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Enregistrement W2101225843 · doi:10.1017/s0956796809990074

Revised <sup>6</sup> Report on the Algorithmic Language Scheme

2009· article· en· W2101225843 sur OpenAlexaff
Michael Sperber, R. Kent Dybvig, Matthew Flatt, ANTON VAN STRAATEN, Robby Findler, Jacob Matthews

Notice bibliographique

RevueJournal of Functional Programming · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, programming, and type systems
Établissements canadiensEmergent BioSolutions (Canada)
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchAdvanced Research Projects AgencyUniversity of CambridgeU.S. Department of DefenseNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceProgramming languageLispScheme (mathematics)SyntaxFeature (linguistics)Exception handlingBlock (permutation group theory)Class (philosophy)Operator (biology)Functional programmingTheoretical computer scienceArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Programming languages should be designed not by piling feature on top of feature, but by removing the weaknesses and restrictions that make additional features appear necessary. Scheme demonstrates that a very small number of rules for forming expressions, with no restrictions on how they are composed, suffice to form a practical and efficient programming language that is flexible enough to support most of the major programming paradigms in use today. Scheme was one of the first programming languages to incorporate first-class procedures as in the lambda calculus, thereby proving the usefulness of static scope rules and block structure in a dynamically typed language. Scheme was the first major dialect of Lisp to distinguish procedures from lambda expressions and symbols, to use a single lexical environment for all variables, and to evaluate the operator position of a procedure call in the same way as an operand position. By relying entirely on procedure calls to express iteration, Scheme emphasized the fact that tail-recursive procedure calls are essentially gotos that pass arguments. Scheme was the first widely used programming language to embrace first-class escape procedures, from which all previously known sequential control structures can be synthesized. A subsequent version of Scheme introduced the concept of exact and inexact number objects, an extension of Common Lisp's generic arithmetic. More recently, Scheme became the first programming language to support hygienic macros, which permit the syntax of a block-structured language to be extended in a consistent and reliable manner.

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)0,010
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,025

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 GPT0,259
Écart entre enseignants0,233 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations325
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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