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Enregistrement W1560329072 · doi:10.1017/cbo9780511615559.002

Basic Logic

2003· book-chapter· en· W1560329072 sur OpenAlexaff
George Tourlakis

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2003
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Algebra and Logic
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Logic is the science of reasoning. Mathematical logic applies to mathematical reasoning – the art and science of writing down deductions . This volume is about the form, meaning, use , and limitations of logical deductions, also called proofs . While the user of mathematical logic will practise the various proof techniques with a view of applying them in everyday mathematical practice, the student of the subject will also want to know about the power and limitations of the deductive apparatus.We will find that there are some inherent limitations in the quest to discover truth by purely formal – that is, syntactic – techniques. In the process we will also discover a close affinity between formal proofs and computations that persists all the way up to and including issues of limitations: Not only is there a remarkable similarity between the types of respective limitations (computations vs. uncomputable functions, and proofs vs. unprovable, but “true”, sentences), but, in a way, you cannot have one type of limitation without having the other. The modern use of the term mathematical logic encompasses (at least) the areas of proof theory (it studies the structure, properties, and limitations of proofs), model theory (it studies the interplay between syntax and meaning – or semantics – by looking at the algebraic structures where formal languages are interpreted), recursion theory (or computability, which studies the properties and limitations of algorithmic processes), and set theory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,039

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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