwolfach, giving plenty of opportunity for interactions between participants, and stimulating further research on the topics covered.This issue contains a number of interesting papers resulting from or associated with the workshop.We would like to thank the authors for their valuable contributions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,282

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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