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Enregistrement W4389775472 · doi:10.4171/icm2022/153

On some properties of sparse sets: a survey

2023· book-chapter· en· W4389775472 sur OpenAlexafffund
Malabika Pramanik

Notice bibliographique

RevueEMS Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematical Dynamics and Fractals
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDivision of Mathematical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBanff International Research Station for Mathematical Innovation and DiscoveryAssociation for Women in Mathematics
Mots-clésCardinality (data modeling)MathematicsMeasure (data warehouse)Euclidean spaceEuclidean geometrySpace (punctuation)Ergodic theoryDimension (graph theory)Pure mathematicsFractalComputer scienceGeometryMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sparse sets are, by definition, sets that are small, either in cardinality, measure, dimension, or density. Curves, surfaces, and other submanifolds are standard examples of sparse sets in Euclidean space. However, many sparse sets naturally occurring in ergodic and geometric measure theory, such as Cantor-like sets or self-similar fractals, lack the regularity of the aforementioned objects. Despite this deficiency, many sparse sets are rich in arithmetic, geometric, and analytic properties that can be viewed as working substitutes for smoothness. This has led to a vibrant line of inquiry into the governing principles behind certain phenomena that are typically associated with submanifolds and that have the potential for ubiquity in far more general contexts. Structural and analytical properties of sparse sets, whether discrete or continuous, lie at the center of many problems in harmonic analysis, fractal geometry, combinatorics, and number theory. This is a survey of a few such problems that the author has worked on.

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)0,002
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,013
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,076 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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