Notice bibliographique
Résumé
Gradual typing is a discipline for integrating dynamic checking into a static type system. Since its introduction in functional languages, it has been adapted to a variety of type systems, including object-oriented, security, and substructural. This work studies its application to implicitly typed languages based on type inference. Siek and Vachharajani designed a gradual type inference system and algorithm that infers gradual types but still rejects ill-typed static programs. However, the type system requires local reasoning about type substitutions, an imperative inference algorithm, and a subtle correctness statement. This paper introduces a new approach to gradual type inference, driven by the principle that gradual inference should only produce static types. We present a static implicitly typed language, its gradual counterpart, and a type inference procedure. The gradual system types the same programs as Siek and Vachharajani, but has a modular structure amenable to extension. The language admits let-polymorphism, and its dynamics are defined by translation to the Polymorphic Blame Calculus. The principal types produced by our initial type system mask the distinction between static parametric polymorphism and polymorphism that can be attributed to gradual typing. To expose this difference, we distinguish static type parameters from gradual type parameters and reinterpret gradual type consistency accordingly. The resulting extension enables programs to be interpreted using either the polymorphic or monomorphic Blame Calculi.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».