Notice bibliographique
Résumé
A contract is an artifact that records an agreement made by the parties of the contract. Although contracts are considered to be legally binding and can be very complex, they are usually expressed in an informal language that does not have a precise semantics. As a result, it is often not clear what a contract is intended to say. This is particularly true for contracts, like financial derivatives, that express agreements that depend on certain things that can be observed over time such as actions taken of the parties, events that happen, and values (like a stock price) that fluctuate with respect to time. As the complexity of the world and human interaction grows, contracts are naturally becoming more complex. Continuing to write complex contracts in natural language is not sustainable if we want the contracts to be understandable and analyzable. A better approach is to write contracts in a formal language with a precise semantics. Contracts expressed in such a language have a mathematically precise meaning and can be manipulated by software. The formal language thus provides a basis for integrating formal methods into contracts. This paper outlines a formal language with a precise semantics for expressing general contracts that may depend on temporally based conditions. We argue that the language is more effective for writing and analyzing contracts than previously proposed formal contract languages.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».