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Enregistrement W3015221827 · doi:10.1093/logcom/exaa026

Special Issue on Logical Foundations of Computer Science

2020· article· en· W3015221827 sur OpenAlexaboutno aff
Sergei Artëmov, Anil Nerode

Notice bibliographique

RevueJournal of Logic and Computation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, Reasoning, and Knowledge
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational logicProgramming languageComputer scienceParaconsistent logicPhilosophy of logicLogic programmingProof theoryType theoryAutomated theorem provingNon-classical logicIntuitionistic logicClassical logicMathematical logicT-norm fuzzy logicsTheoretical computer scienceMathematicsFuzzy logicArtificial intelligenceDescription logicPropositional calculusHigher-order logicLogical consequenceType (biology)Mathematical proofFuzzy set

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The origins of this volume are with The International Symposium on Logical Foundations of Computer Science (LFCS’16), held in Deerfield Beach, Florida, January 4 – 7, 2016. Afterwards, some speakers were invited to contribute to a volume, and the invitation was extended more generally as well. LFCS’16 Steering Committee comprised Anil Nerode, (Ithaca, NY, General Chair); Stephen Cook (Toronto); Dirk van Dalen (Utrecht); Yuri Matiyasevich (St. Petersburg); Alan Robinson (Syracuse, NY); Gerald Sacks (Cambridge, MA); Dana Scott, (Pittsburgh, PA – Berkeley, CA). LFCS’16 topics of interest included, but were not limited to: constructive mathematics and type theory; homotopy type theory; logic, automata, and automatic structures; computability and randomness; logical foundations of programming; logical aspects of computational complexity; parameterized complexity; logic programming and constraints; automated deduction and interactive theorem proving; logical methods in protocol and program verification; logical methods in program specification and extraction; domain theory logics; logical foundations of database theory; equational logic and term rewriting; lambda and combinatory calculi; categorical logic and topological semantics; linear logic; epistemic and temporal logics; intelligent and multiple-agent system logics; logics of proof and justification; non-monotonic reasoning; logic in game theory and social software; logic of hybrid systems; distributed system logics; mathematical fuzzy logic; system design logics; other logics in computer science.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1330,041

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 GPT0,299
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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