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Enregistrement W7078785854 · doi:10.4230/lipics.wads.2025.10

On Geodesic Disks Enclosing Many Points

2025· article· en· W7078785854 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueUPCommons institutional repository (Universitat Politècnica de Catalunya) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeodesicRegular polygonUpper and lower boundsBoundary (topology)Polygon (computer graphics)Convex polygonSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Let Π(n) be the largest number such that for every set S of n points in a polygon P, there always exist two points x, y ∈ S, where every geodesic disk containing x and y contains Π(n) points of S. We establish upper and lower bounds for Π(n), and show that ⌈n/5⌉ +1 ≤ Π(n) ≤ ⌈n/4⌉ +1. We also show that there always exist two points x, y ∈ S such that every geodesic disk with x and y on its boundary contains at least 16/665(n-2) ≈ ⌈(n-2)/41.6⌉ points both inside and outside the disk. For the special case where the points of S are restricted to be the vertices of a geodesically convex polygon we give a tight bound of ⌈n/3⌉ + 1. We provide the same tight bound when we only consider geodesic disks having x and y as diametral endpoints. Finally, we give a lower bound of ⌈(n-2)/36⌉+2 for the two-colored version of the problem.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,010
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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