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Enregistrement W3192628405 · doi:10.51201/jusst/21/07285

Some Recent Developments in theory of Metric Spaces

2021· article· en· W3192628405 sur OpenAlexaff
Parveen Sheoran

Notice bibliographique

RevueJournal of University of Shanghai for Science and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Image Processing Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTopology (electrical circuits)Metric spaceMathematicsMetric (unit)Space (punctuation)Set (abstract data type)Topological spaceFunction (biology)Hausdorff spaceComputer sciencePure mathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The topology on a set X is formed by a non-negative real valued scalar function called metric, which may be understood as measuring some quantity. Because some of the set’s attributes are similar, there’s a distance between any two elements, or points. Quite evocative of the common concept of distance that we come across in our daily lives. Because its topology is entirely defined by a scalar distance function, this sort of topological space has a distinct advantage over all others. We may reasonably assume that we are familiar with the qualities of such a function and are capable of dealing with it successfully. Instead, a generic topology is frequently dictated by a set of perhaps abstract rules. Frecklet initially proposed the concept of a metric space in 1906, but it was Hausdorff who coined the phrase metric space a few years later.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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