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Enregistrement W4409202377 · doi:10.1016/j.ejc.2025.104159

Thresholds for constrained Ramsey and anti-Ramsey problems

2025· article· en· W4409202377 sur OpenAlexafffund
Natalie Behague, Robert Hancock, Joseph Hyde, Shoham Letzter, Natasha Morrison

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Combinatorics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueLimits and Structures in Graph Theory
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPacific Institute for the Mathematical SciencesRoyal SocietyAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésRamsey's theoremMathematicsRamsey theoryCombinatoricsGraph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let H 1 and H 2 be graphs. A graph G has the constrained Ramsey property for ( H 1 , H 2 ) if every edge-colouring of G contains either a monochromatic copy of H 1 or a rainbow copy of H 2 . Our main result gives a 0-statement for the constrained Ramsey property in G ( n , p ) whenever H 1 = K 1 , k for some k ≥ 3 and H 2 is not a forest. Along with previous work of Kohayakawa, Konstadinidis and Mota, this resolves the constrained Ramsey property for all non-trivial cases with the exception of H 1 = K 1 , 2 , which is equivalent to the anti-Ramsey property for H 2 . For a fixed graph H , we say that G has the anti-Ramsey property for H if any proper edge-colouring of G contains a rainbow copy of H . We show that the 0-statement for the anti-Ramsey problem in G ( n , p ) can be reduced to a (necessary) colouring statement, and use this to find the threshold for the anti-Ramsey property for some particular families of graphs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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