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Enregistrement W4414355600 · doi:10.28924/2291-8639-23-2025-233

Non-Bazilevič Functions Defined by Generalized M-Series Subordinating With Generalized Telephone Numbers

2025· article· en· W4414355600 sur OpenAlexvenueno aff
Kadhavoor R. Karthikeyan, K. Vijaya, K. Uma, A. Senguttuvan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analysis and Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueApproximation Theory and Sequence Spaces
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClass (philosophy)Hypergeometric functionFunction (biology)Generalized hypergeometric functionLogarithmConvex functionOperator (biology)Generalized functionSeries (stratigraphy)Inverse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared to the class of Bazilevič functions, the so-called non-Bazilevič functions have not been investigated as thoroughly. A convex combination of the class of non-Bazilevič functions and its Alexander transform characterisation would be used to describe and analyze a new class of functions. The differential operator that is used to define the function class involves generalized M-series. In addition to unifying the generalized Gaussian hypergeometric function and the Mittag-Leffler function, the generalized M-series also generalizes a number of other well-known topics in univalent function theory. We focus on estimates involving the initial coefficients of the functions with Maclaurin series that are part of the defined function class. Additionally, we acquire the inverse and logarithmic coefficients for the specified function class.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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