Notice bibliographique
Résumé
Let \(G = (V, E)\) be a graph with vertex set \(V\) and edge set \(E\). An edge labeling \(f: E \to Z_{2}\) induces a vertex labeling \(f^{+} : V \to Z_{2}\) defined by \( f^{+}(v) \equiv \sum_{uv \in E} f(uv) \pmod 2 \), for each vertex \(v \in V\). For \(i \in Z_{2}\), let \( v_{f}(i) = |\{v \in V : f^+(v) = i\}| \) and \( e_{f}(i) = |\{e \in E : f(e) = i\}| \). An edge labeling \(f\) of a graph \(G\) is said to be edge-friendly if \( |e_{f}(1) – e_{f}(0)| \le 1 \). The set \(\{v_f(1) – v_f(0) : f \text{ is an edge-friendly labeling of } G\}\) is called the full edge-friendly index set of \(G\). In this paper, we shall determine the full edge-friendly index sets of one point union of cycles.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».