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Enregistrement W4400596703 · doi:10.55016/ojs/cdm.v14i1.62676

Sun toughness and $P_{\geq3}$-factors in graphs

2019· article· en· W4400596703 sur OpenAlexvenueno aff
Sizhong Zhou

Notice bibliographique

RevueContributions to Discrete Mathematics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Graph Theory Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCombinatoricsGraphMathematicsDiscrete mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A $P_{\geq n}$-factor means a path factor with each component having at least $n$ vertices,where $n\geq2$ is an integer. A graph $G$ is called a $P_{\geq n}$-factor deleted graph if $G-e$admits a $P_{\geq n}$-factor for any $e\in E(G)$. A graph $G$ is called a $P_{\geq n}$-factorcovered graph if $G$ admits a $P_{\geq n}$-factor containing $e$ for each $e\in E(G)$. In thispaper, we first introduce a new parameter, i.e., sun toughness, which is denoted by $s(G)$. $s(G)$is defined as follows:$$s(G)=\min\{\frac{|X|}{sun(G-X)}: X\subseteq V(G), \ sun(G-X)\geq2\}$$if $G$ is not a complete graph, and $s(G)=+\infty$ if $G$ is a complete graph, where $sun(G-X)$denotes the number of sun components of $G-X$. Then we obtain two sun toughness conditions for agraph to be a $P_{\geq n}$-factor deleted graph or a $P_{\geq n}$-factor covered graph. Furthermore,it is shown that our results are sharp.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 GPT0,307
Écart entre enseignants0,292 · 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'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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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