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Enregistrement W4254532961 · doi:10.1017/cbo9781107325982.002

Preface

2005· book-chapter· en· W4254532961 sur OpenAlexaboutno aff
Richard Askey

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Mathematical Theories
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I first came across the subject of orthogonal polynomials when I was a student at Cairo University in 1964. It was part of a senior-level course on special functions taught by the late Professor Foad M. Ragab. The instructor used his own notes, which were very similar in spirit to the way Rainville treated the subject. I enjoyed Ragab's lectures and, when I started graduate school in 1968 at the Univerity of Alberta, I was fortunate to work with Waleed Al-Salam on special functions and q -series. Jerry Fields taught me asymptotics and was very generous with his time and ideas. In the late 1960s, courses in special functions were a rarity at North American universities and have been replaced by Bourbaki-type mathematics courses. In the early 1970s, Richard Askey emerged as the leader in the area of special functions and orthogonal polynomials, and the reader of this book will see the enormous impact he made on the subject of orthogonal polynomials. At the same time, George Andrews was promoting q -series and their applications to number theory and combinatorics. So when Andrews and Askey joined forces in the mid-1970s, their combined expertise advanced the subject in leaps and bounds. I was very fortunate to have been part of this group and to participate in these developments. My generation of special functions / orthogonal polynomials people owes Andrews and Askey a great deal for their ideas which fueled the subject for a while, for the leadership role they played, and for taking great care of young people.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5450,405

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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