Elaborating evaluation-order polymorphism
Notice bibliographique
Résumé
We classify programming languages according to evaluation order: each language fixes one evaluation order as the default, making it transparent to program in that evaluation order, and troublesome to program in the other. This paper develops a type system that is impartial with respect to evaluation order. Evaluation order is implicit in terms, and explicit in types, with by-value and by-name versions of type connectives. A form of intersection type quantifies over evaluation orders, describing code that is agnostic over (that is, polymorphic in) evaluation order. By allowing such generic code, programs can express the by-value and by-name versions of a computation without code duplication. We also formulate a type system that only has by-value connectives, plus a type that generalizes the difference between by-value and by-name connectives: it is either a suspension (by name) or a "no-op" (by value). We show a straightforward encoding of the impartial type system into the more economical one. Then we define an elaboration from the economical language to a call-by-value semantics, and prove that elaborating a well-typed source program, where evaluation order is implicit, produces a well-typed target program where evaluation order is explicit. We also prove a simulation between evaluation of the target program and reductions (either by-value or by-name) in the source program. Finally, we prove that typing, elaboration, and evaluation are faithful to the type annotations given in the source program: if the programmer only writes by-value types, no by-name reductions can occur at run time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».