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Enregistrement W2249954593 · doi:10.1109/kse.2015.64

Analyzing Belief Re-revision by Consideration of Reliability Change in Legal Case

2015· article· en· W2249954593 sur OpenAlexaboutno aff
Pimolluck Jirakunkanok, Katsuhiko Sano, Satoshi Tojo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, Reasoning, and Knowledge
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDowngradeReliability (semiconductor)Belief revisionOperator (biology)Belief structureComputer scienceMulti-agent systemPermissionReliability theoryOrder (exchange)Artificial intelligenceReliability engineeringComputer securityEngineeringLawPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The connection between belief change and reliability change is an important aspect of agent communication. That is, an agent can change his/her belief when he/she considers that the received information is unreliable. In order to capture both belief change and reliability change, several dynamic operators were proposed in terms of dynamic epistemic logic. Belief change can be handled by commitment and permission. The first operator is used to remove some beliefs, while the second operator is used to restore the former beliefs. For analyzing reliability change, this study introduces a joint downgrade operator to allow an agent to downgrade the agents in a specific group to be equally reliable and less reliable than the other agents. Based on these dynamic operators, this study proposes to analyze an agent's belief re-revision based on a consideration of reliability change in a legal case from Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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