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Enregistrement W4289389740 · doi:10.1145/3239561

Windrose Planarity

2018· article· en· W4289389740 sur OpenAlexaff
Patrizio Angelini, Giordano Da Lozzo, Giuseppe Di Battista, Valentino Di Donato, Philipp Kindermann, Günter Rote, Ignaz Rutter

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Algorithms · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Geometry and Mesh Generation
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsPlanar graphPlanarity testingMathematicsPlanarGraph drawingVertex (graph theory)Monotone polygonEmbeddingPartition (number theory)Planar straight-line graphGraphDiscrete mathematicsGeometryLine graphPathwidthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given a planar graph G and a partition of the neighbors of each vertex v in four sets v ↗ , v ↖ , v ↙ , and v ↘ , the problem W indrose P lanarity asks to decide whether G admits a windrose-planar drawing , that is, a planar drawing in which (i) each neighbor u ∈ v ↗ v is above and to the right of v , (ii) each neighbor u ∈ v ↖ is above and to the left of v , (iii) each neighbor u ∈ v ↙ is below and to the left of v , (iv) each neighbor u ∈ v ↘ is below and to the right of v , and (v) edges are represented by curves that are monotone with respect to each axis. By exploiting both the horizontal and the vertical relationship among vertices, windrose-planar drawings allow us to simultaneously visualize two partial orders defined by means of the edges of the graph. Although the problem is NP -hard in the general case, we give a polynomial-time algorithm for testing whether there exists a windrose-planar drawing that respects a given combinatorial embedding. This algorithm is based on a characterization of the plane triangulations admitting a windrose-planar drawing. Furthermore, for any embedded graph with n vertices that has a windrose-planar drawing, we can construct one with at most one bend per edge and with at most 2 n −5 bends in total, which lies on the 3 n × 3 n grid. The latter result contrasts with the fact that straight-line windrose-planar drawings may require exponential area.

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)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,250 · 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
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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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