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Enregistrement W4400486303 · doi:10.61091/jcmcc121-09

On Strong Regal and Strong Royal Colorings

2024· article· en· W4400486303 sur OpenAlexvenueno aff
James Hallas, Ping Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Algebra and Logic
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombinatoricsComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two colorings have been introduced recently where an unrestricted coloring c assigns nonempty subsets of [ k ] = { 1 , … , k } to the edges of a (connected) graph G and gives rise to a vertex-distinguishing vertex coloring by means of set operations. If each vertex color is obtained from the union of the incident edge colors, then c is referred to as a strong royal coloring. If each vertex color is obtained from the intersection of the incident edge colors, then c is referred to as a strong regal coloring. The minimum values of k for which a graph G has such colorings are referred to as the strong royal index of G and the strong regal index of G respectively. If the induced vertex coloring is neighbor distinguishing, then we refer to such edge colorings as royal and regal colorings. The royal chromatic number of a graph involves minimizing the number of vertex colors in an induced vertex coloring obtained from a royal coloring. In this paper, we provide new results related to these two coloring concepts and establish a connection between the corresponding chromatic parameters. In addition, we establish the royal chromatic number for paths and cycles.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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