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Enregistrement W2940631072 · doi:10.3233/fi-2019-1804

Satisfiability Calculus: An Abstract Formulation of Semantic Proof Systems

2019· article· en· W2940631072 sur OpenAlexaff
Carlos G. López Pombo, Pablo F. Castro, Nazareno Aguirre, T. S. E. Maibaum

Notice bibliographique

RevueFundamenta Informaticae · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, programming, and type systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProof theoryCalculus (dental)Structural proof theorySatisfiabilityMathematicsRelation (database)Logical consequencePropositional calculusComputer scienceProof assistantAlgebra over a fieldAlgorithmDiscrete mathematicsMathematical proofPure mathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The theory of institutions, introduced by Goguen and Burstall in 1984, can be thought of as an abstract formulation of model theory. This theory has been shown to be particularly useful in computer science, as a mathematical foundation for formal approaches to software construction. Institution theory was extended by a number of researchers, José Meseguer among them, who, in 1989, presented General Logics, wherein the model theoretical view of institutions is complemented by providing (categorical) structures supporting the proof theory of any given logic. In other words, Meseguer introduced the notion of proof calculus as a formalisation of syntactical deduction, thus “implementing” the entailment relation of a given logic. In this paper we follow the approach initiated by Goguen and introduce the concept of Satisfiability Calculus. This concept can be regarded as the semantical counterpart of Meseguer’s notion of proof calculus, as it provides the formal foundations for those proof systems that resort to model construction techniques to prove or disprove a given formula, thus “implementing” the satisfiability relation of an institution. These kinds of semantic proof methods have gained a great amount of interest in computer science over the years, as they provide the basic means for many automated theorem proving techniques.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,494

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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,261
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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
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