Influential groups for seeding and sustaining nonlinear contagion in heterogeneous hypergraphs
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Contagion phenomena are often the results of multibody interactions—such as superspreading events or social reinforcement—describable as hypergraphs. We develop an approximate master equation framework to study contagions on hypergraphs with a heterogeneous structure in terms of group size (hyperedge cardinality) and of node membership (hyperdegree). By mapping multibody interactions to nonlinear infection rates, we demonstrate the influence of large groups in two ways. First, we characterize the phase transition, which can be continuous or discontinuous with a bistable regime. Our analytical expressions for the critical and tricritical points highlight the influence of the first three moments of the membership distribution. We also show that heterogeneous group sizes and nonlinear contagion promote a mesoscopic localization regime where contagion is sustained by the largest groups, thereby inhibiting bistability. Second, we formulate an optimal seeding problem for hypergraph contagion and compare two strategies: allocating seeds according to node or group properties. We find that, when the contagion is sufficiently nonlinear, groups are more effective seeds than individual hubs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle