MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2102191448 · doi:10.1109/isre.1999.777992

Events in linear-time properties

2003· article· en· W2102191448 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFormal Methods in Verification
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotation formalisms in three dimensionsFormalism (music)Temporal logicModel checkingNatural languageInterpretation (philosophy)Context (archaeology)Linear temporal logic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over a decade, researchers in formal methods tried to create formalisms that permit natural specification of systems and allow mathematical reasoning about their correctness. The availability of fully-automated reasoning tools enables more non-specialists to use formal methods effectively-their responsibility reduces to just specifying the model and expressing the desired properties. Thus, it is essential that these properties be represented in a language that is easy to use and sufficiently expressive. Linear-time temporal logic is a formalism that has been extensively used by researchers for specifying properties of systems. When such properties are closed under stuttering, i.e. their interpretation is not modified by transitions that leave the system in the same state, verification tools can utilize a partial-order reduction technique to reduce the size of the model and thus analyze larger systems. If LTL formulas do not contain the "next" operator, the formulas are closed under stuttering, but the resulting language is not expressive enough to capture many important properties, e.g., properties involving events. Determining if an arbitrary LTL formula is closed under stuttering is hard-it has been proven to be PSPACE-complete. We relax the restriction on LTL that guarantees closure under stuttering, introduce the notion of edges in the context of LTL, and provide theorems that enable syntactic reasoning about closure under stuttering of LTL formulas.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0050,012
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations9
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFormal Methods in VerificationTravaux en français237 207