Algorithme de calcul du manoïde dérivé d'une boucle finie
Bibliographic record
Abstract
Notre recherche se situe dans le cadre de la théorie algébrique des langages. Il est bien connu que les semigroupes finis peuvent être vus comme des automates finis. Ainsi, ils permettent de reconnaître exactement les langages réguliers. D'une façon similaire, les groupoïdes finis sont associés aux automates à pile et aux langages hors-contextes. \n \nIl a été démontré qu'un type particulier de groupoïdes, les boucles finies, ne reconnaissent que des langages réguliers. Mais les groupoïdes et les boucles sont des structures algébriques non associatives, ce qui rend leur étude très complexe. Cependant, il a été démontré que l'on peut associer à chaque boucle finie un unique monoïde fini nommé le monoïde dérivé de la boucle. Ce monoïde préserve plusieurs propriétés de la boucle. En particulier, il reconnaît l'ensemble des langages reconnus par la boucle concernée, ce qui permet d'utiliser la richesse et l'élégance de la théorie des semigroupes dans l'étude des boucles finies. \n \nDans ce travail, nous démontrerons que le monoïde dérivé d'une boucle finie est calculable. Par la suite, nous présenterons différentes versions d'un algorithme ayant pour objectif de construire le monoïde dérivé d'une boucle finie. Finalement, nous exposerons et analyserons brièvement quelques résultats calculés sur les boucles d'ordre 8 et moins à l'aide de ces différentes versions de l'algorithme. \n
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.007 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".