Defective and Clustered Colouring of Graphs with Given Girth
Notice bibliographique
Résumé
The defective chromatic number of a graph class $\mathcal{G}$ is the minimum integer $k$ such that for some integer $d$, every graph in $\mathcal{G}$ is $k$-colourable such that each monochromatic component has maximum degree at most $d$. Similarly, the clustered chromatic number of a graph class $\mathcal{G}$ is the minimum integer $k$ such that for some integer $c$, every graph in $\mathcal{G}$ is $k$-colourable such that each monochromatic component has at most $c$ vertices. This paper determines or establishes bounds on the defective and clustered chromatic numbers of graphs with given girth in minor-closed classes defined by the following parameters: Hadwiger number, treewidth, pathwidth, treedepth, circumference, and feedback vertex number. One striking result is that for any integer $k$, for the class of triangle-free graphs with treewidth $k$, the defective chromatic number, clustered chromatic number and chromatic number are all equal. The same result holds for graphs with treedepth $k$, and generalises for graphs with no $K_p$ subgraph.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».