A catalog of facially complete graphs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>onsidering regions in a map to be adjacent when they have nonempty intersection (as opposed to the traditional view requiring intersection in a linear segment) leads to the concept of a <em>facially complete</em> graph: a plane graph that becomes complete when edges are added between every two vertices that lie on a face. Here we present a complete catalog of facially complete graphs: they fall into seven types. A consequence is that if <span class="math inline">\(q\)</span> is the size of the largest face in a plane graph <span class="math inline">\(G\)</span> that is facially complete, then <span class="math inline">\(G\)</span> has at most <span class="math inline">\(\left\lfloor 3q/2\right\rfloor\)</span> vertices. This bound was known, but our proof is completely different from the 1998 approach of Chen, Grigni, and Papadimitriou (Planar map graphs, <em>Proc. 30th ACM Symp. Th. of Computing</em>, 514–523). Our method also yields a count of the 2-connected facially complete graphs with <span class="math inline">\(n\)</span> vertices. We also show that if a plane graph has at most two faces of size 4 and no larger face, then the addition of both diagonals to each 4-face leads to a graph that is 5-colorable.</p>
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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