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Enregistrement W4411345232 · doi:10.28924/2291-8639-23-2025-145

On the Discrete Extension and Neighborhood Assignments

2025· article· en· W4411345232 sur OpenAlexvenueno aff
Mohmmad Zailai

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analysis and Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Algebra and Logic
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsExtension (predicate logic)Pure mathematicsAlgebra over a fieldCalculus (dental)Computer scienceMedicineProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let \( S \) be any proper subset of a topological space \( X \). We can introduce a finer topology \( \rho^{S} \) on \( X \) by designating all singletons in \( X \setminus S \) as open subsets. Each point in \( S \) retains the same open neighborhoods as in the original topology. We define a function \( \jmath \) as a neighborhood assignment or operator if it maps elements from \( X \) to the topology of \( X \), associates pairs of ordered disjoint closed subsets to the topology of \( X \), or links pairs \( (x, U) \), where \( U \) is an open neighborhood of \( x \), to the space \( X \). The space \( X \) is termed monotonically normal if there exists an \( M- \) operator on \( X \) that satisfies specific criteria. Our findings reveal that if \( X \) possesses the property of being monotonically normal, then for any proper subset \( S \) of \( X \), the discrete extension space \( X^{S} \) is also monotonically normal. Furthermore, we demonstrate that for a given topological space \( X \) and any finite subset \( S \subset X \), the discrete extension \( X^{S} \) achieves monotonic normality if either \( S \subset F_{1} \) or all elements of \( S \) lie outside \( F_{1} \) for every ordered pair \( (F_{1}, F_{2}) \) of disjoint closed subsets. Our exploration also examines the interplay between this type of extension and the concept of \( D- \) spaces. Notably, we establish that if \( X \) is a topological space and \( S \) is a compact proper subset of \( X \) such that \( X^{S} \) is discretely complete, then \( X^{S} \) qualifies as a \( D- \) space provided that \( X \setminus S \) is locally finite.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations0
Publié2025
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