OO-IP hybrid language design and a framework approach to the GIPC
Notice bibliographique
Résumé
Intensional Programming is a declarative programming paradigm in which expressions are evaluated in an inherently multidimensional context space. The Lucid family of programming languages is, to this day, the only programming languages of true intensional nature. Lucid being a functional language, Lucid programs are inherently parallel and their parallelism can be efficiently exploited by the adjunction of a procedural language to increase the granularity of its parallelism, forming hybrid Lucid languages. That very wide array of possibilities raises the need for an extremely flexible programming language investigation platform to investigate on this plethora of possibilities for Intensional Programming. That is the purpose of the General Intensional Programming System (GIPSY), especially, the General Intensional Programming Compiler (GIPC) component. The modularity, reusability and extensibility aspects of the framework approach make it an obvious candidate for the development of the GIPC. The framework presented in this thesis provides a better solution compared to all other techniques used to this day to implement the different variants of intensional programming. Because of the functionality of hybrid programming support in the GIPC framework, a new OO-IP hybrid language is designed for further research. This new hybrid language combines the essential characteristics of IPL and Java, and introduces the notion of object streams which makes it is possible that each element in an IPL stream could be an object with embedded intensional properties. Interestingly, this hybrid language also brings to Java objects the power which can explicitly express context, creating the novel concept of intensional objects, Le. objects whose evaluation is context-dependent, which are therein demonstrated to be translatable into standard objects. By this new feature, we extend the use and meaning of the notion of object and enrich the meaning of stream in IPL and semantics of Java. At the same time, during the procedure to introduce intensional objects and this OO-IP hybrid language, many factors are considered. These factors include how to integrate the new language with the GIPC framework design and the issues related to its integration in the current GIPSY implementation. Current semantic rules show that the new language can work well with the GIPC framework and the GIPSY implementation, which is another proof of the validity of our GIPC framework design. Ultimately, the proposed design is put into implementation in the GIPSY and the implementation put to test using programs from different application domains written in this new OO-IP language
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».