MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4200324797 · doi:10.29007/xwl1

ARCH-COMP 2021 Category Report: Falsification with Validation of Results

2021· article· en· W4200324797 sur OpenAlexaff
Gidon Ernst, Paolo Arcaini, Ismail Bennani, Aniruddh Chandratre, Alexandre Donzé, Georgios Fainekos, Goran Frehse, Khouloud Gaaloul, Jun Inoue, Tanmay Khandait, Logan Mathesen, Claudio Menghi, Giulia Pedrielli, Marc Pouzet, Masaki Waga, Shakiba Yaghoubi, Yoriyuki Yamagata, Zhenya Zhang

Notice bibliographique

RevueEPiC series in computing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePhysical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware Security
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesJST-Mirai ProgramCore Research for Evolutional Science and TechnologyExploratory Research for Advanced TechnologyNational Science FoundationDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationDivision of Industrial Innovation and PartnershipsDefense Advanced Research Projects AgencyACT-XJapan Society for the Promotion of ScienceEuropean Commission
Mots-clésNoveltyComputer scienceCompetition (biology)ArchWork (physics)Artificial intelligenceSoftware engineeringEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report presents the results from the 2021 friendly competition in the ARCH work- shop for the falsification of temporal logic specifications over Cyber-Physical Systems. We briefly describe the competition settings, which have been inherited from the previ- ous years, give background on the participating teams and tools and discuss the selected benchmarks. Apart from new requirements and participants, the major novelty in this instalment is that falsifying inputs have been validated independently. During this pro- cess, we uncovered several issues like configuration errors and computational discrepancies, stressing the importance of this kind of validation.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationmedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,063
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0630,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0060,010
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0540,044

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire) · Simulation 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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEPiC series in computingMême sujetPhysical Unclonable Functions (PUFs) and Hardware SecurityTravaux en français237 207