Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Supposons que des points rouges et bleus évoluent suivant des processus de Poisson homogènes indépendants dans ℝd. Nous nous intéressons à des procédés invariants par translation appariant de manière bijective les points rouges et les points bleus. En dimensions d=1, 2, quelque soit le procédé considéré, la distance d’appariement (matching distance) X entre un point typique et son partenaire possède nécessairement un d/2-ème moment infini. En revanche, en dimensions d≥3 il existe des procédés pour lesquels X a des moments exponentiels finis. Le “mariage stable” de Gale–Shapley est un procédé naturel, obtenu en appariant une à une les paires mutuellement les plus proches. L’un des principaux résultats de cet article est que dans le cas de ce procédé, la distance d’appariement X est majorée par une loi de puissance. Une minoration en loi de puissance est également vérifiée. En particulier, le mariage stable est essentiellement optimal (en terme de queue de distribution) en dimension d=1, mais il est loin d’être optimal en dimensions d≥3. Dans le cas du problème qui consiste à apparier des points d’une seule couleur issus d’un processus de Poisson, en dimension d=1 il existe des procédés pour lesquels X a des moments exponentiels finis. Par contre, si l’on demande en plus que l’appariement soit une fonction déterministe du processus ponctuel, alors X a nécessairement une moyenne infinie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it