Notice bibliographique
Résumé
In this thesis we present two different, but related, results; one in the setting of Teichmuller theory, and the other in the setting of negative curvature. For the first result, let $\gamma$ be a pseudo-Anosov homeomorphism of a compact orientable surface $S_g$, and let $L_\gamma$ denote the axis of the action of $\gamma$ on the Teichmuller space of $S_g$, denoted by $\mathcal{T}_g$. In Chapter 3 we obtain asymptotics for the number of translates of $L_\gamma$ that intersect a Teichmuller ball of radius $R$ centered at a fixed $X \in \mathcal{T}_g$, as $R \rightarrow \infty$. For the second result, let $M$ be a compact closed manifold of variable negative curvature. We fix two points $x, y$ in the universal cover $\widetilde{M}$ of $M$, fix an element $\mathrm{id} \neq \gamma$ in the fundamental group $\Gamma$ of $M$, and denote the set of elements in $\Gamma$ that are conjugate to $\gamma$ by $\mathrm{Conj}_\gamma$. In Chapter 4 we obtain asymptotics for the number of $\mathrm{Conj}_\gamma$--orbits of $y$ that lie in a ball of radius $R$ centered at $x$, as $R \rightarrow \infty$. If $M$ is two-dimensional, or of dimension $n \geq 3$ and curvature bounded above by $-1$ and below by $-(\frac{n-1}{n-2})^2$, we find a power saving error term for this count. Since the two results are written in different settings, their similarities might be hidden at first glance. This is why we included Chapter 2, in which we present a unified approach to both results in the setting of constant negative curvature. Writing the arguments in this simple setting helps us emphasize the similarities between the two results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».