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Enregistrement W2052401040 · doi:10.1145/2685613

Conditional Commitments

2014· article· en· W2052401040 sur OpenAlexafffund
Warda El Kholy, Jamal Bentahar, Mohamed El Menshawy, Hongyang Qu, Rachida Dssouli

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Software Engineering and Methodology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMulti-Agent Systems and Negotiation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceModel checkingComputation tree logicScalabilityTheoretical computer scienceSoftware engineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While modeling interactions using social commitments provides a fundamental basis for capturing flexible and declarative interactions and helps in addressing the challenge of ensuring compliance with specifications, the designers of the system cannot guarantee that an agent complies with its commitments as it is supposed to, or at least an agent doesn't want to violate its commitments. They may still wish to develop efficient and scalable algorithms by which model checking conditional commitments, a natural and universal frame of social commitments, is feasible at design time. However, distinguishing between different but related types of conditional commitments, and developing dedicated algorithms to tackle the problem of model checking conditional commitments, is still an active research topic. In this article, we develop the temporal logic CTL cc that extends Computation Tree Logic (CTL) with new modalities which allow representing and reasoning about two types of communicating conditional commitments and their fulfillments using the formalism of interpreted systems. We introduce a set of rules to reason about conditional commitments and their fulfillments. The verification technique is based on developing a new symbolic model checking algorithm to address this verification problem. We analyze the computational complexity and present the full implementation of the developed algorithm on top of the MCMAS model checker. We also evaluate the algorithm's effectiveness and scalability by verifying the compliance of the NetBill protocol, taken from the business domain, and the process of breast cancer diagnosis and treatment, taken from the health-care domain, with specifications expressed in CTL cc . We finally compare the experimental results with existing proposals.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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